月度归档:2018年04月

百度盼达之后,智行者牵手首汽Gofun,推动自动驾驶+共享汽车商业模式落地

这个 4 月,对于国内的自动驾驶技术公司智行者来说,真可谓好消息不断。

首先是在 4 月 16 日,智行者对外宣布完成 B1 轮融资,该轮融资由百度领投,其 A 轮投资方京东和顺为资本继续跟投。

一周之后的 4 月 23 日,智行者对外宣布完成 B2 轮融资,投资方为广发信德、盈峰投资和昌平科技产业母基金。

而在 4 月 26 日,智行者创始人张德兆在其朋友圈中晒出了北汽新能源所获得的北京市第二张自动驾驶汽车路测牌照,这也意味着作为北汽新能源自动驾驶技术合作伙伴的智行者,也拥有了在北京市规定的开放道路上进行自动驾驶路测的许可。

接连拿下两笔融资,同时收获到来自百度系、京东系以及小米系的资本押注,还依托北汽新能源,间接拿下了北京市自动驾驶路测的许可,智行者走上了发展的快车道。

不过这还不算完,就在 4 月 27 日,智行者又和共享汽车运营平台首汽 Gofun 合作,经过项目组一个多月的努力,智行者基于在 Gofun 平台上运营的两辆奇瑞 EQ5 车型所改造的具备 L3-L4 自动驾驶能力的车辆正式推出。

在首汽 Gofun 发布会的现场,通过视频直播的形式,这两辆自动驾驶共享汽车展示了自动代客泊车、定点预约取车以及编队调度的能力。

在传感器配置方面,改装而成的自动驾驶汽车采用了 3 枚 Velodyne 的 16 线激光雷达,同时还配备了 GPS 定位装置和惯导系统,支持低速自动驾驶,非常适合于共享汽车的运营。

事实上,据雷锋网新智驾了解,智行者和首汽 Gofun 方面在今年年初达成合作意向,项目正式启动是在一个多月以前。首汽 Gofun 之所以要引入自动驾驶技术,还是出于提高用户体验、提高运营效率、降低运营成本三方面的考虑。实际上,雷锋网新智驾此前报道了自动驾驶+共享汽车模式的另一个组合,也就是百度和盼达用车在去年 11 月达成了合作,不过具体的落地情况目前还没有太多信息。

针对接下来的投放计划,首汽 Gofun 总裁谭奕宣布,将于 2018 年内,在数十个共享汽车场站、上百台共享汽车上应用自动驾驶技术。同时,还将与地方政府合作,设置专用的车道来支持这样的模式落地运行。

据雷锋网新智驾了解,智行者目前已经自主研发了“蜗(Ω)”系列低速自动驾驶智能车产品、“星骥(Σ)”系列高速自动驾驶智能车产品,在自动驾驶低速物流小车、环卫车、乘用车方面都有布局,一直在致力于自动驾驶的商用落地。

此次北京国际车展,智行者还联合 Velodyne、景驰科技、禾多科技、Roadstar 共同展出自动驾驶技术成果。

而首汽 Gofun 也依托着首汽集团的资源以及外部资本的助力,在新能源汽车共享方面走得很快。上线运营两年多以来,已经布局了 50 座城市,拥有 3 万多台运营车辆,注册用户超过 500 万,单车的日均订单量也达到 4.5 单,表现不俗。此外,Gofun 平台还新引入了江淮大众的首款量产电动汽车 SOL E20X,成为这款车的首度尝鲜者。

智行者+首汽 Gofun、自动驾驶+共享汽车,两者的合作能走多远,对于这种商业模式的探索能到多深,雷锋网新智驾将保持关注。

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美团收购摩拜后 王晓峰卸任CEO 由胡玮炜担任

4月28日,摩拜董事长王兴和创始人胡玮炜通过内部信宣布新的组织调整。架构调整后,创始人胡玮炜将出任摩拜CEO,并任命刘禹为摩拜总裁,向CEO汇报。此前刘禹曾担任摩拜的特别顾问。

同时,摩拜将组建成立新的智慧交通实验室,致力于为城市提供智慧出行综合解决方案,摩拜联合创始人、原摩拜CTO夏一平将担任负责人,向美团高级副总裁王慧文汇报。

王兴与胡玮炜在摩拜内部信中表示,我们希望通过团队共同的努力,建立起能更好服务于用户的清晰战略、推进更加精细化的运营、投资于核心竞争力的建设,并探索和美团的最佳协同,积极布局未来。

雷锋网发现,此次架构调整中,最大变动在于摩拜联合创始人王晓峰卸任CEO。他称因个人原因,卸任CEO一职,出任摩拜单车顾问。

王兴和胡玮炜在内部信中表示了对他的感谢:“特别感谢王晓峰,过去的两年多时间里,我们服务了2亿多的用户,进入了200多座城市,15个国家,感谢王晓峰为此立下的汗马功劳。我们也期待他以新的角色继续关注和助力摩拜的新发展。”

此前雷锋网报道,4月4日上午,美团CEO王兴发布内部信,正式宣布全资收购摩拜,并表示摩拜管理团队将保持不变 。

王兴在内部信中透露出两个要点:

  • 摩拜将继续保持独立品牌、独立运营;

  • 摩拜的管理团队将保持不变,王晓峰将继续担任CEO, 胡玮炜将继续担任总裁,夏一平将继续担任CTO,王兴将担任董事长。

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荣耀畅玩7C对比红米5 Plus!实际体验差多少?

随着手机市场的细分化程度越来越高,智能手机逐渐细分出多个等级,千元机就是各大厂商的必争之地,纷纷推出了旗下的千元机系列,如红米、魅蓝、荣耀畅玩等,我们今天就选择了两款目前市场上比较热门的千元机,红米5 Plus和荣耀畅玩7c,今天我们就抛开跑分等因素,来一场更加直观的使用体验PK。


荣耀畅玩7C对比红米5 Plus 视频  请戳:优酷 

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开发者注意啦,谷歌宣布开源 Swift for TensorFlow

雷锋网 AI 研习社按,今年三月,谷歌在 TensorFlow 开发者峰会上公开演示了 Swift for TensorFlow,近日,TensorFlow 官网宣布 Swift for TensorFlow 已在 GitHub 上开源,地址如下:

https://github.com/tensorflow/swift

关于 Swift for TensorFlow

Swift for TensorFlow 为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型,将 TensorFlow 计算图与 Eager Execution 的灵活性和表达能力结合在了一起,同时还注重提高整个软件架构每一层的可用性。

设计的基础是一个称之为「Graph Program Extraction」的算法,它可以让大家用 Eager Execution 式的编程模型来轻松地实现代码,同时还保留 TensorFlow 计算图的高性能优势。

实现可靠的 Graph Program Extraction 算法对于编程语言的设计有很高的要求,经过分析和讨论,谷歌选择了 Swift 作为主语言。他们将高级的自动微分功能直接集成在了 Swift 语言和编译器里面。下面是使用 Swift 作为 TensorFlow 编程语言的详情:

https://github.com/tensorflow/swift/blob/master/docs/WhySwiftForTensorFlow.md

谷歌也编写了一些文档,详细介绍了理论和实现。地址如下:

https://github.com/tensorflow/swift/blob/master/README.md

「Swift for TensorFlow 设计总览」文档里介绍了项目的主要组成部分以及结合方式。谷歌还深入介绍了 Python 与 Swift 的集成,大家可以直接通过 Swift 代码使用任意 Python API。

目前该项目有 macOS 和 Linux 的安装包,以及教大家如何获取源代码的开发指南。目前这一项目还处于早期开发阶段,大家可以参与到他们设计方案的讨论中,一起促进这一项目的发展。大家如果遇到困难,可以在 TensorFlow 中文社区论坛的 “TensorFlow 建议和反馈” 板块联系开发人员:

https://www.tensorflowers.cn/b/issues

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北航博士生黄雷:标准化技术在训练深度神经网络中的应用|分享总结

雷锋网AI科技评论按:标准化技术目前已被广泛应用于各种深度神经网络的训练,如著名的批量标准化技术 (Batch Normalization, BN) 基本上是训练深度卷积网络的标准配置。装配有 BN 模块的神经网络模型通常比原始模型更容易训练,且通常表现出更好的泛化能力。

近期,在雷锋网 GAIR 大讲堂上,来自北京航空航天大学的博士生黄雷同学将阐述标准化技术应用于训练深度神经网络中的主要动机以及介绍一些主流的标准化技术,除此之外报告人也将讲解其沿着这个方向发表在 AAAI 2018 的论文《Orthogonal Weight Normalization: Solution to Optimization over Multiple Dependent Stiefel Manifolds in Deep Neural Networks》。视频回放地址:http://www.mooc.ai/open/course/478。

黄雷,北京航空航天大学计算机学院博士,曾于 2015 年 10 月至 2016 年 10 月在密歇根大学安娜堡分校 Vision & Learning 实验室做关于深度学习模型优化方面的研究。主要的研究领域为深度神经网络中标准化技术,半监督学习,非参主动学习及相关方法在计算机视觉和多媒体领域中的应用。目前已发表学术论文十余篇,包括 CVPR,ICCV 和 AAAI 等。

分享主题:标准化技术在训练深度神经网络中的应用

分享提纲

1. 标准化技术应用于深度神经网络训练的主要动机及相关方法介绍。

a)   标准化技术加速神经网络训练的主要动机

b)   主要的标准化方法介绍

2. 正交权重标准化技术:在通用的前向神经网络中学习正交过滤器组。

a)   在深度神经网络中学习正交过滤器组的主要动机

b)   基于重参数化方法求解多个依赖的Stiefel流形优化问题

c)   实验结果介绍

分享内容

本次分享主要包括两个方面:一是标准化技术的介绍,二是我发表在AAAI上的论文—Orthogonal weight normalization(OWN)。

首先介绍一下为什么要对输入数据进行标准化操作,对输入数据进行标准化操作在传统机器学习或数据挖掘中是很常见的,一是因为标准化操作通常能够提高模型的训练效果,这对非参模型非常重要比如KNN、Kernel SVM,二是因为标准化可以提高优化的效率,使得模型收敛相对较快,这对参数化模型比较重要。

现在再讲一下为什么在深度神经网络中,对隐藏层的激活值进行标准化非常重要,我们以多层感知器为例进行讲解。

刚才讲完了在深度神经网络中对激活值进行标准化的主要动机,接下来介绍一些标准化技术。第一个方法就是非常著名的Batch Normalization,我们讲一下它的主要动机。

