個人用戶應關注服務單位是否有遵守法令規範的監理

監理機關發揮有效監理並維持金融秩序穩定

金融業者未來發展重心會著重在如何更有效率的符合監理規範

科技業者應注意營運計劃必須同時納入考慮法令遵循之規範架構

International Monetary Fund (IMF)

認知計算和人工智慧技術:透過機器學習和演算法能夠組織和分析大量數據

金融機構必須在多個雲應用程序平台上用相對低廉和彈性的方式， 存取、標準化、分享集中的數據

API 可用於數據的自動交換和報告，包括與監理機構的資訊交換

促進金融行業健康發展， 監理部門必須堅守傳統法規

自監理機構的角度

用科技的方法增加監理效益、預防不法、制裁不當行為

金融詐騙、反洗錢、網路安全事件等利用金融科技產生新的有毒物變種

敏捷性 (agility)

速度 (slope)

整合 (interation)

分析 (analytics)

Regulatory Technology (RegTech)

金融科技有可能被用於監理與合規， 使得金融監理與報告更加透明、高效

監理科技從來未指向行政監理和科技的結合

利用新技術來更有效和高效地解決「法遵」和「監理」的問題

德國為除美國以外，積極推動監理科技的國家，佔了市場的9%

2014-2016 年間，研究反詐欺領域的科技公司獲得了最多的融資

2017-2018 年排名居首的則是法遵領域的監理科技公司

監理科技產業中，美國具有最大交易份額達到79%

法遵規範與成本上升

被監理機構採用金融科技，提升監理科技的需求

2018 年次貸危機後，各國極度重視系統性風險與消費者保護措施， 全世界的監理機關開始進行大範圍與密集的的監理改革

銀行僅依靠傳統工具已不能充分掌控風險

依其功能性 (主體) 不同，拆解為兩個部份

法遵科技 (Compliance Technology; CompTech)：由被監理機構的角度來看

法規科技 (Supervision Technology, SupTech) ：由監理機構的角度來看

RegTech = CompTech * SupTech

效率與合作有關於雲端計算與風險評估統一化

整合、標準、理解涉及應用程序介面與共享數據

預測、學習、簡化包含大數據分析與機器學習

新的方向不包含分佈式分類帳、內建自動化合規