上交所20日表示,“智能監管”是上交所近年來監管工作一大創新。上交所不斷加大投入建設升級監管系統,積極研發智能應用,以大數據平臺為基礎,以實際監管業務場景為著陸點,開展一系列人工智能新技術課題研究,將研究成果第一時間應用于實際監管工作,成效顯著。上交所還深入研究應用文本挖掘技術,偵測網絡“黑嘴”行為。

例如,運用機器學習技術,開展投資者畫像研究。投資者畫像技術從交易風格、持倉特征、投資偏好、歷史監管信息等維度,設計了數百個機器學習的特征指標,以圖形化方式,全方位快速展示投資者長期交易特征,幫助交易實時監控人員準確鎖定頻繁參與題材股炒作、故意以拉抬打壓等手法誤導其他中小投資者的異常交易賬戶。也能更加主動、高效地發現較為隱蔽的“老鼠倉”交易賬戶。

又如,運用知識圖譜技術,分析建立違法違規賬戶組的關聯關系。這一監管技術深度整合賬戶開戶信息關聯、交易關聯、終端設備關聯等多個維度數據,借助最新圖數據庫技術,快速生成拓撲圖,能清晰地體現大賬戶組內復雜多變的關聯模式。在2017年初篩查涉嫌操縱次新股的案件線索過程中,這一技術大幅提升識別操縱嫌疑關聯賬戶的效率與準確性,較為完整地還原多賬戶多點聯動操縱行為全過程。

在上市公司監管方面,上交所目前已建設公司業務管理系統,涵蓋上市公司信息披露業務辦理、公告審核、業務流程管理等內容。經多次優化升級,功能日益完備,監管科技含量不斷提高。下一步,將進一步發揮科技監管在上市公司監管方面的作用。上交所正在逐步開展對上市公司“畫像”工作,重點是多渠道、多維度搜集整理上市公司基礎信息、交易信息、公告信息等數據,全面、動態反映上市公司股東信息、生產經營、財務信息、資本運作、誠信記錄和公司治理,為一線監管工作提供支持。

隨著上交所公司債券監管工作的不斷深化,科技監管正發揮越來越大的作用,不斷提升監管效率。去年開始,上交所公司債券信息披露開始推行XBRL(可擴展商業報告語言)技術。此外,上交所目前已初步建立債券監管風控系統和回購數據報送系統,形成了較為全面的基礎信息數據庫,風險監測及預警執行效率將得到有效提升。上交所將通過增加外部數據源接入等方式進一步擴展用于風險管理的信息來源,以實現更為全面高效的風險監測和監管體系。

上交所表示,交易所與銀行、保險、信托、征信等其它市場間的合作與滲透非常廣泛而深入,但行業的不同導致在相關數據合作上會出現權限不足和效率有限的問題,影響監管力度與執行效率。

對科技監管的下一步規劃,上交所表示,一方面,建立對大數據、人工智能技術發展和應用的跟蹤機制,及時了解技術動態和發展趨勢,持續開展新技術在監管業務場景應用研究。另一方面,將繼續加大軟硬件基礎設施投入,建設功能完備智能監管平臺。充分發揮云計算、大數據、人工智能等新興技術優勢,依托正在建設的大數據平臺、金融云平臺,整合交易監管、公司監管、會員監管功能,構建新一代科技監管平臺,提高監管智能化水平。重點探索建立科技監管實驗室,完善研究成果快速轉化為應用的機制,為智能監管提供技術支持。

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