接下来我们来说一下Batch Normalization具体如何做标准化,其实对于BN来说涉及到好几个方面的选择。第一个方面是标准化操作是基于整个训练数据集还是基于mini-batch数据?第二个方面是把标准化操作中的量当做是待估计的参数还是当做数据的函数?第三是要不要进行完全的白化操作?我接下来分别解释一下Batch Normalization是怎样选择的,以及为什么这样选择。

基于之前的想法,Batch Normalization的具体的实现如下所述。我想特别说明一下为什么把Batch Normalization放在线性单元的后面而不是放在线性单元的前面,这其实有违于其对数据进行白化操作的动机。当然把BN放在线性单元的前面和后面各有优缺点。

接下来介绍一下Batch Normalization两个比较好的属性。一是加速训练,二是有泛化能力。

下面我大致整理了一下Batch Normalization相关的工作,分为四个方面。

我主要介绍small batch size problem、Extending standardization to whitening 、Normalize activation Implicitly这三个方面的工作。首先是small batch size problem,我按时间顺序把相关工作列出来并简单地比较一下。

总结一下这个方向的工作抽象来说就是设计一个基于输入数据的变换且要保证该变换是可微的,这样就能够保证每批量数据有稳定的分布,从而能够稳定训练。然而,从优化的观点来看,我认为还是Batch Normalization做的最好。

接下来我们讲一下Extending standardization to whitening这个方向的工作。一个操作是把白化变换中的相关量当做是待估计的参数,另外一个是把白化操作的相关量看做是输入数据的函数。

第三个方向是Normalize activation Implicitly。通过对参数、权重矩阵进行相关处理来进行标准化。这里面的最早的一个工作是Norm Propagation。

接下来我讲一下我发表在AAAI2018上的论文—正交权重标准化技术。之所以引入正交过滤器是因为它有两个很好的属性,一是能量保留的属性,二是冗余度低。这两个属性对于稳定神经网络各层的激活值的分布以及规整化神经网络来说有很大的好处。这个方向之前也有一些相关工作,但是只限定于在RNN的隐藏层到隐藏层的变换中使用。

但我们期望在前向神经网络中学习更一般的矩形正交矩阵。之前也存在使用约束惩罚的方法。

因为我们期望学习正交矩阵,那么我们可以把该问题当做限制优化问题。我把问题定义为Optimization over Multiple Dependent Stiefel Manifolds (OMDSM) 。之所以这么定义有两个原因,一是包含多个嵌入的子流,二是每个权重矩阵的损失函数的误差曲面相互依赖。

定义完问题之后我们尝试使用Riemannian方法来求解这个问题,但实验结果并不理想。

受启发于重参数方法以及正交变换是可微的这个结论,我们的方法是设计一个代理参数矩阵,对其进行正交变换得到正交化的权重矩阵,且优化是基于代理参数矩阵。

为了保证稳定性,期望使得变换后的矩阵正交权重矩阵和代理参数矩阵差异最小。对上图问题进行求解可以得到下图结果。

有了前向变换以及一些相关的结论,我们也可以进行backward propagation使得梯度流通过该正交变换。把这两个过程封装成module,我把它称为Orthogonal Linear Module (OLM) 。

最后我也对其进行了相关拓展,如考虑如何在卷积上进行拓展等。

然后我再简单介绍一下我做的相关实验。

实验结果表明使用我们的的OLM替换原有层后训练的效果提升比较显著。我的这篇论文说明了两件事,一是在前向神经网络里面可以确切的学习到正交过滤器,二是这种学习到的正交过滤器可以提升深度神经网络的效果。我觉得将这种方法使用到GAN训练等其他方面也可能得到好的效果。

以上就是雷锋网对本次分享的全部整理。大家如果感兴趣可以观看视频回放:http://www.mooc.ai/open/course/478。

雷锋网

云从周翔:三年打磨,云从如何成为计算机视觉国家队

2018 年 2 月,云从科技正式在国内发布「3D 结构光人脸识别技术」,这是中国企业首次将结构光技术应用在人脸识别系统上,相较以往的 2D 人脸识别及以红外活体检测技术,在精确度、响应速度等方面取得革命性突破。

近日,云从科技又在跨镜追踪技术(Person Re-Identification,ReID)上取得重大进展,他们同时在 Market-1501,CUHK03,DukeMTMC-reID 三个数据集上刷新世界记录。ReID 是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人,无需人脸,根据穿着、体态、发型就能识人。

图:ReID 行人识别技术

云从科技近期在 AI 科技评论推出的数据库项目「AI 影响因子」上表现活跃,针对他们的这两大突破,雷锋网 AI 研习社对云从科技研究院副院长周翔进行了一次专访,了解到云从研究院的工作、云从技术上的创新及目前的研究重点。

早在云从科技成立之前,周翔就在重庆中科院跟随周曦博士(云从创始人)从事人脸识别研究。后来,周曦博士从中科院辞职成立云从,周翔也作为初创员工加入。

周翔目前担任云从科技研究院副院长,主要负责三个方向:数据的收集与处理、技术研究、POC 测试。

以下为采访原文,雷锋网 AI 研习社做了不改变原意的编辑整理。

云从研究院

问:云从科技研究院在公司里处于什么样的战略地位?目前研究院主要进行的工作有哪些?

周翔:云从所有核心技术都来自云从研究院,目前,研究院处于云从战略最高点。研究院的工作围绕三个方向展开:

  • 一是对前沿算法的深入研究、自主创新。我们会紧跟当前世界上最前沿的计算机视觉技术和人工智能技术,也会推陈出新,研究新的人工智能视觉算法。

  • 二是针对业内已有的算法进行深入研究。比如我们刚刚发布的「3D 结构光人脸识别技术」,跨镜追踪技术(ReID)。此外,还有车辆、人群密度、交通行为、拥堵、医疗影像等等,只要与计算机视觉有关,我们都会或多或少进行布局。

  • 三是将算法产品化。我们需要对这些算法进行封装,做产品级别的 SDK 和引擎。

问:云从与中科院、上海交大共建两个联合实验室,这两个联合实验室目前主要进行哪些方面的研究?

周翔: 这两个联合实验室侧重于计算机视觉领域的前沿算法研究。云从会将前沿领域的研究放到高校团队,让学生与研究人员一起,做一些预研以及算法的基础研究。

此外,云从创始人周曦是这两所高校的博士生导师,他也会对学生进行论文指导,推荐他们参加顶会。

问:云从科技于 2015 年成立,这 3 年来,你们在计算机视觉领域取得了哪些具有代表性的技术突破?

周翔:云从成立之前,我们在中科院的技术就已经比较领先。2015 年,我们在 FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark) 和 LFW(Labeled Faces in the Wild Home) 上刷到前三之后,觉得已经很好地展示了学术实力,就开始专心打磨产品。公司成立初期,我们更多看重产品落地。

当然,我们也一直在做前沿研究,今年二月,我们发布结构光 3D 人脸识别技术,最近,我们在 ReID(跨境追踪技术)上又一次刷榜。

随着公司的发展,队伍越来越壮大,我们可能会有新的定位,也会去发表论文,宣传技术上的突破。当然,我们还需要静下心来,踏踏实实将技术落地,只有这样,客户才会认可我们。

问:接下来云从研究院主要会攻克哪些方面的难题?

周翔:首先做好计算机视觉领域的基础技术研究,比如对人脸、车辆、行人的检测。

之后,我们会投入更多时间,去从人的角度分析构建深度神经网络,让深度学习具有可解释性。对深度学习有所了解的人都知道,它是一个「黑匣子」,虽然很多时候远胜传统算法,但缺乏可解释性。我们研究人工智能,应该要让计算机能够像人类一样去思考和识别,具备自己的逻辑判断,并且我们人类可以理解他们的思考。

问:你们近日在 Market-1501 上的首位命中率(Rank-1 Accuracy)达到 96.6%,刷新 ReID 榜单,这一数字是否还存在很大提升空间?与人脸识别相比呢?

周翔:提升空间肯定存在,但是对行人识别的研究比人脸识别更难。

  • 第一,人脸的五官、脸型比较固定,不可能发生特别大的变化。行人不一样,大家在走路、打球、跑步时的姿态千变万化,伴随弯腰、后仰等各种动作,没办法很好地约束。

  • 第二,我们还要根据体态、穿着来判断行人。如果很多人穿着同样的衣服,识别难度将更大。我们主要的判断依据就是服饰、配饰、体型、发型等特点。如果两个人的服饰、发型等类似,这将很难辨识。

问:为了加深行人辨识的精准度,主要用到的核心技术有哪些?

周翔:在行人识别上,我们创新性地提出全局+局部多粒度的识别理论。我们能通过人的形态、服装等去做整体判断,然后再通过一些细节,比如衣物商标、挎包类型、服饰特征去判断,即聚合同一个人在不同情况下的照片。

云从大脑

问:你们曾提到训练人脸识别时的网络架构,包括结构化+非结构化的数据、双层异构深度神经网络、三层金字塔式的迁移学习,这与云从大脑有什么关联?

周翔:这是云从大脑其中一个最基础的识别认知模型。

问:在云从大脑构建的过程中,主要的技术难点有哪些?

周翔:最初构建云从大脑时,还是存在一定难度。开源算法有很多,但我们需要研制出支持大类别分布式训练的算法。

人的类别是无穷的,以中国人来举例,就有十几亿的类别,这需要大量数据进行训练。在算力一定的情况下,如何让效率更高;如果模型太深,如何去做加速,这些难点需要一个个突破。

问:目前一直在进行云从大脑的优化与改进吗?

周翔:是的,目前云从大脑只有人脸识别功能,后续我们会加入行人识别,之后会慢慢扩充,加入车辆、人群等,让它的应用的领域更加广泛。最后,我们还考虑将语音、文字等的识别全部构建到云从大脑上,让这个大脑就像人脑一样,既能看懂图像,还得读懂文字,还能听到声音,理解语意。这是我们的最终目标。

问:想要把行人识别等其他功能融合进云从大脑,需要解决哪些技术上的难点?

