近日，圍繞科技監(jiān)管這一話題，證券時報記者逐一走進上交所技術公司、科創(chuàng)板審核中心、金橋數(shù)據(jù)中心、公司監(jiān)管部門、市場監(jiān)察部門、債券業(yè)務中心和產(chǎn)品創(chuàng)新中心，走訪中記者感受到，在實現(xiàn)科技監(jiān)管智能化方面，技術公司承擔著最基礎、最底層的作用，與此同時，科創(chuàng)板審核部門構建了一套企業(yè)科技實力評估體系，上市公司監(jiān)管部門靈活運用“公司快覽”“風險掃描”和“財報審核”三大科技利器，市場監(jiān)察部門運用機器學習技術開展投資者畫像分析，債券業(yè)務部門利用數(shù)據(jù)結(jié)構化采集進一步提升風險研判能力，產(chǎn)品創(chuàng)新部門針對期權產(chǎn)品的特殊性加速科技監(jiān)管實踐，均取得顯著效果。

    技術保障

    核心交易系統(tǒng)安全

    采訪上交所技術公司時，記者注意到，得益于技術保障，2018年上交所核心交易系統(tǒng)安全運行率達到100%。截至目前，完成了各技術系統(tǒng)269項應急預案的全覆蓋演練；技術運營平臺通過賦有科技感的數(shù)據(jù)可視化設計，清晰直觀地展示各系統(tǒng)運行狀況，針對近2000個系統(tǒng)檢查項，每日完成60余萬次檢查，1.5億余條數(shù)據(jù)校驗，給系統(tǒng)裝上天眼。

    這僅是技術公司在保障上交所核心交易系統(tǒng)安全運行中所做的一部分工作。據(jù)相關負責人介紹，技術公司積極實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，完成大數(shù)據(jù)平臺建設，加速推進新監(jiān)察系統(tǒng)建設，提升交易所監(jiān)管科技能力。推進核心交易系統(tǒng)輕型化和技術創(chuàng)新，于2018年推出行業(yè)金融云，為行業(yè)提供完備的基礎設施服務，完善IT治理框架，全力推進技術領先的世界級交易所建設。

    據(jù)悉，技術公司完成了滬倫通東向業(yè)務的核心交易、業(yè)務管理、監(jiān)察風控、統(tǒng)計分析等主要功能的技術開發(fā)。推出滬股通看穿監(jiān)管業(yè)務，完成滬股通看穿開發(fā)和上線工作。實現(xiàn)競價產(chǎn)品狀態(tài)轉(zhuǎn)換、收盤集合競價等功能優(yōu)化，實現(xiàn)資金前端控制業(yè)務上線，完成債券業(yè)務平臺配套、債券借貸業(yè)務部分上線試運行及用戶試用，并在2019年完成了科創(chuàng)板交易系統(tǒng)的技術上線及相關業(yè)務推出。

    隨著大數(shù)據(jù)平臺正式上線，技術公司完成了上交所內(nèi)大規(guī)模業(yè)務數(shù)據(jù)資源的匯聚整合，月均為業(yè)務提供近1TB數(shù)據(jù)接口和1000萬次各類查詢服務，實現(xiàn)了使用國產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺替代國外數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品的升級換代，同時提供了非結(jié)構化數(shù)據(jù)和流數(shù)據(jù)處理能力，有效提升了上交所數(shù)據(jù)基礎設施自主建設和掌控能力。新監(jiān)察系統(tǒng)的建設目前正在有序推進中，系統(tǒng)基于扁平、微服務的設計理念，通過大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等科技手段，支持實時監(jiān)察、歷史分析、異常調(diào)查等多樣化處理方式，提高了上交所監(jiān)察風控水平及線索發(fā)現(xiàn)能力，促進了監(jiān)管模式創(chuàng)新。

    此外，上交所技術公司依托證券信息技術研究發(fā)展中心（上海）的行業(yè)平臺，2018年成立了監(jiān)管科技實驗室和低時延技術實驗室，聯(lián)合外部開展20余項課題研究，其中《深度學習和知識圖譜在智能公司監(jiān)管中的應用研究》入選中國證券業(yè)協(xié)會重點課題，并獲得優(yōu)秀課題稱號。據(jù)悉，2019年的研究課題正在征集之中。

