4、金融科技监管沙盒与香港金融科技自动化的挑战与思考

金融科技监管沙盒与香港金融科技自动化的挑战与思考

金融科技监管沙盒的评估与思考

监管沙盒现状

监管沙盒在金融创新领域逐渐受到关注,不同国家采取了不同的策略。英国在金融领域率先引入监管沙盒概念,吸引了大量的申请,金融行为监管局(FCA)也愿意授予较高比例的沙盒。而新加坡则采取了更为谨慎的方式,针对特定行业推出监管措施,不过,随着“沙盒快速通道”制度的提出,未来可能会在某些领域授予更多沙盒。

监管沙盒效果评估

  1. 吸引科技公司参与存疑 :目前尚不清楚监管沙盒是否成功吸引了科技公司(尤其是那些原本不太关注金融监管的公司)自愿接受监管。监管机构在邀请某些公司申请沙盒时,似乎默认特定服务属于其监管范围,但这一问题实际上需要仔细的法律分析。而且,从沙盒申请数量来看,仍有很大空间吸引更多金融科技公司。
  2. 对融资的影响不明确 :目前没有足够的数据表明监管沙盒能帮助金融科技公司吸引融资。在新加坡,2016 - 2018年初吸引了大量投资,但季度投资金额波动较大,无明显规律;英国的监管沙盒制度在2016 - 2017年上半年对金融科技投资影响不大,后续虽有反弹,但也不能证明沙盒与融资之间有直接关联。
  3. 创新评估存争议 :对于获得沙盒的公司是否具有足够的创新性以获得差异化法律待遇存在疑问。例如,劳埃德银行集团和巴克莱银行获得沙盒的项目,从描述来看,不清楚这些服务为何需要沙盒来降低法律风险和促进创新。这表明监管机构应提供更多关于所涉技术类型和授予沙盒原因的公开信息,避免沙盒制度被滥用。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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