周翔:主要有以下几点:

  • 第一,将所有算法融合到一起,变成一个超级大脑进行统一分析,输出有效信息。

我们常提到谷歌的 AlphaGo,它只会下围棋,同样,我们的网络有些分析人脸,有些分析行人,有些分析车辆,如何将算法以及分析结果融合,变成一个整体,这是一个挑战。

  • 第二,海量的数据。

当数据越来越多,如何对这些海量数据进行有效分析;哪些数据是无用数据,如何高效去除这些无用数据。

  • 第三,算力。

如何通过硬件的异构处理,充分提高算力和速度,降低能耗。

问:中科院李子青教授此前在雷锋网安防峰会上提到,他们针对安防数据使用半监督自主学习,这是一个技术亮点,效果好过监督学习很多倍。你们在训练 AI 的时候,使用的是迁移学习。对比起来,半监督自主学习和迁移学习在大规模人脸识别的场景下,差异点在哪里?

周翔:迁移学习是在一定的数据基础上去做知识的迁移,我们在最底层也用到监督学习,此外,或多或少会用一些半监督或非监督的学习方法。李子青教授团队可能在半监督学习算法里做了更多的改进,把它变成一个亮点,使这一算法的效率更高,效果更好。

其实每家公司在许多环节中或多或少都会有一些创新,大家的算法都会有各自的特点,用哪种算法并不是那么重要。

另外,方法的使用也与数据有关。前面提到我们有超大规模结构化数据,利用这种数据,我们能很好地训练底层人脸识别模型。假设现在我们没有这种数据,只有互联网上的或是通过其它项目得到的非结构化数据,那就没办法很好地用监督学习,只能利用半监督或非监督学习的方法了。

走向行业

问:云从刚开始成立的时候,先在金融领域占据大量市场,后来又布局安防领域。在将产品应用于这两个行业的时候,对技术的要求会存在哪些差异?

周翔:差异非常大。

金融行业更看重的是安全,算法必须达到极致。银行对人脸识别算法的误识率要求非常高,比如说百万分之一的误识率,直观解释,即 100 万个人拿着别人的身份证去取钱,只有一个人能够骗过算法。

此外,银行场景下获取到的人脸图片质量要比安防行业好。

但公安就不一样了,他们对人脸识别准确率的要求没有银行高,更看重的是算法的综合运用,即平台能力、系统能力。

公安会看重视频处理的速度,需要能实时显示。举个简单的例子,比如嫌疑犯从某一地点经过,系统需要 30 秒才能将他识别出来,那就不行,公安会说,再不快一点确认,嫌疑犯就跑了。

另外,只有人脸识别行不通,公安更看重的是能不能跟行人识别相结合,识别出来之后,能不能去做联动,如果在其它视频里也发现这个人,是否能画出他的行动轨迹,把他的出现地点、频次等信息都反馈出来。

问:您前面也提到云从的技术很早就已经很成熟,后来主要是在做落地。你们在将算法落地的过程中,面临哪些比较大的挑战?

周翔:要将算法落地做成一款产品,需要考虑的因素非常多,也面临着很多挑战。算法好不代表产品好,产品好也不代表客户一定会用。

直观一点解释,做成产品,要考虑外观、使用体验、系统的流畅性、售后,即如何把产品包装成客户认可的解决方案。

我们是 2B 公司,客户的需求千变万化,如何快速定制、快速解决客户的不同需求,这都是需要考虑的。

另外,将产品推向市场时,还需要考虑公司是否具备资质,是否避开了其它公司的专利,是否有商务上的成功案例。

问:很多人都会将云从、依图、旷视、商汤这 4 家以 CV 为核心的公司来比较,您如何看待这三家友商?

周翔:这几家公司在算法层面做的都还不错,我也非常欣赏这几家公司。虽然我们各家也会在一些领域上进行 PK,但每家公司的算法特点会有一定区别。

商汤招募了非常多的博士在内的研究人员,研究领域涉及多个方面,比如自动驾驶、商超等领域,他们想赋能百业,把人工智能应用到各个行业。

旷视最近刚刚收购艾瑞思机器人(Ares robot),它们可能更多地想在机器人领域进行扩展。他们在互联网金融上做得非常出色,在这里比较有优势。

依图最早是做车辆识别以及安防,他们的安防算法做得很棒,得到公安的高度认可。目前他们也在做医疗,我们也希望他们在医疗上能做出非常好的成绩。

云从跟这几家公司也有一些区别,云从是国家产业队,我们拿了一些国家级别的项目,更偏重顶层设计。

我们目前接触最多的是银行、公安,我们会从四大行开始渗透,先把金融做得更好,然后在金融领域做一些其它的 AI 业务,包括风控、智慧银行等。

对于安防,我们会跟公安部合作,先去设计一些标准,然后做出一些公安高度认可的产品和系统。

雷锋网

修车公司搞区块链,教你做好CSO,这届429论坛都讲了什么

一年一度的429首都网络安全日又来了。北京展览馆人山人海,懂不懂安全的都要来凑个热闹。

所谓外行看热闹内行看门道,雷锋网宅客频道也在现场转了转,听了一波大佬演讲,在此整理出几个给不能到现场的各位瞧一瞧。

第三代“查行为”体系

说到美剧疑犯追踪,剧粉一定知道剧中主角其实不是人,而是“The Machine”。

一切的枪林弹雨,都是为了这个“机器宝宝”。

“The Machine”的制造,源于情报组织对恐怖活动信息侦测的要求,这个项目隶属于国防部,但又有着独立权限以及灰色预算,项目代号为“北极光”。北极光项目中的人工智能系统有两套,其中一套就是“机器宝宝”,其凭借超强的计算能力,入侵网络系统搜集情报,计算恐怖活动、犯罪行为的发生几率。

当然,艺术源于生活并高于生活,这里要聊的是另一套智能网络安全防御体系。

如果说第一代安全体系是“查黑”,主要基于病毒库来进行查杀,只要不在“黑名单”内都被认为是合法的,第二代则是“查白”,也就是利用“白名单”机制,以云技术收集国内最全的白名单,覆盖99%以上网民常用的应用软件。

“但道高一丈魔高一尺,这种‘非黑即白、非白即黑’的网络安全体系已经OUT,非黑即白很难在第一时间发现新的木马和病毒,存在滞后查杀的缺陷,另外也存在‘混白’的问题,这些都会给网络带来安全隐患。”360企业安全集团董事长齐向东提到。

但所有的黑客组织在攻击前都会有行为特性。好比一个流氓团伙聚众滋事前要分三步,首先需要聚集,然后抄起武器,最后开始各种挑衅行为。

基于此,第三代“查行为”网络安全体系出世了。这个体系以尽可能全面地采集大数据为基础,以机器学习、人工智能的行为分析为核心,以威胁情报和应急响应为关键。具体来说,“查行为”主要分三方面的内容:第一,通过威胁情报,确定攻击行为;第二,通过机器学习,建立行为基线;第三,对超出基线的可疑行为,进行告警。

举个栗子,如果你获取了某人相当长时间的行为数据并以此作出基线,当此人开始或者准备干坏事时就会超出自己的行为基线。也就是可以通过用户行为甄别其行为属于网络攻击或正常网络访问行为。

另外,对听到收集数据就风声鹤唳的吃瓜群众来说,老齐坦言这套系统和个人关系不大,毕竟主要是为了解决企业防护问题。

假如中石油要通过查行为体系解决安全问题,他本身有300个提供对外服务的网站,需要时刻接收用户访问行为。其中一个用户平均一周加一次油,三天访问一次网站查询余额,若突然某天该用户访问网站量高达1000多次。此时其行为超出了之前的基线,就需要采取措施,阻止其继续访问加油站,同时对其IP地址和用户进行追踪溯源,看看他到底是被人利用还是自己变鬼。

也就是说,这是一个与企业资产信息有关,与用户个人信息无关的系统。

区块链+车辆管控

“区块链在车辆管控领域的应用探索”,看到这个议题和编辑一样喵喵喵问号脸的有没有?虽然区块链技术已经火出了天际,但和车辆结合在一起的案例仍属少见。

议题演讲者是来自汽车后市场企业元征科技的区块链负责人张擎,用张擎的话说,大家可能都在质疑,一家修车公司也搞区块链?是蹭热点?搞传销?还是想集资?

摊手,都不是。

作为一家搞汽车诊断、检测、养护产品研发、生产和销售的企业,最不缺的是什么?数据,手里攥着3亿份车辆检测报告,可惜,这些数据的商业价值很少能被挖掘。

怀揣着聚宝盆却不知道怎么变现,实在忧桑。有没有能帮助海量数据变现的外挂?有,区块链。

区块链作为一种交互分布式账本技术,利用其去中心化、数字存证、可追溯和智能合约等特征,可对汽车行业的海量数据实现权益管理、将汽车的检测维修数据转化为有价值的数据资产。

另外,目前的用户数据基本都掌握在行业寡头中手上,真正的数据所有者并不能从数据使用中获取。如果利用区块链,是否能使得数据真正回归用户本人,用户拥有唯一版权和收益权,并可以以一种安全可控透明的方式来分享自己的数据?这似乎值得拭目以待。

除了和车辆挂钩,区块链还和健康管理挂上了钩,来自北京第九临床医院内科主任彭建军以此为议题进行了演讲,可惜时间仓促演讲并未完成,有兴趣的童鞋可以自行查找资料学习。

一场全是CSO的论坛

在进到6号展馆之前雷锋网编辑看到的议程非常高大上,一票企业CSO轮番上阵,纷纷吐槽行业现状。但其中一个议题画风清奇,是教你如何做好CSO。演讲者是来自平安科技的陈建,议题名为“CSO企业生存之道”。

把大象装进冰箱分三步,做好CSO也是三步。

第一,CSO要做的首先是了解企业环境,其中包括了解企业的商业模式,关注企业主营业务和发展战略;了解企业的治理模式,包含组织架构和IT治理模式;另外还要了解信息安全现状,做信息安全的差距分析。

其二,一般说来企业做安全存在几方面驱动因素:合规驱动(法律要求,合同约束),业务驱动(业务倒逼,事件驱动),风险驱动(全面感知,业务价值)。

对于创业公司的CSO来说,安全业务更偏向基础工作,主要为合规驱动,满足条条框框就可以;对于一些大型企业的CSO来说,需要强调形成一套信息安全体系,所以关注业务驱动;而对特大型互联网企业,对信息安全的重视远超前两者,安全是业务的支柱,其为风险驱动更加合适,也容易形成信息安全方面的企业文化。(下图为不同企业规模信息安全关注方向)

