小编： 继2017年9月和10月，金融稳定理事会（FSB）先后发布了特定产品识别码（UPI）的技术指导文件和全球治理框架征求意见稿之后，FSB又于2018年4月和7月出台了两份关于特定产品识别码的指导文件
继2017年9月和10月，金融稳定理事会（FSB）先后发布了特定产品识别码（UPI）的技术指导文件和全球治理框架征求意见稿之后，FSB又于2018年4月和7月出台了两份关于特定产品识别码的指导文件。这标志着继全球法人机构识别码（LEI）系统之后，全球金融数据标准化进程在复杂金融产品的识别方面取得了突破性进展。全球金融数据的标准化是国际金融基础设施建设的重要内容，其对于维护全球金融稳定具有重大意义。现阶段是我国积极参与这一进程并对其施加影响的重要时间窗口。长期来看，参与其中对于提升我国在国际金融体系中的话语权和影响力至关重要。
传统金融数据统计的碎片化、滞后性与低效率使得其难以对金融创新过程中的风险因素作出即时反馈，对影子银行以及场外衍生交易的统计覆盖不足则降低了宏观审慎监管的有效性，这被视为导致2008年国际金融危机的重要原因。2009年10月，IMF与FSB联合向G20财政部长和央行行长会议提交了题为《G20数据缺口协议》的报告，提出了改善国际金融数据统计体系的二十条建议，由此拉开了全球金融数据标准化进程的序幕。其重大意义主要体现在三个方面。
一是弥合数据缺口，发展监管科技。美国财政部金融研究办公室（OFR）认为，全球金融信息基础设施建设的目标旨在解决三类信息的获取和共享问题，即“谁是谁”（金融机构的识别）、“谁拥有谁”（金融机构之间的投资控股关系）以及“谁拥有什么”（金融机构的资产负债结构）。从技术层面来看，这需要使用机器可识别的标准化的数字编码收集和整合微观金融数据，为监管部门使用先进技术（如大数据分析等）获取和分析风险信息创造条件，以提高监管效率并更好地应对技术驱动下的金融创新。
二是推动监管合作，抑制监管套利。监管套利往往是金融风险的重要诱因。长期以来，统计口径与数据标准的不一致以及“数据孤岛”问题极大地限制了各国乃至一国内部各监管部门开展监管合作，监管部门之间的信息不对称助长了监管套利行为。因此，以统一的数据标准实现对于金融机构、金融交易以及金融产品的全覆盖，能够极大地削弱监管套利的必要性与可行性，从而提高综合性监管和穿透式监管的有效性。
三是降低合规成本，提升金融效率。国际金融危机过后各国普遍加强了监管力度，对金融数据获取的深度和广度不断提高。一方面，金融机构的合规成本尤其是数据管理成本随之上升；另一方面，数量庞大、类型各异的微观数据对监管部门的数据处理能力提出了更高的要求。因此，在对微观数据进行标准化处理的基础上，借助计算机以及机器学习和人工智能等新技术，提高市场主体和监管部门的数据管理能力，有利于降低监管合规成本、提升金融效率。
全球金融数据标准化进程大体上包含三个部分：第一，金融机构识别，即使用标准化的数字编码在复杂的金融网络中识别真正参与金融交易的法人机构；第二，金融工具的标准化分类，即对全部金融工具进行分类和标准化定义，明确每类金融工具的风险特质；第三，金融产品识别，即对金融产品进行标准化的数字化编码，确保其可识别性和可追溯性，全面提高金融风险监控的及时性和精准度。
在金融机构识别方面，全球金融数据标准化的进展最快——全球金融市场法人识别码系统已经建成并开始运营。该体系为参与金融交易的法人实体分配一个20位的数字识别码，作为在全球金融交易中识别其身份的唯一编码；所有获得识别码的法人实体应当向LEI系统提交标准化的“参考数据”：正式名称、总部地址以及公司治理与所有权结构信息等，这些数据将在全球范围内共享。LEI系统旨在精准识别金融机构的信息，从而便利监管部门厘清金融交易链条，并提升金融机构管理交易对手风险的能力。目前，全球LEI系统由监管监察委员会、中央执行体以及由各国组建的本地系统这三级治理架构组成。国际标准化组织（ISO）于2012年发布的ISO17442标准被FSB确定为LEI编码的国际标准。截至2017年10月，全球LEI发码总量为688346个，覆盖了207个国家和地区。我国是LEI系统监管监察委员会的成员。根据全球LEI组织的最新统计，由中国“全国金融标准化组织”发行的LEI编码的数据质量在全球范围内排名第一位。
