来源：21世纪经济报道
顾月北京报道
编者注：原标题为《新加坡金管局局长：与中国央行就数字货币等展开讨论》
监管沙盒、Ubin项目、APIX平台、人工智能监管原则……新加坡在推动金融科技发展和监管上动作频频，一直颇受全球关注。
近期，新加坡金管局局长孟文能接受21世纪经济报道记者采访，描绘了新加坡金融科技监管的动态，并对前沿问题发表看法。
对于进入第五阶段的Ubin项目，孟文能称，Ubin项目要解决的问题并不仅限于跨境支付，“我们在寻找更多增值服务，不仅仅只是支付，还有保险、贸易融资、供应链管理等增值服务，因此我们也在邀请更多的金融机构和非金融机构参与Ubin项目。”
对于新加坡金管局2019年8月推出的沙盒快车，孟文能表示，“沙盒快车仅适用于少数创新活动，在相同的标准下他们可以开始试验。这主要是考试速度。目前沙盒快车仅容纳3项创新活动，未来我们积累了更多经验，将会纳入更多。”
对于人工智能在金融领域应用，孟文能认为，公众信任、结果的可解释性，以及社会的接受度，是从业者和监管者需要注意的三大要点。
新加坡加密团体反对加密借贷禁令:1月6日消息，新加坡主要的加密货币游说团体已经拒绝了新加坡央行关于禁止向零售客户出借数字代币的提议，称这样的措施“限制性过强” 。新加坡区块链协会表示，这种全面禁令可能会促使人们寻找不受监管的离岸公司，将从那里寻求借贷业务。
此前报道，上月末向新加坡金融管理局发布的一份长达11页的反馈意见显示，该文件禁止客户借款购买加密货币，还将全面禁止企业向零售客户提供激励。（BNN）[2023/1/6 10:58:52]
Ubin项目要解决的不限于跨境支付
“我们使用分布式账本技术解决现实世界的问题，而不是为科技而科技。”孟文能对21世纪经济报道记者表示，其中一个要解决的问题是跨境支付，“目前在一个国家境内实现无缝隙的快速支付已经非常容易，全球可能有15到20个国家可以做到，新加坡和中国是两个很好的例子”。
但涉及到跨境支付时，则困难很多。孟文能举例称，“如果我要给你在中国的账户汇款，需要经历一个漫长的流程，花费几天的时间完成结算；而且还有银行收费和汇兑损失。这对亚洲地区大量需要跨境汇款回乡的劳工及有小额支付需求的中小企业，都是巨大的负担。”
动态 | 数字证券公司Propine获新加坡金融监管局有条件经营许可证:据Finance Magnates今日消息，新加坡金融管理局（MAS）近日将数字证券初创公司Propine纳入其金融科技监管沙箱，并已颁发给Propine有条件的经营许可证。Propine将能够为数字资产提供托管服务。[2019/11/8]
而备受关注的Ubin项目，正是想要尝试“把跨境汇款变得跟境内汇款一样”。
2016年，新加坡金管局启动Ubin项目，其总体规划为六个阶段的探索，分别是SGD新加坡法定货币数字化、国内银行间结算、基于分布式账本的DvP，跨境银行间支付结算，目标运营模式和跨境支付结算的DvP。目前，Ubin项目已完成前四个阶段。
2019年11月11日，新加坡金管局在金融科技节上宣布，Ubin项目正式开启第五阶段，即目标运营模式的探索。
，尝试确定基于区块链的支付网络的商业可行性和价值。目前，与该项目合作的金融与非金融机构已超过40家。
“境内支付之所以快捷方便，是因为中央银行可以完成银行账户之间的清算和结算工作。而在进行跨境支付时，没有中央银行；这时分布式账本技术就非常有用，因为它并不需要一个中央银行，并且可以更快和更低成本地验证和确认支付交易。”孟文能解释称，新加坡最初与加拿大央行合作，“加拿大和新加坡均已在区块链上发行数字货币用于跨境支付并保证支付的确定性”，同时，平台上账户持有人的隐私也有保障，“两家银行间的交易，其他银行不会知道”。
动态 | 星展银行与瑞士大宗商品交易商在新加坡启动区块链交易平台:金色财经报道，新加坡星展银行（DBS）、瑞士大宗商品交易商托克（TRAFG.UL）及其合作伙伴已在新加坡启动了一个区块链交易平台，旨在减少文书工作并改善贸易流量。星展银行周三表示，将在ICC Tradeflow平台上进行的第一笔交易将是价值2000万美元的铁矿石货物，本月将从非洲运往中国。（路透社）[2019/11/6]
值得一提的是，Ubin项目要解决的问题并不仅限于跨境支付，“我们在寻找更多增值服务，不仅仅只是支付，还有保险、贸易融资、供应链管理等增值服务，因此我们也在邀请更多的金融机构和非金融机构参与Ubin项目。”
“作为一个庞大的经济体，中国目前更为专注解决内部的问题，寻求解决方案让整个系统更为高效。但随着时间的推移，中国将需要更多地开展跨境业务，这正是我们希望未来能有更好联结的地方。”孟文能补充道，尽管中国央行未参与Ubin项目，但“我们保持密切联系，并在区块链、央行数字货币和其他中国很具优势且深入研究的话题上展开讨论。”
动态 | 新加坡理工学院将于明年开设区块链相关课程:据Straits Times消息，新加坡理工学院（SP）将在2019年2月开设新的区块链课程，该课程主要针对专业人士，课程内容包括创建加密货币、建立区块链生态系统和开发智能合约。[2018/12/21]
APIX已纳入140家机构
