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“智能监管”为证券交易所筑牢防线

2018年02月10日 06:45   来源:中国经济网—《经济日报》   经济日报·中国经济网记者 温济聪

  深交所自主研发的大数据监察系统全面支持实时监控、调查分析等核心监察功能。 经济日报记者 温济聪摄

  随着证券市场规模持续扩大,资本市场内外环境日渐复杂,证券违法违规行为呈现出多元化、隐蔽化等特征,沪深交易所一线监管工作面临前所未有的挑战。而党的十九大、中央经济工作会议及全国金融工作会议提出,守住不发生系统性金融风险的底线,明确将防范系统性金融风险作为新时代金融监管的一项基本职责,这也对证券市场一线监管效能提出了更高要求——

  怎样用好大数据、人工智能等高科技不断提高“智能监管”能力,是沪深交易所一线监管面临的重要课题,也是新形势下做好一线监管工作的必然选择。不过,证券交易所运用“智能监管”也面临着诸多瓶颈与挑战,需要多措并举提升“智能监管”能力和效果。对此,沪深交易所相关负责人接受了经济日报记者专访。

  “智能监管”防范异常

  人工智能技术在实际监管中成效显著

  上交所、深交所一直重视创新科技在“智能监管”中的应用,不断加大投入建设升级监管系统。近期,他们在大数据规划及监管技术研究方面又开展了一系列创新性工作。

  上交所相关负责人表示,他们在2017年积极研发智能应用,以大数据平台为基础,以实际监管业务场景为着陆点,联合市场多家一流研究机构,开展了一系列人工智能新技术的课题研究,并将研究成果第一时间应用于实际监管工作,成效显著。

  首先,通过深入研究,他们运用机器学习技术对投资者进行了“全息高清”画像。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,实现了对投资者的全方位图形化展示,也为更准确地识别判断异常交易模式,提供了可靠的智能化参考。

  此外,他们还运用知识图谱技术进行关联性分析,使违法违规账户组及时“现形”。这一监管技术主要是从账户关联、交易关联、终端设备关联等多元维度整合数据,从而高效计算和判定账户关联关系。同时,他们通过应用最新的图数据库技术,快速生成拓扑图,直观展示账户和账户组之间的关联关系,提升关联账户识别效率。

  不仅如此,上交所还进一步研究应用文本挖掘技术,大大提高了“曝光”网络“黑嘴”的监管侦测能力:通过运用文本挖掘和语义分析技术,自动抓取热门网络社区中荐股信息,同步筛查相关股票行情是否存在异动,并对异动股中具有“抢先交易”行为特征的账户深度分析,从而筛查出网络“黑嘴”嫌疑账户。

  “上述智能技术研究成果均已投入监管实践应用,对提升一线监管效能起到了积极作用。投资者画像增强了对异常行为的辅助判断能力;账户关联性分析实现了对违法违规行为关联账户、关联行为的图形化动态监测;网络‘黑嘴’筛查初步解决了当前网络媒体信息语义解析难度大、‘抢帽子’手法隐蔽性高等突出问题。近期上交所能够快速发现上报证监会稽查的案件线索,均与有效运用智能监管技术密切相关。”上交所市场监察部相关负责人说。

  对此,深交所也大力推进智能监管,大数据系统24小时不停歇。深交所相关负责人介绍,交易监管方面,他们在自主研发的大数据监察系统基础上,稳步推进新一代监察系统建设工作。通过采用开放式、大规模、可扩展的分布式架构,进一步优化系统性能,丰富监管数据资源,利用流计算、数据挖掘、可视化等大数据技术,探索关联账户合并预警、投资者画像、证券画像等智能化应用,不断提高市场监控和违法违规线索发现效率。

