自动化数据采集和报告
当前，许多金融机构以不同的形式和标准向监管方报告历史数据。这导致监管方需要花费大量的时间和精力进行数据的采集和分析。而金融危机以来，金融机构需要报告的数据的种类大大增加，粒度也越来越细。
在这方面，监管科技能够实现多种人工报告程序的自动化，，从而简化数据采集，并且确保金融机构的数据报告的标准化。其结果是，监管方采集和分析数据的时间和人力成本将可以大大缩减，从而有可能更早的发现违规事项和更好的监控潜在违法行为。
很多时候，金融机构遭受罚款的原因是没能在规定的时间内报告违规事项。由于金融机构自身监控能力的不足，一些违规事项往往要等到发生数月以后才能被发现并报告给监管方。而那个时候损失已经造成，罚款也基本在所难免。
随着监管科技的出现，监管方和金融机构的应对时间将更加充足，损失将得到降低。
实时监管和远程审计
凭借监管科技，监管方还可以根据不同的机构类型、规模以及不同的交易类型等，提前设置参数，形成自定义的违规监控系统，在监测到违规时自动报告违规信息。
如果监管方能够实时获取金融机构的数据，那么监管方还将能够实时提醒金融机构相关的违规和监管变动。这样的实时监控功能将能够更好地防止金融犯罪。
同时，监管科技还能让很多实地核查和审计工作成为过去，因为其中的很大一部分工作将能够远程实现。监管方和金融机构的双方成本都将能够因此得到降低。
自动化监管指令
监管科技解决方案能够在自动分析数据的基础上自动决策，从而自动发出监管指令。一个应用方向是在通知资本金要求的变动方面。凭借监管科技，监管方能够更及时通知金融机构所需资本金的提高，从而让金融机构有充足的时间补充资本金，避免在季度末出现违规。
监管机构或许是沉重的巨轮，不是灵活的小舟。但是在金融科技的浪潮面前，这艘巨轮也在逐渐改变它的航向。
未来，监管方可能直接从金融机构直接获取原始数据，包括文件、电子邮件和视频等，从而彻底打破各个地区、各个监管机构之间、各个监管要求之间的数据壁垒，让其可以在原始数据的基础上运行高级的分析算法。金融机构和监管方可能在云端完成完全的数据共享，实现数据的采集、整合和存储。
除了现有的监管职能外，在机器学习技术和与非结构化数据相关的分析技术的助推下，监管方将拥有更强大的预测能力，实施更加动态、前瞻性的监管，其监管的范围也将扩展到包括数据权限、技术和算法的使用、隐私保护在内的更多层面。监管机构与监管机构之间、监管机构与金融机构之间的相互合作将会更多。
网络攻击、系统安全以及对于核心技术提供商的过度依赖可能成为未来监管科技的风险点。
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