其三,有句行话是:做好CSO,七分管理,三分技术。所谓的管理,管的正是期望,其中不仅包括老板的期望,也有同僚的想法,员工的抱怨,下属的诉求。

总之信息安全一定要为业务服务,CSO要理解业务,理解业务,理解业务!重要的事情说三遍,还要学会双赢思维,换位思考,把握底线。

最后,作为企业信息安全的负责人,需要快速产出结果,判断事件优先级,并做到安全可视化。总之,皮之不存毛将焉附,CSO必是守护企业安全的第一大将。

无人机安全

前两天雷锋网写了一篇黑客小哥操控智能楼宇的文章,用到的载体就是无人机。(没看的点这里赶快补,还等什么)虽然这里的无人机显得乖巧可爱,听从指挥,但无人机与人工智能和网络技术结合在一起,可能是一个杀人武器。

2016年10月2日,极端组织在摩苏尔用携带着“某种爆炸物”的无人机袭击了库尔德人的阵地,两名士兵死亡,两名法国军事人员受伤;

2017年2月,伊拉克恐怖分子用无人机丢下的炸弹炸翻了一辆伊拉克政府军的装甲悍马;

2017年9月27日乌克兰文尼察州一处军事基地因为人机碰撞发生大型爆炸;

2018年1月8日,俄罗斯国防部发布消息称,俄驻叙利亚基地首次遭大规模无人机攻击,1月6日俄在叙利亚境内的防空系统发现10架无人机飞近俄军驻叙的赫梅明空军基地,同时发现3架无人机飞近了俄在叙的塔尔图斯海军基地……

你没看错,越来越多的无人机有了攻击性。各国人马也烦透了这些小东西带来的困扰,纷纷举起了砍刀。

比如米国联邦航空管理局颁布了14CFR Part 107《轻型无人机系统》,规定了25kg以内轻型无人机在国家空域系统的运行要求;英国则在《英国领空无人机操作指南》要求无人机飞行不能超过120米,更不得在建筑区违规飞行,最高罚款2500英镑;法国通过一项民用航空法规规定无人机只能在距离地面50-150米之间飞行,非法使用无人机将判处5年有期徒刑,罚款75000欧元;中国各地政府也陆续发布了无人机使用管理方法。

但实际上,各国无人机的安全管理普遍存在一些共性:

缺乏系统性的低空飞行器管理法律法规体系;

对低空飞行器监管与反制技术研究基础薄弱,技术积累少;

低空飞行器运营使用环节监管力度不足;

偏重政策管理,缺乏系统性的监管和保障技术手段。

总之就是没法管,谁来管,怎么管完全不知道也不明确。 

来自加西亚无人机副总经理周宏志提出了防—反—监—管—用五位一体的低空安全信息网络综合解决方案,防即要地低空防御,比如净空区外围设置电子围栏或者周边布置定向打击装置等;反即一体化反制非法低空飞行器;监即低空飞行器使用状态监视,需采集无人机所有者以及无人机飞行状态数据,随后对数据进行加工处理形成数据库;管即低空飞行器及使用者有效管理;用即对低空飞行器安全应用平台以及应用需求资源整合。

具体来说,要建立航空器管理平台,航空器运行管理平台(UOM),政府协作平台以及信息服务平台的联动平台。

在航空器管理平台中采集无人机数据(UAS、位置、速度、航向、通信状态信息)以及安全运行环境数据(空域、地理信息、气象、航情)后送至航空器运行管理平台(UOM),形成飞行动态数据库。随后可以将这些数据与政府协作平台(军方,民航,公安)进行数据交换与共享,也可以在信息服务平台上查询信息。

综上,无人机的监管是一个综合体系,涉及法律,法规,标准,技术等方面,而数据是其中可以利用的关键因素。

当然,这些议题只不过是众多议题中很小一部分,更有意思的展台报道就在另一篇文章中,指路

雷锋网

进军国际市场及加持IoT,阿里云通信瞄准新渠道

雷锋网按:最近中美贸易的争端以及中兴通讯的禁令让更多的企业意识到自主可控的重要性。在4月26日的2018云栖大会•南京峰会上,阿里云副总裁李津表示:“中国只有两种云,一种是拿来主义的云,一种是自主可控的飞天云。自主可控才能走得更远。”

自主可控的云无疑可以提供更稳定的基础,基于云所提供的功能和服务才能体现更大的价值。据雷锋网了解,云通信成为了近年来的热点,互联网巨头也在积极卡位。而阿里云通信的初衷,阿里通信总经理余鹏武在现场强调:“云通信是阿里巴巴云产品的一个补充,我们做云通信的目的不是为了云通信本身,而是为了使云通信能够让运营商的连接生态和阿里巴巴的生态能够产生更好的协同。”

由此,在阿里云栖大会南京峰会上孔繁盛发布了阿里云通信的国际及港澳台的消息服务,并宣布进军国际市场。雷锋网了解,国际/港澳台消息服务是阿里云为全球企业客户提供的短消息发送服务,通过API/SDK方式调用消息发送能力,将指定短信息发送到指定手机用户,用于企业向用户发送验证码、系统通知、会员服务等消息。该服务支持企业客户从中国境内向港澳台及境外地区用户发送消息,以及客户在港澳台及境外地区之间发送消息。

阿里通信总经理余鹏武

附会后群访

阿里云通信为何要进军国际市场?

国际化是阿里巴巴的重大战略,阿里通信作为中间的一个业务单元,将坚决跟着生态走和阿里云走。现在可能中美的贸易关系比较紧张,但是国际化的趋势是未来必然的趋势。阿里通信国内企业消息服务近五年增长可观,如果国际化也是一个渠道,那么也有很大空间。

发布这个产品和运营商如何打配合?覆盖200多个国家和地区难点在哪?

除了运营商,作为三大运营商有一些整合能力以外,我们其实也存在着很多合作伙伴,有些代理商甚至比如说像国外推的就是这样一个整合能力的一个公司。

覆盖200多个国家主要是两方面,除了直接和很多大的运营商进行了点对点的直联;我们还通过国内三大运营商和,利用他们的通道进行直联。

和天翼对讲有什么区别?

其实中国最早的数字对讲是天翼发起的,天翼从2007年、2008年开始发天翼对讲,目前为止坦白地说,用户数量没有达到预期的规模,但是这里面刚才我说的就是运营商专注于基础网络能力的建设,对于端上的应用,和对于客户的服务,其实互联网企业可能做得更好。我们和天翼对讲的区别是在于我们大量应用我们的应用能力去赋能给数字对讲,数字对讲绝对不是单提供流量服务就能解决的问题。比如说传统对讲只是声音对讲,如果一个好的高级物流管理企业,需要定位,需要看到现场的视频。

雷锋网

一行两会发布非金融企业投资金融机构指导意见,不同类型股东差异化监管

雷锋网AI金融评论4月27日消息,近年来,金融业改革开放力度加大,大量非金融企业(以下简称企业)通过发起设立、并购、参股等方式投资金融机构。一些实力较强、行为规范的企业投资金融机构,有助于扩大金融机构资本来源,补充资本金,改善股权结构,也有利于增强金融业与实体经济的良性互动发展,但也存在部分企业与所投资金融机构业务关联性不强、以非自有资金虚假注资或循环注资、不当干预金融机构经营、通过关联交易进行利益输送等问题,这既容易助长脱实向虚,也容易导致实业风险与金融业风险交叉传递。

在以上背景下,为规范非金融企业投资金融机构行为,强化对非金融企业投资金融机构的监管,促进实业和金融业良性互动发展,经党中央、国务院同意,中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会、中国证券监督管理委员会日前联合印发《关于加强非金融企业投资金融机构监管的指导意见》(银发〔2018〕107号,简称《指导意见》)。

《指导意见》一方面,要求非金融企业依法依规投资金融机构,立足主业,审慎经营,隔离风险,避免盲目扩张和脱实向虚。另一方面,按照十九大报告提出的两个“毫不动摇”,尊重各类产权,鼓励扎根于为实体经济服务的金融创新,让非金融企业和金融机构都能从真实合规的投资行为中受益,实现经济金融健康可持续发展。

《指导意见》对金融机构的不同类型股东实施差异化监管

  • 对一般性财务投资,不作过多限制;对于主要股东特别是控股股东,进行严格规范。

  • 《指导意见》强化金融机构控股股东的资质要求,从正面清单和负面清单明确金融机构控股股东的具体条件,加强金融机构股权质押、转让和拍卖管理。

  • 规范非金融企业投资金融机构的资金来源,加强资本的真实性合规性监管。

  • 完善股权结构和公司治理,规范关联交易,健全风险隔离机制,防止滥用控制权,严禁不当干预金融机构经营。

  • 加强对非金融企业和金融机构的穿透监管,强化部门之间的监管协调和信息共享。

《意见》正文对于差异化监管作出了详细规定:

一、指导思想和基本原则

(一)指导思想

全面贯彻党的十九大精神,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,根据党中央、国务院决策部署和全国金融工作会议要求,按照问题导向、补齐监管短板,明确企业投资金融机构的政策导向,强化股东资质、股权结构、投资资金、公司治理和关联交易监管,加强实业与金融业的风险隔离,防范风险跨机构跨业态传递。

(二)基本原则

  • 立足主业,服务实体经济。企业投资金融机构应当以服务实体经济为目标,紧密围绕企业自身主业发展需要,科学布局对金融机构投资,避免脱实向虚。

  • 审慎经营,避免盲目扩张。企业应当强化资本约束,控制杠杆率,加强风险管理,确保对金融机构的投资行为与企业资本规模、经营管理水平相适应。

  • 严格准入,强化股东资质、股权结构和资金来源审查。对金融机构股东按重要性不同实施差异化监管,明确准入和资质要求,穿透识别实际控制人和最终受益人,加强对股权结构的持续管理,强化资金来源真实性合规性监管。

  • 隔离风险,严禁不当干预金融机构经营。建立健全企业与金融机构之间的防火墙,加强公司治理和关联交易监管,严禁以各种方式挪用、挤占金融机构资金或不当干预金融机构独立自主经营,有效维护金融机构及相关利益人合法权益。