    科技評價

    賦能科創(chuàng)板監(jiān)管

    在繁重的審核工作與審核復雜性日益增加的今天，如何利用先進技術提升審核效率，成為上交所科創(chuàng)板審核中心成立之初便不停探索研究的目標。

    采訪時，證券時報記者了解到，經(jīng)過半年左右的積累沉淀，在上交所技術公司及外部領域?qū)＜业膮f(xié)作下，相關的科技評價、金融文本處理等輔助審核工具已初具雛形?？苿?chuàng)板“科技評價系統(tǒng)”以企業(yè)專利數(shù)據(jù)為切入，結(jié)合輿情信息，對標國內(nèi)外同業(yè)公司，利用大數(shù)據(jù)、自然語言處理和智能分析等技術，對科創(chuàng)板審核企業(yè)的技術實力進行分析與評價。

    其中，科技數(shù)據(jù)校驗功能，利用金融文本抽取技術提取招股說明書中涉及發(fā)行人相關科技技術數(shù)據(jù)，與國家專利局等數(shù)據(jù)進行比對，校驗企業(yè)披露是否存在虛假申報情況，并同時關注專利數(shù)據(jù)是否存在質(zhì)押或轉(zhuǎn)讓等情況；技術方向分析功能，采用基于技術聚類的行業(yè)分類模型，將企業(yè)所處行業(yè)對應至某一種或幾種專業(yè)技術中。該模型可有效提高行業(yè)分類準確性及針對性；核心技術分析功能，基于專利評估模型，結(jié)合智能分析技術，通過分析企業(yè)的專利質(zhì)量、技術質(zhì)量、專利所具有的市場價值和社會影響等，精準定位企業(yè)核心技術。

    在此基礎上，上交所科創(chuàng)板審核部門構建了一套企業(yè)科技實力評估算法。通過精準的分類來定位企業(yè)技術方向，找到同業(yè)對標，結(jié)合輿情信息，精準分析企業(yè)核心技術的競爭力及發(fā)展前景等；風險預警功能，能夠針對企業(yè)核心技術人員流失、專利轉(zhuǎn)讓、訴訟等風險情況提供及時預警，輔助審核。

    值得注意的是，科創(chuàng)板申報企業(yè)招股書等金融文檔形式多樣、結(jié)構復雜、存在多個版本，因此，為了釋放人力、提升工作效率，審核中心致力于通過人工智能、機器學習等方法實現(xiàn)金融文檔的抽取與比對。“金融文檔處理系統(tǒng)”以自然語言技術為基礎，結(jié)合金融詞庫、視覺圖像識別技術等，從非結(jié)構化的金融文檔，如科創(chuàng)板申報企業(yè)招股說明書、上市公司公告等當中抽取數(shù)據(jù)，形成結(jié)構化數(shù)據(jù)，建立規(guī)范化的數(shù)據(jù)模型，提供與外部數(shù)據(jù)庫及系統(tǒng)的導出接口，用于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、智能撰寫、智能審核及信息可視化等。記者了解到，“金融文檔比對系統(tǒng)”支持不同版本、不同格式的金融文檔比對，對差異結(jié)果歸類，按差異類型和章節(jié)結(jié)構篩選查看。

    用科技手段

    突破服務瓶頸

    近兩年來，我國資本市場發(fā)展速度不斷加快，市場規(guī)模持續(xù)擴大，滬市公司整體運行質(zhì)量穩(wěn)中向好。但同時市場新問題層出不窮，資本脫實向虛、杠桿高企，個別上市公司風險有所積聚。對此，上市公司一線監(jiān)管需要加強監(jiān)控力度和敏銳度，及時發(fā)現(xiàn)市場主體的潛在風險。在目前監(jiān)管資源有限與監(jiān)管復雜性日益增強的背景下，傳統(tǒng)監(jiān)管模式難以滿足高強度的工作要求，亟需通過科技手段突破瓶頸，創(chuàng)新模式，引領監(jiān)管工作向智能化方向發(fā)展。

    采訪中，記者了解到，上交所公司監(jiān)管部門自主研發(fā)的“公司畫像”項目現(xiàn)已正式上線運行。平臺對滬市公司進行全貌監(jiān)控和電子留檔，以服務監(jiān)管為出發(fā)點，主要分為“公司快覽”“風險掃描”和“財報審核”三大模塊。

    “公司快覽”模塊，以監(jiān)管需求為導向，通過直觀簡潔的信息導圖，以監(jiān)管檔案、關鍵指標分析、股價與公司大事、股東及關鍵人員、業(yè)務及財務信息、行業(yè)比較分析、資本運作信息、外部評價信息、公司關系圖譜九大細分板塊，多維度、針對性刻畫公司特征，幫助監(jiān)管人員快速了解公司的前世今生，穿透識別潛在關聯(lián)方，迅速聚焦監(jiān)管相關的重點事項。