在金融工具标准化分类方面的进展则较为缓慢，目前仍停留在论证阶段。这方面面临的最大困难在于，现代金融工具的种类繁多、功能各异，而且同一类别甚至同一名称的金融工具在不同国家往往还有着不同的含义。因此，对全部金融工具的谱系进行清晰的、标准化的定义，是一件非常困难的工作。然而，金融工具的标准化定义又是跨国数据整合的前提。近年来，美国金融研究办公室、英格兰银行以及欧央行联合召开了数次研讨会研究这一问题，FSB、BIS、IMF等国际金融组织以及各国私人部门也都对此开展了深入研究，目前比较有影响力的方案包括金融信息交换协议（FIX）、金融产品标识语言（FpML）以及金融业务本体模型（FIBO）等。2017年3月，美国金融研究办公室发布了题为《建设金融工具参考数据库的方法》的报告。报告指出，金融工具的标准化包含数据字典、数据标准以及参考数据三个部分，并提出了由私人部门推进、监管部门参与的基本方略。这是美国金融当局首次对金融工具标准化分类问题正式表态，金融工具的标准化进程有望加速。
在金融产品识别方面，目前的进展主要集中在场外衍生交易市场（OTC）。国际金融危机爆发后，为了提高OTC市场的透明度，G20国家一致通过决议要求OTC交易必须同中央对手方清算并报送交易数据。2014年9月，FSB启动了一项旨在整合全球OTC交易数据可行性的研究计划。根据这一计划，FSB提出了创设特定交易识别码（UTI）和特定产品识别码的设想，从而为各国OTC微观交易数据的整合提供统一的技术标准。2017年2月和3月，FSB先后发布了特定交易识别码的技术指导文件和治理框架征求意见稿；2017年9月和10月，FSB发布了特定产品识别码的技术指导文件和治理框架征求意见稿。2018年4月，FSB发布了特定产品识别码全球治理框架征求意见第二稿。全球OTC市场衍生金融产品的标准化识别在技术层面和制度层面的准备工作已基本完成。这将成为继LEI系统之后，另一个真正意义上的全球微观金融数据系统。在便利各国监管当局实施审慎监管的同时，既为国际监管合作创造了有利条件，同时也为全球金融数据整合树立了新的典范。
在金融机构识别方面，LEI系统的目标是准确识别金融交易对手方。因此，金融机构的所有权结构信息至关重要。但所有权结构信息较为敏感。因此FSB将其列为第二层级信息，并在全球LEI系统建立初期不作硬性要求。2016年3月，监管监察委员会发布了要求提交最终控股方数据的指南，并于2017年5月开始收集相关数据。然而，目前效果并不理想。其中最突出的问题是难以准确界定基金的最终控股方（基金约占目前全球LEI发码总量的三分之一）。2017年9月26日，LEI监管监察委员会就该问题发布了咨询报告，在全球范围内征求建议，并计划于2019年1月后推出新的数据收集方案。
在金融产品识别方面，目前特定交易识别码和特定产品识别码的技术范式和全球治理架构仍在讨论中，诸多细节有待继续完善。例如，不同国家对于OTC交易的定义往往是不同的，OTC交易数据的报送规则也存在差异。因此，谁负责发放UTI和UPI？如何确保编码规则的科学性和合理性？如何确定发放流程和管理程序？谁负责UTI和UPI体系的运行与后续监管？FSB将在参考全球反馈意见的基础上逐步解决上述问题。
微观金融数据的标准化已经成为全球金融监管改革的重要趋势，这既源自主要发达国家对危机教训的反思，也是在大数据时代完善金融基础设施、提升监管有效性的必然选择。FSB作为全球金融治理的重要平台，其推动的以LEI、UTI和UPI为代表的微观金融数据标准化进程，为全球金融数据整合奠定了基础。长远看，这一标准化的微观金融数据系统将成为重要的国际金融基础设施，是各国实施宏观审慎监管以及开展国际监管合作的重要工具。
一是我国应积极参与全球金融数据标准化进程。现阶段是全球微观金融数据标准形成和参与全球数据治理的关键时间窗口，积极参与这一进程有利于扩大我国在国际金融领域的影响力，并通过对数据规则施加影响维护自身利益。然而，从目前的情况来看，LEI、UTI以及UPI的相关专家委员会并没有来自中国的代表，亚洲地区仅有日本代表。显然，这与我国在FSB以及全球金融治理中日益扩大的影响力是极不相称的，亟待引起相关部门重视。
二是加快推进我国金融业综合统计体系建设。建设标准化的金融业综合统计体系是提高宏观审慎监管有效性的重要前提，从全球范围来看是大势所趋。危机后，美国财政部增设了金融研究办公室，专门负责金融数据标准化的研究，并直接对最高监管当局——金融稳定监管委员会负责。相比而言，我国金融业综合统计体系建设存在差距。应当在金融稳定发展委员会框架下，消除“一行两会”的数据孤岛，加快制定标准一致、科学合理的微观金融数据标准，构建符合我国国情的标准化的金融业综合统计体系。
三是加大对监管科技的研究与开发。微观金融数据的标准化是基础设施层面的建设，其最终目标是通过汇集不同部门的微观数据，提高对系统性风险的分析和预警能力。面对海量的微观金融数据，只有借助大数据分析等技术手段，才能够有效提高分析效率。因此，应当重视监管科技的研究，加大可视化分析、机器学习以及人工智能等前沿技术在金融监管领域的应用，提高宏观审慎监管的有效性。
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