  • 强化监管,有效防范风险。按照穿透原则和实质重于形式原则强化监管,严肃查处违法违规行为,加强监管协调和监管问责,有效处置和化解风险。

  • 规范市场秩序与激发市场活力并重。在坚持企业依法依规投资金融机构的同时,支持金融机构股权多元化,拓宽资本补充渠道,促进企业与金融机构良性互动发展。

二、严格投资条件,加强准入管理

(三)实施严格的市场准入管理

金融机构的主要股东或控股股东,应当核心主业突出、资本实力雄厚、公司治理规范、股权结构清晰、管理能力达标、财务状况良好、资产负债和杠杆水平适度,并制定合理明晰的投资金融业的商业计划。严格限制商业计划不合理、盲目向金融业扩张、投资金融业动机不纯、风险管控薄弱的企业投资金融机构,防止其成为金融机构主要股东或控股股东。企业投资金融机构达到法律法规或规章规定的比例,应当按照法律法规和本意见要求,向金融监督管理部门报告、备案或申请核准。

国有企业投资金融机构应当带头遵守国家有关法律法规,突出主业,符合国有资本布局结构调整需要,依法接受监管,自觉加强风险防范,并与国有企业改革、完善国有金融资本管理等重大改革相衔接。国有企业投资金融机构应当向党中央、国务院报告。

上述条款中,控股股东是指持有金融机构股份超过50%或虽不足50%但具有实质控制权的投资人,主要股东是指持有金融机构股份超过5%的投资人,法律法规和规章另有规定的从其规定。本意见所称“控制”采用相关企业会计准则的定义。

(四)限制企业过度投资金融机构

限制企业投资与主业关联性不强的金融机构,防止企业过度向金融业扩张。企业入股和参股同一类型金融机构的数量限制,适用金融监督管理部门相关规定;不符合规定的,逐步加以规范。投资主体合并计算实际控制人、一致行动人和最终受益人。

(五)强化企业投资控股金融机构的资质要求

企业投资金融机构,应当符合法律法规以及金融监督管理部门关于法人机构股东条件的规定。企业成为控股股东时,应当符合下列条件:一是核心主业突出,业务发展具有可持续性。二是资本实力雄厚,具有持续出资能力。原则上需符合最近3个会计年度连续盈利、年终分配后净资产达到全部资产的40%、权益性投资余额不超过本企业净资产的40%等相关行业监管要求。三是公司治理规范,组织架构简洁清晰,股东、受益所有人结构透明。出资企业为企业集团或处于企业集团、控股公司结构之中的,须全面完整报告或披露集团的股权结构、实际控制人、受益所有人及其变动情况,包括匿名、代持等相关情况。四是管理能力达标,拥有金融专业人才。

企业具有以下情形之一的,不得成为金融机构控股股东:脱离主业需要盲目向金融业扩张;风险管控薄弱;进行高杠杆投资;关联企业众多、股权关系复杂不透明;关联交易频繁且异常;滥用市场垄断地位或技术优势开展不正当竞争,操纵市场,扰乱金融秩序。

对所投资金融机构经营失败或重大违规行为负有重大责任的企业,5年内不得再投资成为金融机构控股股东。

(六)加强金融机构股权质押、转让和拍卖管理

企业质押所持有金融机构股权,应当符合法律法规和金融监督管理部门的相关规定,不得损害其他股东和金融机构的利益。金融机构控股股东应当及时、准确、完整地向金融机构告知所持有金融机构股权被质押或解押信息。控股股权被质押的金融机构应当加强对其股权质押和解押的管理,并及时向金融监督管理部门报告相关信息。金融监督管理部门根据审慎监管的需要,有权限制同一股东及其关联方、一致行动人对所持有金融机构股权的质押比例。

企业作为主要股东或控股股东转让所持有金融机构股权,应当告知受让方需符合法律法规和金融监督管理部门规定的条件。受让方成为金融机构主要股东或控股股东的,应当符合法律法规和金融监督管理部门规定的主要股东或控股股东的资质条件,并按照法律法规和金融监督管理部门规定,向金融监督管理部门备案或申请批准。因股权转让导致主要股东或控股股东发生变化的,金融机构应当及时向金融监督管理部门报告股东变更相关信息。

为维护金融市场稳定和金融机构稳健运行,加强金融监督管理部门与司法机关之间的沟通协调,及时获取金融机构股权拍卖信息。拍卖金融机构股权导致金融机构控股股东变更的,竞买人应当符合本意见有关金融机构股东资质条件的规定。企业持有的金融机构控股股权被拍卖,被控股金融机构应当及时向金融监督管理部门报告。

三、规范资金来源,强化资本监管

(七)企业应当具有良好的财务状况

作为主要股东或控股股东的企业应当具有良好的财务状况和资本补充能力,整体资产负债率和杠杆率水平适度,债务规模和期限结构合理适当。企业财务状况出现恶化,应当依法及时进行信息披露和报告。企业财务状况应当根据合并财务报表等进行全面整体判断。

(八)强化投资资金来源的真实性合规性监管

企业投资金融机构应当以自有资金出资,资金来源真实合法,不得以委托资金、负债资金、“名股实债”等非自有资金投资金融机构,不得虚假注资、循环注资和抽逃资本,不得以理财资金、投资基金或其他金融产品等形式成为金融机构主要股东或控股股东。穿透识别金融机构实际控制人和最终受益人,严格规范一致行动人和受益所有人行为,禁止以代持、违规关联等形式持有金融机构股权。企业以隐瞒、欺骗等不正当手段获得行政许可的,由金融监督管理部门依法对相关行政许可予以撤销。

四、依法合规经营,防止利益输送

(九)完善股权结构和公司治理

企业投资金融机构应当具有简明、清晰的股权结构,简化投资层级,提高组织架构透明度。企业与所控股金融机构之间不得交叉持股。金融机构应当建立有效的决策、执行、监督相互制衡机制,强化董事会决策机制,避免大股东或实际控制人滥用控制权。企业派驻金融机构的董事应当基于专业判断独立履职。规范企业与所投资金融机构之间、企业所控股金融机构之间董事、监事、高级管理人员的交叉任职,企业与所投资金融机构之间、企业所控股金融机构之间的高级管理人员不得相互兼任。充分发挥独立董事在董事会中的监督制衡作用,推行职业经理人制度,强化信息披露和外部监督,发挥资本市场和中介机构对金融机构公司治理的促进作用。

(十)建立全面风险管理体系

企业成为金融机构主要股东或控股股东的,应当建立与投资行为相适应的全面风险管理体系,包括风险管理的组织架构、指标体系、信息系统和内部控制系统等,防范企业与金融机构之间的风险传递。

(十一)规范关联交易

严格规范和监管企业与所投资金融机构之间的关联交易。涉及关联的金融服务和交易应当遵守法律法规和会计准则规定,遵循市场化原则,定期报告金融监督管理部门,重大关联交易应当逐笔报告。企业成为金融机构主要股东或控股股东时,应当向金融监督管理部门提交与关联方外其他股东无关联关系、不进行不当关联交易的承诺函。金融机构应当建立有效的关联交易管理制度,准确识别关联方,在资金用途、投资比例、事项报送和信息披露等方面切实依法合规,防止利益输送和风险转移。金融机构应当遵循穿透原则要求,将主要股东及其控股股东、实际控制人、关联方、一致行动人、最终受益人作为自身的关联方进行管理。严禁通过授信、担保、资产购买和转让等方式开展不当关联交易,不得通过多层嵌套等手段隐匿关联交易和资金真实去向,不得通过“抽屉协议”、“阴阳合同”等形式规避监管。

(十二)防止滥用控制权

企业应当依照法律法规和监管规定行使股东权利,通过派出具有履职素质和能力的股东代表参与公司治理,不得直接或变相套取、挪用、挤占金融机构及其客户资金。金融机构应当坚持独立自主经营,不受不当干预。鼓励金融机构的债权人、员工对企业的不当干预行为进行监督和举报。

五、防范风险传递,明确处置机制

(十三)建立健全风险隔离机制

企业成为金融机构控股股东的,应当建立健全实业板块与金融板块的法人、资金、财务、交易、信息、人员等相互隔离的防火墙制度。有效规范企业与金融机构之间的业务往来、共同营销、信息共享,以及共用营业设施、营业场所和操作系统等行为。

(十四)构建有效风险处置机制

金融机构出现风险时,金融机构应当首先承担风险处置的主体责任,通过资产处置、市场融资等方式,积极处置和化解相关风险。控股出险金融机构的企业也应当积极配合开展风险处置,依法承担股东责任和义务。

六、加强穿透监管,强化监管协调

(十五)加强对企业和金融机构的穿透监管

金融管理部门根据穿透原则和实质重于形式原则,将金融机构股东资质、入股资金来源、治理结构、关联交易等作为监管重点,特别是强化治理结构和关联交易监管,要求金融机构说明并定期更新股权结构相关信息,包括持股比例、关联方及关联关系等,穿透至实际控制人、最终受益人,以及其他关联人和一致行动人;未按规定如实报告的,依法从重给予处罚。金融管理部门对投资控股金融机构的企业,因履行监管职责,需要穿透了解控股股东相关资质的,可要求相关企业提交财务报告和相关资料,并就相关情况进行调查问询。

金融监督管理部门创新监管方式,运用大数据监管、信用监管等手段,加强事中事后监管。

企业投资金融机构的相关信息纳入金融业综合统计体系。企业应当严格执行企业会计准则,加强信息披露。

(十六)强化监管协调

在国务院金融稳定发展委员会指导和协调下,人民银行、金融监督管理部门与发展改革部门、财政部门、企业国有资产管理部门等之间加强协作与配合,强化信息共享,提高监管实效。

七、组织实施

(十七)积极稳妥组织实施。

金融监督管理部门制定的金融机构股东和股权管理监管制度与本意见不一致的,金融监督管理部门相应进行修改。按照“新老划断”原则,对新发生的企业投资金融机构行为,严格按照本意见执行;对本意见发布前,涉及以非自有资金投资、通过不当关联交易投资等行为的,严格予以规范。对不符合要求、确需市场退出的,依法积极稳妥实施市场化退出。

另附中国人民银行有关负责人回答记者提问。

一、为什么要制定《指导意见》?