    “風險掃描”模塊，從財務業(yè)績風險、經(jīng)營風險、公司治理及合規(guī)風險、股東關鍵人員風險、資本運作風險、公司債券風險、股價輿情風險七個維度，構建200余個風險標簽、500余項預警子規(guī)則的指標庫。按照重要性和時效性的等級，對不同級別和類型的風險設置不同的預警標識，分為持續(xù)提示和快速反應兩類，體現(xiàn)了精準監(jiān)管，幫助監(jiān)管人員在大量的財報信息中迅速鎖定隱藏風險。

    “財報審核”模塊，從財務舞弊的動機出發(fā)，通過資產(chǎn)質(zhì)量、盈利情況等角度，構建包括80個標簽、200余項預警子規(guī)則的指標庫，初步實現(xiàn)對公司定期報告的自動審查。在定期報告披露后可以按需生成審核簡報，并會隨著行業(yè)公司披露數(shù)量增加而動態(tài)調(diào)整行業(yè)指標，保證數(shù)據(jù)的精確性。

    市場監(jiān)察

    “金融科技”含量高

    隨著證券市場規(guī)模持續(xù)擴大、新的產(chǎn)品和交易方式日益豐富以及投資者結(jié)構日趨復雜，證券異常交易行為、違法違規(guī)行為也呈現(xiàn)出多元化、隱蔽化等特征，交易所一線監(jiān)管工作面臨較大挑戰(zhàn)。近期，證券時報記者走訪上交所市場監(jiān)察部門時了解到，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能技術的日益成熟，金融科技監(jiān)管取得了快速發(fā)展，為證券交易監(jiān)管的自動化、智能化提供了新的發(fā)展思路。

    市場監(jiān)察是交易所一線監(jiān)管的核心職能之一，也是技術系統(tǒng)依賴度極高、“科技化”含量較多的業(yè)務領域。從最初的單機命令行查詢方式到實時監(jiān)控系統(tǒng)上線，再到目前的實時監(jiān)控預警、歷史數(shù)據(jù)分析、監(jiān)管工作流三位一體的監(jiān)察系統(tǒng)，已經(jīng)歷了三代升級更替。

    舉例來說，上交所市場監(jiān)察部門開展一系列新技術研究，運用機器學習技術開展投資者畫像分析，從交易風格、持倉特征、投資偏好、歷史監(jiān)管情況等多個維度，設計數(shù)百個機器學習的特征指標，以圖形化的方式全方位展示投資者的交易行為特征。使用知識圖譜技術構建圖形化的賬戶關聯(lián)分析模型，通過對賬戶關聯(lián)性的多維度數(shù)據(jù)深度整合，使用最新的“圖數(shù)據(jù)庫”技術快速生成關聯(lián)拓撲圖，能夠全面、直觀展示賬戶之間、賬戶組之間復雜多變的關聯(lián)關系，大幅提高了關聯(lián)賬戶識別效率。

    此外，應用文本挖掘技術可實現(xiàn)對網(wǎng)絡“黑嘴”的自動偵測，通過文本挖掘、語義分析技術自動抓取熱門網(wǎng)絡社區(qū)中的薦股信息，并同步篩查相關股票是否存在異動，對異動股中具有“搶先交易”行為特征的賬戶進行深度分析挖掘，從而篩查出相關嫌疑賬戶。

    “目前，以上述新技術研究成果設計的分析工具已應用于監(jiān)管實踐，顯著提升了交易監(jiān)管的效率和智能化水平。”上交所市場監(jiān)察部門負責人告訴記者。記者獲悉，依托大數(shù)據(jù)平臺，上交所目前正在積極推進新一代監(jiān)察系統(tǒng)建設?；谏辖凰髷?shù)據(jù)平臺，新監(jiān)察系統(tǒng)將在交易持倉數(shù)據(jù)、賬戶開戶數(shù)據(jù)、交易終端與保證金數(shù)據(jù)、監(jiān)管歷史數(shù)據(jù)等結(jié)構化數(shù)據(jù)基礎上，拓展與集成網(wǎng)絡輿情、公司年報、券商研報等非結(jié)構化或半結(jié)構化數(shù)據(jù)源，進一步發(fā)揮監(jiān)管大數(shù)據(jù)的聯(lián)動分析效能。

    科技手段

    提升債券監(jiān)管效能

    2015年公司債券改革以來，上交所債券市場實現(xiàn)了快速發(fā)展，規(guī)模日益增長。截至今年8月底，在上交所上市或掛牌的各類債券14255只，債券托管量達到9.24萬億元。隨著債券數(shù)量的大量增加，再加之監(jiān)管資源有限，上交所債券監(jiān)管部門亦亟需借助科技手段協(xié)助提升監(jiān)管效能。

