Amazon.com，谷歌和中国互联网搜索者百度是拥有大规模计算能力的公司之一，您可能希望能够部署在开发人工智能的潜在用途的计算机科学家的小军队。但现在有些可能不那么明显的球员正在进入机器学习游戏：金融监管机构。
In an October speech, for example, Scott Bauguess, deputy director (and current acting director) of the Securities and Exchange Commission’s economic and risk analysis division, said the regulator was leveraging topic modeling and sentiment analysis to “map these topic and tonality signals into known measures of risk — such as examination results or past enforcement actions — using machine learning algorithms.”
Bauguess, who has a bachelor’s and a master’s degree in electrical engineering from the University of Illinois and Arizona State University, respectively, can speak with authority about such techniques, which “are allowing analyses of previously impenetrable information sets — for example, those without structure, such as free-form text.” Dealing as it does with free-narrative documentation from the firms it regulates, the SEC is taking a “machine learning approach to behavioral predictions, particularly in the area of market risk assessment, which includes the identification of potential fraud and misconduct,” Bauguess said.
SEC和Bauguess脱颖而出，我说，监管技术创新者。他们并不孤单。虽然Regtech最近达到了流行语状态，但它主要表现在有助于公司的监管合规性和报告的系统和服务的背景下。例如，基于伦敦的自动交易和数据服务公司以前称为ICAP的NEX集团抓住了上秋季的趋势，当时它在监管报告技术的专家遵循遵守金融时期。1月份资本市场，软件提供商风险焦点将其报告 - IT符合性产品转移到新单位，regtek解决方案。
与此同时，监管机构正在蓬勃发展自己的Regtech踪迹，转向监管机构无法与他们监督的深袋装公司保持步伐的长期假设。几个 - 特别是U.K.的金融行为当局，新加坡的金融管理局，以及货币的审计员的美国办事处 - 发出信号支持，在某些情况下，在金融气的企业家精神彻底的鼓励。
虽然二月的报告国际证券委员会组织建议金融科学为投资者保护和金融稳定增加了一系列传统监督责任，跨国监管集团肯定了金融化和Regtech可以通过数据分析工具和软件提高合规性监督。“监管机构还可以探索利用新的合规软件和监视工具，”该集团在报告中表示。
SEC开始在对2008年级金融危机的反应中完全做到这一点，2010年闪存崩溃 - 监管机构没有看到的系统性故障。对冲基金行业Veteran Gregg Berman加入了SEC的交易和市场分工，并担示了市场信息数据分析系统（MIDAS）的矛头发展，从而提高透明度来分析趋势并防止崩溃。更雄心勃勃的综合审计追踪（猫），一个想法在2010年首次漂浮，使SEC一家完整的市场活动数据库，终于在1月份授予合同后下车。Thesys技术，同一贸易技术公司，与Midas的贝尔曼合作。（贝尔曼于2015年离开了SEC，目前是研究 - 市场诚信，监测和在城堡证券监测的主任。）
猫将是“已经存在的证券交易活动最大的数据储存，”预测SEC专员Kara Stein，他们一直在倡导，迄今为止没有利用，建立数据战略办公室，以协调分散的数据和分析举措在整个机构。
第二次私营部门在2015年对私营部门进行了另一次跨越私营部门，拥有KX Systems'KDB +，这是一个最大的华尔街银行的交易和风险管理中的高性能数据库。
华盛顿的其他地方，金融行业监管机构正在开发机器学习计划，以进行交易监测。商品期货交易委员会已转向外部供应商神经腺度和顶点分析，为此月份的彭博报告说。代理人CFTC主席J. Christopher Giancarlo，以前是科技的interdealer经纪人GFI集团的高管，对他的愿景毫无疑问。“我们需要制作21世纪的数字监管机构，不再是模拟调节器，”Giancarlo告诉冒险台通讯在一月。“我们需要与Fintech公司合作筹集我们的游戏。”
这些看门狗可能是预算限制，但它们不得卖空。