近年来,我国金融业改革开放力度不断加大,大量非金融企业通过发起设立、并购、参股等方式投资金融机构。一些实力较强、行为规范的非金融企业投资金融机构,有助于优化自身的资本配置,提升竞争力,也有利于金融机构扩大资本来源,改善股权结构,增强了金融业与实体经济的相互认知和理解。但实践中也暴露出一些问题,部分非金融企业忽视自身主营业务发展,盲目向金融业扩张,助长了脱实向虚和杠杆率高企;一些非金融企业以非自有资金进行虚假注资、循环注资,导致金融机构没有获得真正能够抵御风险的资本;还有少数非金融企业不当干预金融机构经营,将金融机构作为“提款机”,使得实业板块与金融板块风险交叉传递。

为规范非金融企业投资金融机构行为,强化对非金融企业投资金融机构的监管,有效防范风险传递,促进非金融企业与金融机构良性互动发展,人民银行会同相关部门,立足于当前金融行业监管实践,制定了《指导意见》。

二、《指导意见》的指导思想和基本原则是什么?

《指导意见》的指导思想是:全面贯彻党的十九大精神,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,根据党中央、国务院决策部署和全国金融工作会议要求,按照问题导向、补齐监管短板,明确非金融企业投资金融机构的政策导向,强化股东资质、股权结构、投资资金、公司治理和关联交易监管,加强实业与金融业的风险隔离,防范风险跨机构跨业态传递。

《指导意见》遵循以下基本原则:一是立足主业,服务实体经济。非金融企业应围绕自身主业发展需要,科学布局对金融机构投资,审慎稳健经营,强化资本约束,控制杠杆率,避免盲目扩张和脱实向虚。二是分类监管,防范风险。对金融机构股东按照类型不同实施差异化监管,明确不同的准入和资质要求:对一般性财务投资,不作过多限制;对于主要股东特别是控股股东,建立规范的股东资质、资金来源真实性、公司治理、关联交易等监管制度,不得对金融机构不当干预。三是规范市场秩序与激发市场活力并重。按照十九大报告提出的“毫不动摇巩固和发展公有制经济,毫不动摇鼓励、支持、引导非公有制经济发展”要求,尊重各类产权,鼓励扎根于为实体经济服务的金融创新,允许具备核心主业突出、财务状况良好、公司治理规范、发展战略合理等条件的非金融企业依法依规投资金融机构,支持金融机构股权多元化,完善公司治理,拓宽资本补充渠道,让非金融企业和金融机构都能从真实合规的投资行为中受益,实现经济金融健康可持续发展。

三、《指导意见》在哪些方面强化了金融机构股东的资质要求?

《指导意见》对金融机构的不同类型股东实施差异化监管,主要规范金融机构的主要股东或控股股东,通过正面清单和负面清单的方式,强化股东资质要求。

从正面清单看,金融机构的主要股东和控股股东应当核心主业突出、资本实力雄厚、公司治理规范、股权结构清晰、管理能力达标、财务状况良好、资产负债和杠杆水平适度,制定合理明晰的投资金融业的商业计划,并且控股股东原则上还要满足连续3年盈利、净资产不低于总资产40%等要求。

从负面清单看,非金融企业脱离主业需要盲目向金融业扩张、风险管控薄弱、进行高杠杆投资、关联交易频繁且异常的,不得成为金融机构的控股股东。对所投资金融机构经营失败或重大违规行为负有重大责任的非金融企业,在一定期限内不得再成为金融机构的控股股东。此外,还加强了对金融机构股权质押、转让和拍卖的管理,避免非金融企业违规恶意质押、转让所持有金融机构股权。

四、《指导意见》对投资金融机构的资金来源有哪些要求?

非金融企业投资金融机构必须使用自有资金。但近年来,一些非金融企业将银行贷款、发债资金、理财资金等用来投资金融机构,甚至虚假注资、循环注资,导致金融机构资本不实,抵御风险能力削弱。为此,《指导意见》要求非金融企业投资金融机构应当以自有资金出资,资金来源真实合法,不得以委托资金、负债资金、“名股实债”等非自有资金投资金融机构,不得虚假注资、循环注资和抽逃资本。穿透识别实际控制人和最终受益人,禁止以代持、违规关联等方式持有金融机构股权。

五、《指导意见》如何加强公司治理监管?

针对一些非金融企业投资金融机构中存在的股权结构复杂、交叉持股、多层持股、信息披露不足、受益所有人不明确等情况,《指导意见》规定:

一是非金融企业的股权结构应简明清晰,简化投资层级,提高组织架构的透明度。金融机构的控股股东为企业集团或处于企业集团、控股公司结构之中的,须全面完整地报告或披露集团的股权结构、实际控制人、受益所有人及其变动情况,包括匿名、代持等相关情况,防止隐匿所有权架构,规避监管。

二是金融机构应当建立有效的决策、执行、监督相互制衡的机制,强化董事会决策机制,避免大股东或实际控制人滥用控制权。

三是成为金融机构控股股东的非金融企业,应当建立资金、人员、信息等方面的防火墙,对业务往来、信息共享、共用营业设施等行为进行有效规范。四是规范非金融企业与金融机构之间交叉持股和交叉任职行为,避免利益输送和利益冲突。

六、《指导意见》如何加强关联交易监管?

针对一些非金融企业与金融机构之间通过不当关联交易输送利益和套取金融机构资金的行为,《指导意见》强化关联交易监管,要求一般关联交易应当定期报告,重大关联交易应当逐笔报告。非金融企业在成为金融机构主要股东或控股股东时,应当提交与关联方外其他股东无关联关系、不进行不当关联交易的承诺函。非金融企业不得滥用控制权干预金融机构的独立自主经营,不得直接或变相套取、挪用、挤占金融机构及其客户资金。金融机构应当遵循穿透原则要求,建立有效的关联交易管理制度,防止利益输送和风险转移。严禁通过各种手段隐匿关联交易和资金真实去向,规避监管。

七、《指导意见》如何组织实施?

金融机构股东和股权管理监管制度与《指导意见》不一致的,金融监督管理部门相应进行修改。同时,在充分考虑市场影响的基础上,按照“新老划断”原则,对新发生的非金融企业投资金融机构行为,严格按照新的监管要求执行;对《指导意见》发布前,涉及以非自有资金投资、通过不正当关联交易投资等行为,进行规范。对于不符合要求、确需市场退出的,依法积极稳妥实施市场化退出。下一步,各相关部门将按照职责分工,认真贯彻落实《指导意见》的各项要求。非金融企业和金融机构应当按照《指导意见》的规定,依法依规开展相关经营活动。

雷锋网

资管新规终发布!智能投顾模型需报备,非金融机构不得借此开展资管业务

雷锋网AI金融评论4月27日消息,《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》(以下简称《意见》)正式发布,百万亿规模的资管行业终于迎来统一监管的新时代。

据了解,《意见》将过渡期延长一年半,至2020年底,对提前完成整改的机构给予适当监管激励。

在去年的11月17日,央行会同银监会、证监会、保监会、外汇局等部门起草了《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见(征求意见稿)》(以下简称《征求意见稿》),以进一步规范金融机构资产管理业务,统一同类资产管理产品监管标准。

《征求意见稿》共29条,指出资产管理业务作为金融业务,属于特许经营行业,必须纳入金融监管。雷锋网AI金融评论曾报道,其中第22条便是规范金融机构开展智能投顾”。

《意见》从前瞻性角度,区分金融机构运用人工智能技术开展投资顾问和资管业务两种情形,分别进行了规范。比对《征求意见稿》,正式发布的版本中对于智能投顾运用的相关表述有了不少改动,但对其风控等方面的核心要求未有太大变化。《征求意见稿》中智能投顾相关内容如下:

  • 金融机构运用人工智能技术、采用机器人投资顾问开展资产管理业务应当经金融监督管理部门许可,取得相应的投资顾问资质,充分披露信息,报备智能投顾模型的主要参数以及资产配置的主要逻辑。

  • 金融机构运用智能投顾开展资产管理业务应当严格遵守本意见有关投资者适当性、投资范围、信息披露、风险隔离等一般性规定,并根据智能投顾的业务特点,建立合理的投资策略和算法模型,充分提示智能投顾算法的固有缺陷和使用风险,为投资者单设智能投顾账户,明晰交易流程,强化留痕管理,严格监控智能投顾的交易头寸、风险限额、交易种类、价格权限等。

  • 金融机构委托外部机构开发智能投顾算法,应当要求开发机构根据不同产品投资策略研发对应的智能投顾算法,避免算法同质化加剧投资行为的顺周期性。金融机构应当针对由此引发的市场波动风险制定应对预案。因算法同质化、编程设计错误、对数据利用深度不够等智能投顾算法模型缺陷或者系统异常,导致羊群效应、影响金融市场稳定运行的,金融机构应当采取人工干预措施,强制调整或者终止智能投顾业务。

  • 金融机构应当依法合规开展人工智能业务,不得借助智能投顾夸大宣传资产管理产品或者误导投资者,并切实履行对智能投顾资产管理业务的管理职责,因违法违规或者管理不当造成投资者损失的,应当承担相应的损害赔偿责任。开发机构应当诚实尽责、合理研发智能投顾算法,保证客户和投资者的数据安全,不得使用恶意代码损害投资者利益,如存在过错,金融机构有权向开发机构进行损失追偿或者要求承担相应的责任。

而在《意见》中,原先需要取得投顾资质的要求,以及金融机构有权向开发机构索偿等两项要求则被删去:

  • 金融机构运用人工智能技术开展资产管理业务应当严格遵守本意见有关投资者适当性、投资范围、信息披露、风险隔离等一般性规定,不得借助人工智能业务夸大宣传资产管理产品或者误导投资者。金融机构应当向金融监督管理部门报备人工智能模型的主要参数以及资产配置的主要逻辑,为投资者单独设立智能管理账户,充分提示人工智能算法的固有缺陷和使用风险,明晰交易流程,强化留痕管理,严格监控智能管理账户的交易头寸、风险限额、交易种类、价格权限等。金融机构因违法违规或者管理不当造成投资者损失的,应当依法承担损害赔偿责任。

  • 金融机构应当根据不同产品投资策略研发对应的人工智能算法或者程序化交易,避免算法同质化加剧投资行为的顺周期性,并针对由此可能引发的市场波动风险制定应对预案。因算法同质化、编程设计错误、对数据利用深度不够等人工智能算法模型缺陷或者系统异常,导致羊群效应、影响金融市场稳定运行的,金融机构应当及时采取人工干预措施,强制调整或者终止人工智能业务。

央行相关负责人介绍,当前,除金融机构外,互联网企业、各类投资顾问公司等非金融机构开展资管业务也十分活跃,由于缺乏市场准入和持续监管,产品分拆、误导宣传、资金侵占等问题较为突出,甚至演变为非法集资、非法吸收公众存款、非法发行证券,扰乱金融秩序,威胁社会稳定。

该负责人进一步表示,金融科技在资管领域主要体现在智能投资顾问上,《意见》也明确指出,非金融机构不得借助智能投资顾问超范围经营或变相开展资管业务。

以下为中国人民银行有关负责人就《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》答记者问:

一、公开征求意见及吸收情况如何?