    上交所債券業(yè)務中心有關負責人向證券時報記者表示，經(jīng)過幾年研究探索，債券監(jiān)管已實現(xiàn)債券業(yè)務各環(huán)節(jié)全程電子化、基礎數(shù)據(jù)全覆蓋、風險管理可拓展、監(jiān)管信息實時共享。具體說就是，通過使用大數(shù)據(jù)、XBRL（可擴展商業(yè)報告語言）等科技手段，對公司債券全生命周期進行全程監(jiān)控，并對日常監(jiān)管動作及監(jiān)管措施進行電子化留痕。

    據(jù)介紹，“基本信息”類模塊，整合了公司債券從審核到存續(xù)期結(jié)束的全生命周期全貌數(shù)據(jù)，將債券全生命周期數(shù)據(jù)進行結(jié)構化采集，為債券監(jiān)管打下堅實基礎。“風險管理”類模塊，充分落實了上交所于2017年發(fā)布的《上海證券交易所公司債券存續(xù)期信用風險管理指引》，并結(jié)合受托管理人報送的報告及內(nèi)部監(jiān)管實踐，對債券風險進行綜合研判。“債券監(jiān)管”類模塊，將公司債券全生命周期內(nèi)的監(jiān)管動作、監(jiān)管措施等進行電子留痕，并將監(jiān)管信息與地方金融局、證監(jiān)會債券部、各地證監(jiān)局、中國結(jié)算等單位進行信息共享，提升監(jiān)管協(xié)作。

    XBRL如何與風險管理深度結(jié)合？對此，債券業(yè)務中心人士表示，一方面，利用XBRL技術獲取定期報告、風險管理報告中債券存續(xù)期等關鍵數(shù)據(jù)，幫助監(jiān)管人員迅速發(fā)現(xiàn)風險情況，第一時間作出反應并在系統(tǒng)中留痕。另一方面，通過梳理已發(fā)生的風險事件，形成成熟監(jiān)管實踐，將其融入風險管理模塊中，進一步提升風險研判能力。

    期權監(jiān)管廣泛運用

    “投資者畫像”

    期權是國際市場成熟的基礎性金融衍生品，是投資者進行風險管理的高效工具，但同時也是資本市場最復雜、最具有多樣性的金融產(chǎn)品。2015年2月，我國首個場內(nèi)期權產(chǎn)品上證50ETF期權正式上線，迄今發(fā)展4年多，已成為標普500ETF期權之后，全球第二大ETF期權產(chǎn)品。

    接受證券時報記者采訪時，上交所產(chǎn)品創(chuàng)新中心負責人表示，隨著市場規(guī)模逐步擴大及流動性不斷提升，越來越多的投資者把期權作為保險和增強收益工具加以運用。從總體上看，市場運行平穩(wěn)有序，定價較為合理，投資者參與理性，沒有出現(xiàn)爆炒、過度投機等風險事件?？萍贾τ谄跈嗟仁袌鰳嫿ㄍ晟频谋O(jiān)管體系及進行有效監(jiān)管，發(fā)揮了十分重要作用。

    據(jù)介紹，期權市場的程序交易監(jiān)管工作之一，是對未報備賬戶違規(guī)行為進行程序交易篩查。篩查方式基于層次分析模型，將“是否為程序交易”這一判斷目標拆分為技術可行度組、行為合理度組等一級指標，同時進一步細分至交易頻率、交易數(shù)量、訂單組情況、交易意圖判別、成本判別等多項二級指標，共同組成中間層。通過定量和定性方法構造并訓練判定矩陣，實現(xiàn)整個模型的穩(wěn)定性。將用戶的交易行為視為模型中的最底層進行逐一判別，最終實現(xiàn)對非報備程序交易的有效識別。

    值得注意的是，上交所產(chǎn)品創(chuàng)新中心注重對期權投資者“畫像”。從賬戶信息、申報成交情況、持倉偏好、資金流水、歷史事件等多個維度，建立了特征庫、案例庫及畫像庫。針對期權產(chǎn)品的特殊性，通過期權合約之間的配對組合、投資者在各希臘字母上的偏好等，結(jié)合現(xiàn)貨數(shù)據(jù)，為投資者的交易行為進行分類，將套保、投機等行為區(qū)別開來。據(jù)介紹，該系統(tǒng)在上交所期權業(yè)務的日常監(jiān)管、分析中被廣泛使用。

    利用大數(shù)據(jù)建模，還可精準識別非法期權分倉交易經(jīng)營平臺。證券時報記者了解到，上交所產(chǎn)品創(chuàng)新中心利用大數(shù)據(jù)核查分拆賬戶交易等行為、挖掘疑似賬戶，精準定位所屬期權經(jīng)營機構及賬戶，利于迅速采取監(jiān)管措施，將影響期權市場功能發(fā)揮的惡性隱患逐一清理。