近年来，互联网金融场景变得越来越复杂，风险的隐蔽性也在提高，传统的线下监管、现场实地抽查等手段已经难以做到对风险隐患的及时发现、准确识别、分级预警和有效处置。数百家P2P平台的爆雷潮，进一步体现了监管能力的重要性。在行政和司法等监管手段之外，技术手段越来越受到地方金融监管部门的热捧。
P2P行业近来可谓是“天雷滚滚”。据统计，2018年前5个月，每个月倒闭的P2P平台基本在20家左右。6月以来，更是迎来集中坍塌，停业及问题平台数累计385家。其中，4家交易规模超过百亿的平台——钱爸爸、牛板金、银票网和投融家全部倒闭；4大高返现平台——钱宝网、雅堂金融、唐小僧、联璧金融也全军覆没。
而伴随着此次爆雷潮，自融、虚假融资、虚假标、设立资金池、期限错配等一系列行为浮出水面。据国家互联网金融安全技术专家委员会发布的《2018年上半年P2P发展监测报告》显示，上半年新发现违规P2P平台近280家，其中涉嫌虚假标的和自融的有89家。
2018年上半年违规平台类型（部分平台涉嫌多项违规）
由于行业信息披露普遍不规范，违法违规行为通常具有较强隐蔽性。广州市金融局局长邱亿通认为，与过去不同，当下金融风险通过互联网蔓延，呈现高隐蔽、跨地域和扩散快等特点。随着金融业态不断创新，地方金融监管部门责任越来越重。地方金融监管水平和市场发展水平必须相匹配，金融+互联网的趋势不可阻挡，因此互联网化的管理方法必须跟上。
2017年中国人民银行金融科技委员会成立时，也表示将会“强化监管科技应用实践，积极利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管手段，提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力”。
利用金融科技升级监管，以解决监管与行业的信息不对称问题。金融监管逐渐走向一种基于科技的监管，用技术制衡技术，以技制技。
目前监管科技的发展路径主要有三条：一是由金融监管当局独立研究与开发金融科技系统。二是金融监管当局将监管系统的研究开发外包。三是由金融科技公司进行研发，由监管当局、第三方进行评估，可以使用之后再进行推广，形成适应整个行业的监管科技系统。中国人民银行金融研究所所长孙国峰曾对媒体表示。
若金融监管进行自主研发，就必须在科技方面投入更多人、财、物资源，其中，在人才建设上，除了金融专业人才，还要求着前沿技术人才；如果采用服务外包、技术采购等方式，由于监管工作具有明显的长效性和动态调整等特点，外包服务的后期迭代和运维问题都将是大问题。
因此，在自行研发、采用外包、与新科技企业合作这三种选择中，与拥有相对成熟技术的新科技企业合作正越来越受到地方金融监管当局的青睐。
据雷锋网了解，今年4月至今，已有北京、广州、西安、天津等地金融局（办）先后装备了类似“蚂蚁风险大脑”这样的风险处理模型；腾讯也依托安全反诈骗实验室“灵鲲金融安全系统”，搭建了金融安全大数据监管平台，已与北京、深圳、广州等多地金融局（办）签署合作。另外，据报道，由另外一家创业公司提供支持的“北京市网络借贷监管系统”也于今年初对外发布并投入使用。
具体谈谈P2P网贷中常见问题的监管科技方式。首先是假标，它本质上是一种集资诈骗行为，通过虚构项目来筹集资金标的，假标投资人的钱实际上根本没有形成有效借贷，而是被假标的实际借款人挪用。
假标的来源有两种：一种是P2P平台方自身出于欺诈、自融发布，又可分为欺诈性假标和自融型假标。日前爆发的投之家连环诈骗事件中，来自温州的卢家帮连续收购多个平台，通过发假标的方式吸收海量公众资金，然后跑路国外，就是典型的欺诈。而自融型假标是指，某些上市公司由于现金流趋紧，通过收购P2P平台然后发布假标来补充现金流。
第二种则是借款人伪造项目信息在P2P平台上发布假标，由于风控水平低下，P2P平台对标的的虚假性并不知情。
针对于此，蚂蚁金服对雷锋网表示，“蚂蚁风险大脑”采取的做法是：从项目期限、收益率、发标行为、标的信息、P2P平台本身的资质、风控能力、舆情等维度，对平台上的标的进行监控，并最终体现在模型的打分结果中，从而实现对假标情形的预警。一般而言，为了尽快筹集到大额的资金，假标具有项目期限较短、收益率异常高、标的信息伪造等特点。
此外，风险大脑还对工商、金融、行业等公开公示企业信息源进行自动挖掘和信息整合，构建企业画像及关联知识图谱。如果监测到标的借款人和平台存在利益关联、或者多个标的背后关联到同一个公司等异常，都会由于存在假标嫌疑而被预警。
而关于期限错配，常见的行为也有两种，第一是将一个长期标拆解成多个借款方背景各异的虚假短期标；第二是采用同一个借款方背景，反复发短期标，包括起始时间、期限的错配。
第一种本质是通过假标实现的，所以也可以沿用同样的方式。而针对于情况二，风控大脑会从相同借款方的借款期限、周期性反复、以及借款用途与期限的合理性来进行综合判断。
据介绍，某金融办曾经与蚂蚁风险大脑一同排查风险企业，并给了一份包含几十家企业的名单。在此之前，金融办通过传统手段排查，已将其中8家列为重点监测的高危企业。在识别了这8家企业之外，蚂蚁风险大脑还通过其中一家高危企业顺藤摸瓜，识别出注册在异地的两家关联企业特征与风险大脑的“非法集资”模型高度匹配。这两家企业中，有一家是看似正常经营的商贸企业，而另一家则是从未开展过任何金融业务的科技企业。目前，“蚂蚁风险大脑”已针对这3家企业向地方监管机构提出风险预警，3家企业已在属地机构处理流程中。
观之腾讯，在金融监管方面，腾讯金融安全大数据监管平台集中精力在提升非法集资等涉众型金融犯罪“打早打小”的事前预警处置能力，实现对金融风险的识别和监测预警。去年底，其分别与北京市金融工作局、深圳金融办签署合作，开发相应地区的金融安全大数据监管平台。据媒体报道，在深圳地区，灵鲲已经实现深圳当地金融机构全覆盖，预判准确率95%以上，先后预警两批共22家金融风险公司，其中一家已经立案，一家提交国家处非联办发出预警。
另外，据腾讯安全反诈骗实验室负责人李旭阳表示，联合监管机构打造金融安全大数据平台只是第一步，该平台还计划构建“金融混模大脑”，即融合各地政府、金融办，传统金融机构，类金融、准金融三大类群体信息。
总的来看，“中国的监管科技还处于刚刚起步的阶段，现在谈挑战还为时过早。”在问到关于推进金融监管曾遇到的挑战问题，蚂蚁金服告诉雷锋网。
在他们的理解中，监管科技并不是简单的金融科技能力复制到金融监管领域，而是要突破技术的边界，要融合金融业务的理解、因地制异的监管政策、监管部门的专家经验等诸多方面。科技公司和地方金融监管部门的合作也大都处于探索阶段，只有根据科技监管项目在各城落地的效果，持续地调试和优化风控模型、提升技术水平，才能不断发展。
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周舟