经国务院批准,《意见》于2017年11月17日起向社会公开征求意见,为期一个月。征求意见过程中,金融机构、专家学者、社会公众等各方给予了广泛关注。中国人民银行会同相关部门对反馈意见进行反复研究和审慎决策,充分吸收了其中科学合理的意见,结合市场影响评估结果,对相关条款进行了以下修改完善。

在非标准化债权类资产投资方面,《意见》明确标准化债权类资产的核心要素,提出期限匹配、限额管理等监管措施,引导商业银行有序压缩非标存量规模。

在产品净值化管理方面,《意见》要求资产管理(以下简称资管)业务不得承诺保本保收益,明确刚性兑付的认定及处罚标准,鼓励以市值计量所投金融资产,同时考虑到部分资产尚不具备以市值计量的条件,兼顾市场诉求,允许对符合一定条件的金融资产以摊余成本计量。

在消除多层嵌套方面,《意见》统一同类资管产品的监管标准,要求监管部门对资管业务实行平等准入,促进资管产品获得平等主体地位,从根源上消除多层嵌套的动机。同时,将嵌套层级限制为一层,禁止开展多层嵌套和通道业务。

在统一杠杆水平方面,《意见》充分考虑了市场需求和承受力,根据不同产品的风险等级设置了不同的负债杠杆,参照行业监管标准,对允许分级的产品设定了不同的分级比例。

在合理设置过渡期方面,经过深入的测算评估,相比征求意见稿,《意见》将过渡期延长至2020年底,给予金融机构充足的调整和转型时间。对过渡期结束后仍未到期的非标等存量资产也作出妥善安排,引导金融机构转回资产负债表内,确保市场稳定。

 二、制定出台《意见》的背景是什么?

近年来,我国金融机构资管业务快速发展,规模不断攀升,截至2017年末,不考虑交叉持有因素,总规模已达百万亿元。其中,银行表外理财产品资金余额为22.2万亿元,信托公司受托管理的资金信托余额为21.9万亿元,公募基金、私募基金、证券公司资管计划、基金及其子公司资管计划、保险资管计划余额分别为11.6万亿元、11.1万亿元、16.8万亿元、13.9万亿元、2.5万亿元。同时,互联网企业、各类投资顾问公司等非金融机构开展资管业务也十分活跃。

 资管业务在满足居民财富管理需求、增强金融机构盈利能力、优化社会融资结构、支持实体经济等方面发挥了积极作用。但由于同类资管业务的监管规则和标准不一致,导致监管套利活动频繁,一些产品多层嵌套,风险底数不清,资金池模式蕴含流动性风险,部分产品成为信贷出表的渠道,刚性兑付普遍,在正规金融体系之外形成监管不足的影子银行,一定程度上干扰了宏观调控,提高了社会融资成本,影响了金融服务实体经济的质效,加剧了风险的跨行业、跨市场传递。在党中央、国务院的领导下,中国人民银行会同中国银行保险监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、国家外汇管理局等部门,坚持问题导向,从弥补监管短板、提高监管有效性入手,在充分立足各行业金融机构资管业务开展情况和监管实践的基础上,制定了《意见》。

三、《意见》的总体思路和原则是什么?

《意见》的总体思路是:按照资管产品的类型制定统一的监管标准,对同类资管业务作出一致性规定,实行公平的市场准入和监管,最大程度地消除监管套利空间,为资管业务健康发展创造良好的制度环境。

《意见》遵循以下基本原则:一是坚持严控风险的底线思维,减少存量风险,严防增量风险。二是坚持服务实体经济的根本目标,既充分发挥资管业务功能,切实服务实体经济投融资需求,又严格规范引导,避免资金脱实向虚,防止产品过于复杂加剧风险跨行业、跨市场、跨区域传递。三是坚持宏观审慎管理与微观审慎监管相结合、机构监管与功能监管相结合的监管理念,实现对各类金融机构开展资管业务的全面、统一覆盖,采取有效监管措施,加强金融消费者权益保护。四是坚持有的放矢的问题导向,重点针对资管业务的多层嵌套、杠杆不清、套利严重、投机频繁等问题,设定统一的监管标准,同时对金融创新坚持趋利避害、一分为二,留出发展空间。五是坚持积极稳妥审慎推进,防范风险与有序规范相结合,充分考虑市场承受能力,合理设置过渡期,加强市场沟通,有效引导市场预期。    

四、《意见》的适用范围是什么?包括哪些机构的哪些产品?

《意见》主要适用于金融机构的资管业务,即银行、信托、证券、基金、期货、保险资管机构、金融资产投资公司等金融机构接受投资者委托,对受托的投资者财产进行投资和管理的金融服务。金融机构为委托人利益履行诚实信用、勤勉尽责义务并收取相应的管理费用,委托人自担投资风险并获得收益,金融机构可以收取合理的业绩报酬,但需计入管理费并与产品一一对应。资管产品包括银行非保本理财产品,资金信托,证券公司、证券公司子公司、基金管理公司、基金管理子公司、期货公司、期货公司子公司、保险资管机构、金融资产投资公司发行的资管产品等。依据金融管理部门颁布规则开展的资产证券化业务、依据人力资源社会保障部门颁布规则发行的养老金产品不适用本意见。

针对非金融机构违法违规开展资管业务的乱象,《意见》也按照“未经批准不得从事金融业务,金融业务必须接受金融监管”的理念,明确提出除国家另有规定外,非金融机构不得发行、销售资管产品。“国家另有规定的除外”主要指私募投资基金的发行和销售。私募投资基金适用私募投资基金专门法律、行政法规,其中没有明确规定的,适用《意见》,创业投资基金、政府出资产业投资基金的相关规定另行制定。

五、《意见》对资管产品分类的依据和目的是什么?对不同类型产品监管的主要区别是什么?

对资管产品进行分类,对同类产品适用统一的监管规则,是《意见》的基础。《意见》从两个维度对资管产品进行分类。一是从资金来源端,按照募集方式分为公募产品和私募产品两大类。公募产品面向风险识别和承受能力偏弱的社会公众发行,风险外溢性强,在投资范围等方面监管要求较私募产品严格,主要投资标准化债权类资产以及上市交易的股票,除法律法规和金融管理部门另有规定外,不得投资未上市企业股权。私募产品面向风险识别和承受能力较强的合格投资者发行,监管要求相对宽松,更加尊重市场主体的意思自治,可以投资债权类资产、上市或挂牌交易的股票、未上市企业股权和受(收)益权以及符合法律法规规定的其他资产。二是从资金运用端,根据投资性质分为固定收益类产品、权益类产品、商品及金融衍生品类产品、混合类产品四大类。按照投资风险越高、分级杠杆约束越严的原则,设定不同的分级比例限制,各类产品的信息披露重点也不同。

对产品从以上两个维度进行分类的目的在于:一是按照“实质重于形式”原则强化功能监管。实践中,不同行业金融机构开展资管业务,按照机构类型适用不同的监管规则和标准,为监管套利创造了空间,因而需要按照业务功能对资管产品进行分类,对同类产品适用统一的监管标准。二是贯彻“合适的产品卖给合适的投资者”理念:一方面公募产品和私募产品,分别对应社会公众和合格投资者两类不同的投资群体,体现不同的投资者适当性管理要求;另一方面,根据投资性质将资管产品分为不同类型,以此可区分产品的风险等级,同时要求资管产品发行时明示产品类型,可避免“挂羊头卖狗肉”,切实保护金融消费者权益。

六、《意见》在哪些方面强化了金融机构开展资管业务的资质要求和管理职责?

资管业务是“受人之托、代人理财”的金融服务,为保障委托人的合法权益,《意见》要求金融机构符合一定的资质要求,并切实履行管理职责。一是金融机构应当建立与资管业务发展相适应的管理体系和管理制度,公司治理良好,风险管理、内部控制和问责机制健全。二是金融机构应当健全资管业务人员的资格认定、培训、考核评价和问责制度,确保其具备必要的专业知识、行业经验和管理能力,遵守行为准则和职业道德。三是对于违反相关法律法规以及《意见》规定的金融机构资管业务从业人员,依法采取处罚措施直至取消从业资格。

七、标准化债权类资产的认定标准是什么?《意见》如何对资管产品投资非标准化债权类资产进行规范?

《意见》明确,标准化债权类资产应当具备以下特征:等分化、可交易、信息披露充分、集中登记、独立托管、公允定价、流动性机制完善、在经国务院同意设立的交易市场上交易等。具体认定规则由中国人民银行会同金融监督管理部门另行制定。标准化债权类资产之外的债权类资产均为非标。

非标具有期限、流动性和信用转换功能,透明度较低,流动性较弱,规避了宏观调控政策和资本约束等监管要求,部分投向限制性领域,影子银行特征明显。为此,《意见》规定,资管产品投资非标应当遵守金融监督管理部门有关限额管理、流动性管理等监管标准,并且严格期限匹配。作出上述规范的目的是,避免资管业务沦为变相的信贷业务,防控影子银行风险,缩短融资链条,降低融资成本,提高金融服务实体经济的效率和水平。在规范非标投资的同时,为了更好地满足实体经济的融资需求,还需要大力发展直接融资,建设多层次资本市场体系,进一步深化金融体制改革,增强金融服务实体经济的效率和水平。

八、《意见》如何防范资管产品的流动性风险?如何规范金融机构的资金池运作?

部分金融机构在开展资管业务过程中,通过滚动发行、集合运作、分离定价的方式,对募集资金进行资金池运作。在这种运作模式下,多只资管产品对应多项资产,每只产品的收益来自哪些资产无法辨识,风险也难以衡量。同时,将募集的短期资金投放到长期的债权或股权项目,加大了资管产品的流动性风险,一旦难以募集到后续资金,容易发生流动性紧张。

《意见》在禁止资金池业务、强调资管产品单独管理、单独建账、单独核算的基础上,要求金融机构加强产品久期管理,规定封闭式资管产品期限不得低于90天,以此纠正资管产品短期化倾向,切实减少和消除资金来源端和运用端的期限错配和流动性风险。此外,对于部分机构通过为单一融资项目设立多只资管产品变相突破投资人数限制的行为,《意见》明确予以禁止。为防止同一资产发生风险波及多只产品,《意见》要求同一金融机构发行多只资管产品投资同一资产的资金总规模不得超过300亿元,如果超出该规模,需经金融监督管理部门批准。

 九、《意见》关于资管产品的风险准备金计提或资本计量要求与现有各类机构的相关标准是何种关系?二者如何衔接?

