深交所推进科技监管，首度揭秘的“企业画像”是何利器？

交易所作为资本市场的枢纽，长期处在上市公司监管第一线，监管手段也与时俱进。近日，深交所首次对外透露了企业画像项目等最新科技监管技术的进展情况。

6月29日，深交所副总经理李鸣钟在“2019中国上市公司论坛”讲话中表示，当前，大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术在金融领域的创新应用日趋广泛，应用场景不断丰富，不仅引发金融市场新一轮创新变革浪潮，也为交易所提升科技监管能力创造了良好的技术基础。

“交易所监管理念和监管方式必须适应市场环境新的变化，交易所同时也具有利用新技术推进科技监管的天然优势。”李鸣钟表示。

对于监管的必要性，李鸣钟认为，首先，科技监管有助于提高监管效能。一是可以提高对风险因素的感知、预测、防范能力，对此深交所开发了股票质押和融资融券风险监测系统，可以实时监测市场杠杆水平并进行压力测试；二是提高违法违规线索发现能力，深交所开发了企业画像等科技监管项目，比如“企业图谱”功能，可以全面展示和查询全国所有工商登记企业之间的持股和任职关系，智能探寻识别隐蔽关联关系，有助于发现关联交易非关联化、虚构交易等违法违规线索；三是可以统一监管标准，扩大监管覆盖面。

第二，科技监管有助于降低监管成本。据统计，目前深市共有上市公司2170家，2018年审核的上市公司公告文件超过30万份，向上市公司发出各类监管函件近5000份，作出公开谴责46家次、通报批评122家次。监管队伍的充实是有限度的，迫切需要借助科技监管提高监管效率，降低监管成本。

第三，科技监管有助于增强服务能力。一是在分行业监管模式下，通过企业画像等科技监管项目，可以实现对同一行业公司的分析对比，及时总结发现行业发展变化情况及共性问题，积极为相应行业主管部门献计献策，促进上市公司经营发展。二是借助科技监管实现信息共享，更好服务于风险防范化解。

深交所的企业画像项目是开发近三年来首度对外披露相关细节。李鸣钟介绍称，企业画像是以深交所多年累积的公司监管数据资料为基础，通过自然语言处理、数据挖掘、机器学习等技术对数据进行自动运算、分类，形成风险提示标签体系，帮助一线监管人员快速把握公司特征和风险的智能化监管辅助系统，以增强线索发现、分析预警能力。

企业画像项目于2016年底启动开发，目前一期、二期项目已陆续上线，已应用于上市公司日常监管、年报审查、重组审查，是深交所在科技监管方面推出的重要成果，也为后续的投资者画像、市场画像、机构画像等科技监管项目提供了经验。

李鸣钟表示，企业画像集成业务财务、股权股东、监管评价、信息披露等多维度信息，将监管经验凝结成反映企业风险的标签体系，可以直观展示企业特征并提示异常。

在审查辅助方面，利用机器学习技术，对交易所近年来发出的数千封年报与重组问询函进行分析，对2万条具体问题进行分类汇总，初步实现年度报告和重组方案的自动审查。企业画像对深市2000多份2018年年报进行自动审查，合计提示了14000条异常关注点，平均每家公司约为7条，大大提高了年报审核效率和审核质量。

在关联关系识别方面，企业画像汇集超过5500万条的市场主体海量数据，并不断扩充数据来源，支持自然人关系搜索、资本系分析等功能，有效识别市场主体之间的隐性关系。

李鸣钟还表示，目前，企业画像三期项目正在开发中，我们将重点开发财务舞弊识别、上市公司风险评估、违规处分智能辅助、舆情智能监测分析等功能，进一步提升监管智能化。

“在我们看来，科技监管并不能完全取代一线监管，科技监管需要随着市场发展、规则变化、监管实践不断迭代升级。下一步，深交所将持续做好人工监管与科技监管的深度融合，不断提升一线监管能力。”李鸣钟表示，具体深交所将在以下几个方面继续开展工作，一是加强基础制度建设；二是加大重点领域风险防控；三是推进全链条监管；四是切实履行退市工作主体责任。