另一颇受关注的项目是新加坡金管局于2018年11月推出的应用程序接口平台(APIExchange，APIX)。该平台的目标是作为一个全球性的跨国界、开放式的平台，任务是撮合亚太地区金融机构和金融科技创新公司，促进跨境合作，并为它们提供共同标准、共用的API以支持新兴市场的金融服务创新和包容性。
“截至目前，100家金融科技公司和40家金融机构已经在APIX这个平台上注册。近期，他们成立了一个由行业领袖构成的战略咨询委员会来指导APIX的发展。”孟文能对21世纪经济报道记者表示，作为监管者，“我们可以搭建平台，但我们不知道真实世界里的需求有哪些，所以让行业委员会来决定行业需要哪些解决方案，进而确定APIX平台需要嵌入哪些能力。这将帮助平台快速扩张，APIX事实上是一个全球性的平台。”
动态 | 新加坡交易所为计划进行ICO的上市公司制定指导方针:据businesstimes报道，新加坡交易所（SGX）已经为计划进行初始硬币发行（ICO）的上市公司制定了指导方针。新加坡交易所监管局（SGX RegCo）的首席执行官Tan Boon Gin强调，上市公司在提供ICO时的监管义务已经出现了问题。作为流程的一部分，有意开展ICO的上市发行人将提供有关数字代币的法律意见以及审计师对ICO计算待遇的意见。新交所还将向上市发行人提供有关合规事宜的清单。[2018/11/20]
孟文能表示，APIX下一步的主要任务是“让更多金融科技公司和金融机构参与进来”，并且“发展出更多提供解决方案的能力，持续改进平台”。
“平台上的参与者会有更多兴趣加入战略咨询委员会。目前纽约梅隆银行、亚马逊网络服务、新加坡金融科技协会、Brankas、万事达、来自中国的尚乘国际等。参与者是一个国际化的群体，且非常有影响力。”他说。
沙盒快车仅适用于少数创新活动
金融科技在新加坡发展繁盛，得益于该国较为宽容的监管环境和与时俱进的监管技术。其中，新加坡监管沙盒的发展进程，是备受关注的焦点。
所谓监管沙盒，指的是监管当局在限定业务范围内，简化金融科技市场准入标准与门槛，在确保投资者权益的前提下，允许机构将各种金融科技创新业务迅速落地，随后根据这些业务的运营情况，决定是否推广。2016年11月，新加坡推出监管沙盒，成为英国央行之后推出监管沙盒的国家。
在操作模式上，新加坡金管局会与申请者商议监管沙盒的边界，并可根据情况在机构的资本金、流动性、过往履历等方面酌情放松标准。据悉，目前新加坡金管局已经为超过250家进入“沙盒”的公司提供指导。
“我们很多人都有不少保单，在过了一段时间后，我们并不知道这些保单分别有什么用处。现在有一个解决方案，你拿出手机，扫描你的保单，然后发给一家金融科技公司。”孟文能以第一家从监管沙盒中“毕业”的数字保险移动平台PolicyPal为例，解释“沙盒”如何发挥作用，“这家公司通过OCR识别技术读取所有关键词，并应用基础的人工智能进行关联和评估。”
但这是一项从未被检验过的新技术，故新加坡金管局为PolicyPal颁发了牌照，让其在沙盒内为约定数量的用户提供服务，并做充分披露。该试验持续了6个月，在证明该技术行得通且安全性有保障后，PolicyPal从沙盒中“毕业”，并获得牌照并满足所有监管要求。
2019年8月，新加坡金管局进一步推出了沙盒快车项目，以进一步压缩试验时间。
“沙盒快车是为了让一些项目无需做太多定制化工作。”孟文能解释称，此前的监管沙盒需要诸多定制化，“你需要理解背后的技术并设定个进入监管沙盒的申请者的规则”，这通常耗时数周甚至更久，“所以我们有个沙盒快车，提出一些条件，如果你能满足条件，你可以直接进入沙盒，并在三周之内开展试验。”
“沙盒快车仅适用于少数创新活动，在相同的标准下他们可以开始试验。这主要是考虑速度。”孟文能说，“目前沙盒快车仅容纳3项创新活动，未来我们积累了更多经验，将会纳入更多。”
人工智能监管要点：公众信任、结果可解释、社会接受度
随着人工智能在金融领域应用的增多，对它的监管日益成为全球范围内的挑战。
2018年11月，新加坡金管局发布一系列原则，以促进在金融领域使用人工智能和数据分析的公平、道德、可问责和透明度。这些原则由新加坡金管局与资深行业合作伙伴密切合作制定，并考虑了来自金融机构、行业协会、金融科技公司、科技供应商和学术界的观点和反馈。
在孟文能看来，公众对人工智能的信任、结果的可解释性，以及社会接受度是三个需要关注的要点。
“公众必须要能信任人工智能。”孟文能表示，要建立这种信任，首要的是个人数据隐私保护，“新加坡建立了和欧洲GDPR非常类似的个人信息保护规则，如果我们知道个人数据会被用在未经我们许可的地方，大多数人不会觉得很舒适。”
其次是可解释性。孟文能认为，人工智能产生一个结果后，必须能够对如何得到这个结果加以解释，这不能是一个“黑箱”。因此，董事会、管理层和业务负责人必须理解人工智能背后的模型，数据分析师需要能解释背后的算法。“为什么这笔贷款会被拒绝？为什么这笔保险金会如此设定？他们得能够对此做出解释。”
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