资管业务属于金融机构的表外业务,投资风险应由投资者自担,但为了应对操作风险或其他非预期风险,仍需建立一定的风险补偿机制,计提相应的风险准备金,或在资本计量时考虑相关风险因素。目前,各行业资管产品的风险准备金计提或资本计量要求不同:银行实行资本监管,按照理财业务收入计量一定比例的操作风险资本;证券公司资管计划、公募基金、基金子公司特定客户资管计划、部分保险资管计划按照管理费收入计提风险准备金,但比例不一;信托公司则按照税后利润的5%计提信托赔偿准备金。

 综合考虑现行要求,《意见》规定,金融机构应当按照资管产品管理费收入的10%计提风险准备金,或者按照规定计量操作风险资本或相应风险资本准备。风险准备金余额达到产品余额的1%时可以不再提取。风险准备金主要用于弥补因金融机构违法违规、违反资管产品协议、操作错误或技术故障等给资管产品财产或者投资者造成的损失。金融机构应当定期将风险准备金的使用情况报告金融管理部门。需要说明的是,对于目前不适用风险准备金计提或资本计量的金融机构,如信托公司,《意见》并非要求在此基础上进行双重计提,而是由金融监督管理部门按照《意见》的标准,在具体细则中进行规范。

十、为什么要打破资管产品的刚性兑付?如何实行产品净值化管理?

 刚性兑付偏离了资管产品“受人之托、代人理财”的本质,抬高无风险收益率水平,干扰资金价格,不仅影响发挥市场在资源配置中的决定性作用,还弱化了市场纪律,导致一些投资者冒险投机,金融机构不尽职尽责,道德风险较为严重。打破刚性兑付已经成为社会共识,为此《意见》作出了一系列细化安排。首先,在定义资管业务时,要求金融机构不得承诺保本保收益,产品出现兑付困难时不得以任何形式垫资兑付。第二,引导金融机构转变预期收益率模式,强化产品净值化管理,并明确核算原则。第三,明示刚性兑付的认定情形,包括违反净值确定原则对产品进行保本保收益、采取滚动发行等方式保本保收益、自行筹集资金偿付或委托其他机构代偿等。第四,分类进行惩处。存款类金融机构发生刚性兑付,足额补缴存款准备金和存款保险保费,非存款类持牌金融机构由金融监督管理部门和中国人民银行依法纠正并予以处罚。此外,强化了外部审计机构的审计责任和报告要求。

实践中,部分资管产品采取预期收益率模式,过度使用摊余成本法计量所投资金融资产,基础资产的风险不能及时反映到产品的价值变化中,投资者不清楚自身承担的风险大小,进而缺少风险自担意识;而金融机构将投资收益超过预期收益的部分转化为管理费或直接纳入中间业务收入,而非给予投资者,也难以要求投资者自担风险。为了推动预期收益型产品向净值型产品转型,让投资者在明晰风险、尽享收益的基础上自担风险,《意见》强调金融机构的业绩报酬需计入管理费并与产品一一对应,要求金融机构强化产品净值化管理,并由托管机构核算、外部审计机构审计确认,同时明确了具体的核算原则。首先,要求资管产品投资的金融资产坚持公允价值计量原则,鼓励使用市值计量。同时,允许符合以下条件之一的部分资产以摊余成本计量:一是产品封闭式运作,且所投金融资产以收取合同现金流量为目的并持有到期;二是产品封闭式运作,且所投金融资产暂不具备活跃交易市场,或者在活跃市场中没有报价、也不能采用估值技术可靠计量公允价值。

十一、如何规范资管产品的杠杆水平?

 为维护债券、股票等金融市场平稳运行,抑制资产价格泡沫,应当控制资管产品的杠杆水平。资管产品的杠杆分为两类,一类是负债杠杆,即产品募集后,金融机构通过拆借、质押回购等负债行为,增加投资杠杆;一类是分级杠杆,即金融机构对产品进行优先、劣后的份额分级,优先级投资者向劣后级投资者提供融资杠杆。在负债杠杆方面,《意见》对开放式公募、封闭式公募、分级私募和其他私募资管产品,分别设定了140%、200%、140%和200%的负债比例(总资产/净资产)上限,并禁止金融机构以受托管理的产品份额进行质押融资。在分级产品方面,《意见》禁止公募产品和开放式私募产品进行份额分级。在可以分级的封闭式私募产品中,固定收益类产品的分级比例(优先级份额/劣后级份额)不得超过3:1,权益类产品不得超过1:1,商品及金融衍生品类产品、混合类产品均不得超过2:1。

十二、如何消除多层嵌套并限制通道业务?

    资管产品多层嵌套,不仅增加了产品的复杂程度,导致底层资产不清,也拉长了资金链条,抬高了社会融资成本。大量分级产品的嵌入,还导致杠杆成倍聚集,加剧市场波动。为从根本上抑制多层嵌套的动机,《意见》明确资管产品应当在账户开立、产权登记、法律诉讼等方面享有平等地位,要求金融监督管理部门对各类金融机构开展资管业务平等准入。同时,规范嵌套层级,允许资管产品再投资一层资管产品,但所投资的产品不得再投资公募证券投资基金以外的产品,禁止开展规避投资范围、杠杆约束等监管要求的通道业务。考虑到现实情况,投资能力不足的金融机构仍然可以委托其他机构投资,但不得因此而免除自身应当承担的责任,公募资管产品的受托机构必须为金融机构,受托机构不得再进行转委托。    

十三、《意见》对智能投顾业务作出了哪些规范?主要考虑是什么?

 金融科技的发展正在深刻改变金融业的服务方式,在资管领域就突出体现在智能投资顾问。近年来,智能投资顾问在美国市场快速崛起,在国内也发展迅速,目前已有数十家机构推出该项业务。但运用人工智能技术开展投资顾问、资管等业务,由于服务对象多为长尾客户,风险承受能力较低,如果投资者适当性管理、风险提示不到位,容易引发不稳定事件。而且,算法同质化可能引发顺周期高频交易,加剧市场波动,算法的“黑箱属性”还可能使其成为规避监管的工具,技术局限、网络安全等风险也不容忽视。为此,《意见》从前瞻性角度,区分金融机构运用人工智能技术开展投资顾问和资管业务两种情形,分别进行了规范。一方面,取得投资顾问资质的机构在具备相应技术条件的情况下,可以运用人工智能技术开展投资顾问业务,非金融机构不得借助智能投资顾问超范围经营或变相开展资管业务。另一方面,金融机构运用人工智能技术开展资管业务,不得夸大宣传或误导投资者,应当报备模型主要参数及资产配置主要逻辑,明晰交易流程,强化留痕管理,避免算法同质化,因算法模型缺陷或信息系统异常引发羊群效应时,应当强制人工介入。

十四、对资管业务的监管理念是什么?监管协调包括哪些举措?

针对分业监管下标准差异催生套利空间的弊端,加强监管协调,强化宏观审慎管理,按照“实质重于形式”原则实施功能监管,是规范资管业务的必要举措。《意见》明确,中国人民银行负责对资管业务实施宏观审慎管理,按照产品类型而非机构类型统一标准规制,同类产品适用同一监管标准,减少监管真空,消除套利空间。金融监督管理部门在资管业务的市场准入和日常监管中,要强化功能监管。中国人民银行牵头建立资管产品统一报告制度和信息系统,对产品的发售、投资、兑付等各个环节进行实时、全面、动态监测,为穿透监管奠定坚实基础。继续加强监管协调,金融监督管理部门在《意见》框架内,研究制定配套细则,配套细则之间要相互衔接,避免产生新的监管套利和不公平竞争。

十五、非金融机构开展资管业务需要符合哪些规定?

当前,除金融机构外,互联网企业、各类投资顾问公司等非金融机构开展资管业务也十分活跃,由于缺乏市场准入和持续监管,产品分拆、误导宣传、资金侵占等问题较为突出,甚至演变为非法集资、非法吸收公众存款、非法发行证券,扰乱金融秩序,威胁社会稳定。为规范市场秩序,切实保障投资者合法权益,《意见》明确提出,资管业务作为金融业务,必须纳入金融监管,非金融机构不得发行、销售资管产品,国家另有规定的除外。“国家另有规定的除外”主要指私募投资基金的发行和销售,私募投资基金适用私募投资基金专门法律、行政法规,私募投资基金专门法律、行政法规中没有明确规定的,适用《意见》。非金融机构和个人未经金融监督管理部门许可,不得代销资管产品。针对非金融机构违法违规开展资管业务的情况,尤其是利用互联网平台等分拆销售具有投资门槛的投资标的、通过增信措施掩盖产品风险、设立产品二级交易市场等行为,按照国家规定进行规范清理。非金融机构违法违规开展资管业务的,依法予以处罚,同时承诺或进行刚性兑付的,依法从重处罚。

 十六、《意见》的过渡期如何设置?“新老划断”具体如何实施?

为确保平稳过渡,《意见》充分考虑存量资管产品期限、市场规模及其所投资资产的期限和规模,兼顾增量资管产品的合理发行,提出按照“新老划断”原则设置过渡期。过渡期设置为“自《意见》发布之日起至2020年底”,相比征求意见稿而言,延长了一年半的时间,给予金融机构更为充足的整改和转型时间。过渡期内,金融机构发行新产品应当符合《意见》的规定;为接续存量产品所投资的未到期资产,维持必要的流动性和市场稳定,可以发行老产品对接,但应当严格控制在存量产品整体规模内,并有序压缩递减,防止过渡期结束时出现断崖效应。金融机构还需制定过渡期内的整改计划,明确时间进度安排,并报送相关金融监督管理部门,由其认可并监督实施,同时报备中国人民银行,对提前完成整改的机构,给予适当监管激励。过渡期结束后,金融机构的资管产品按照《意见》进行全面规范(因子公司尚未成立而达不到第三方独立托管要求的情形除外),金融机构不得再发行或存续违反《意见》规定的资管产品。

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