益学投资者教育基地满意度调研

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上交所20日表示,“智能监管”是上交所近年来监管工作一大创新。上交所不断加大投入建设升级监管系统,积极研发智能应用,以大数据平台为基础,以实际监管业务场景为着陆点,开展一系列人工智能新技术课题研究,将研究成果第一时间应用于实际监管工作,成效显著。上交所还深入研究应用文本挖掘技术,侦测网络“黑嘴”行为。

　　例如,运用机器学习技术,开展投资者画像研究。投资者画像技术从交易风格、持仓特征、投资偏好、历史监管信息等维度,设计了数百个机器学习的特征指标,以图形化方式,全方位快速展示投资者长期交易特征,帮助交易实时监控人员准确锁定频繁参与题材股炒作、故意以拉抬打压等手法误导其他中小投资者的异常交易账户。也能更加主动、高效地发现较为隐蔽的“老鼠仓”交易账户。

　　又如,运用知识图谱技术,分析建立违法违规账户组的关联关系。这一监管技术深度整合账户开户信息关联、交易关联、终端设备关联等多个维度数据,借助最新图数据库技术,快速生成拓扑图,能清晰地体现大账户组内复杂多变的关联模式。在2017年初筛查涉嫌操纵次新股的案件线索过程中,这一技术大幅提升识别操纵嫌疑关联账户的效率与准确性,较为完整地还原多账户多点联动操纵行为全过程。

　　在上市公司监管方面,上交所目前已建设公司业务管理系统,涵盖上市公司信息披露业务办理、公告审核、业务流程管理等内容。经多次优化升级,功能日益完备,监管科技含量不断提高。下一步,将进一步发挥科技监管在上市公司监管方面的作用。上交所正在逐步开展对上市公司“画像”工作,重点是多渠道、多维度搜集整理上市公司基础信息、交易信息、公告信息等数据,全面、动态反映上市公司股东信息、生产经营、财务信息、资本运作、诚信记录和公司治理,为一线监管工作提供支持。

　　随着上交所公司债券监管工作的不断深化,科技监管正发挥越来越大的作用,不断提升监管效率。去年开始,上交所公司债券信息披露开始推行XBRL(可扩展商业报告语言)技术。此外,上交所目前已初步建立债券监管风控系统和回购数据报送系统,形成了较为全面的基础信息数据库,风险监测及预警执行效率将得到有效提升。上交所将通过增加外部数据源接入等方式进一步扩展用于风险管理的信息来源,以实现更为全面高效的风险监测和监管体系。

　　上交所表示,交易所与银行、保险、信托、征信等其它市场间的合作与渗透非常广泛而深入,但行业的不同导致在相关数据合作上会出现权限不足和效率有限的问题,影响监管力度与执行效率。

　　对科技监管的下一步规划,上交所表示,一方面,建立对大数据、人工智能技术发展和应用的跟踪机制,及时了解技术动态和发展趋势,持续开展新技术在监管业务场景应用研究。另一方面,将继续加大软硬件基础设施投入,建设功能完备智能监管平台。充分发挥云计算、大数据、人工智能等新兴技术优势,依托正在建设的大数据平台、金融云平台,整合交易监管、公司监管、会员监管功能,构建新一代科技监管平台,提高监管智能化水平。重点探索建立科技监管实验室,完善研究成果快速转化为应用的机制,为智能监管提供技术支持。

转载自中国证券业协会网站2018年3月21日，来源：中国证券报