  此外,公司监管方面,深交所持续优化上市公司监管系统。通过运用文本挖掘、云计算等信息技术,探索构建了上市公司画像图谱、公司与股东行为特征分析体系,逐步实现信息披露、舆情信息、举报信息的交叉可比性分析,提升发现线索的能力。风险监测预警方面,他们同样积极利用数据挖掘、人工智能等大数据技术,不断提升对股市债市、股票质押、融资融券、分级基金等重点业务和领域的风险监测能力,积极推进风险监测监控平台搭建工作。深交所自主研发的债券风险监测系统是证券监管系统内首个集合交易数据、评级数据、财务信息建立的债券风险监测系统。

  “智能监管”面临挑战

  技术本身的发展尚处于早期“认知”阶段

  虽然沪深交易所全方位提升智能监管水平,不过,从行业角度来说,证券交易所运用智能监管还存在不少短板和发展瓶颈。

  “随着市场不断发展,上市公司数量持续增加,新产品新交易方式层出不穷,证券交易所如何在监管上更为纯熟地运用大数据、人工智能技术提升监管能力,还面临着巨大挑战,需要进一步探索和研究。”上交所相关负责人坦言。

  在北京理工大学管理与经济学院副教授张永冀看来,智能监管往往只能跟踪分析市场中的交易数据和行为。然而,交易所之外的空间也要纳入进来,外部的交易信息环境显然更为复杂。现有金融研究证明,微博、博客、微信公众号等自媒体,以及券商分析师报告等,对证券市场价格影响显著。如何就此来识别、判定对股价影响的必然联系,都是新型智能监管应该关注的领域。

  业内人士坦言,人工智能新技术在证券监管中的运用仍处于早期阶段。目前,大数据处理技术在金融证券行业已有较多应用,在“内幕交易”“老鼠仓”等线索核查过程中作用显著。然而,人工智能技术本身的发展尚处于早期“认知”阶段,更深入的“推理”“决策”应用仍较少,在证券监管领域的运用还需进一步探索和研究。同时,大数据、人工智能及监管方面的复合型人才储备,仍相对不足。

  “当然,把握好监管的‘度’同样重要。”张永冀表示,既要保证市场的健康发展,规范投资行为,同时也要给予创新的交易者以发展机会。如果监管太严格,则会影响创新的步伐。

  多措并举提升监管水平

  加大投入、联合研究、培养复合型人才……

  随着市场不断发展,一线监管面临着新情况新问题,交易所亟须进一步提高智能监管水平。

  深交所相关负责人表示,下一步,他们将进一步加大科技监管投入,大力发展监管科技,全面提升一线监管效能,强化风险监测预警能力,守住不发生系统性风险的底线,努力筑牢证券市场监管的第一道防线。

  对此,深交所要稳步推进新一代监察系统建设工作,进一步优化系统性能,丰富监管数据资源。他们还将积极推进风险监测智能化建设,继续研究开发市场运行风险监测系统、股票质押和融资融券监控系统,搭建统一的风险监测监控平台,全面提升风险监测监控和预研预判能力。

  目前,由于人工智能技术发展潜力巨大,相关监管应用需要持续推进。对此,上交所已有较为明确的规划。一方面,他们将建立针对大数据、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;同时,持续开展新技术在监管业务场景的应用研究。例如,为加强信息披露监管与交易监管的联动,需要进一步深化对公司财报、网络舆情、券商研报等半结构化或非结构化监管数据的处理研究和关联分析,提升一线监管的综合判断能力。

  另一方面,他们将继续加大软硬件基础设施的投入,建设功能完备的智能监管平台。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,提高监管的智能化水平。此外,他们还将进一步深化与外部科研机构、高校、科技公司的交流和联合研究,重点探索建立科技监管实验室,提供用于研究的软硬件环境,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。

  “与此同时,上交所还将抓紧培养、引进一批不仅了解大数据、云计算、人工智能等新技术,还能熟悉具体监管业务的复合型人才,形成提升科技监管水平的长效动力。”上交所相关负责人表示。(经济日报·中国经济网记者 温济聪)

(责任编辑:王炬鹏)