黨的十九大及全國金融監(jiān)管工作會議提出,健全金融監(jiān)管體系,守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線。近年來,隨著證券市場規(guī)模持續(xù)擴大,金融行業(yè)混業(yè)經(jīng)營不斷加強,投資者結(jié)構(gòu)日漸多元,違法違規(guī)交易行為也日益隱蔽,都對交易所監(jiān)管提出了更高要求。
日前,上交所有關(guān)負責(zé)人接受記者采訪時說,在證券交易監(jiān)管面臨的新形勢和新要求下,上交所正在積極探索運用先進技術(shù)手段提升交易所監(jiān)管能力。目前,大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能新技術(shù)蓬勃發(fā)展,在金融行業(yè)的應(yīng)用日益成熟,也給上交所推進自動化、智能化監(jiān)管帶來了全新思路和契機。
智能識別
異常交易線索
記者了解到,上交所一直重視信息技術(shù)在交易監(jiān)管中的應(yīng)用,近期在大數(shù)據(jù)規(guī)劃及監(jiān)管技術(shù)研究方面開展了一系列創(chuàng)新性工作。近兩年,上交所啟動了大數(shù)據(jù)平臺的規(guī)劃建設(shè),進一步整合數(shù)據(jù)資源,深挖數(shù)據(jù)價值。開展了金融云平臺的設(shè)計和建設(shè),對圖數(shù)據(jù)庫、流計算和自然語言識別等新興技術(shù)進行研究,為智能監(jiān)管提供持續(xù)有力的技術(shù)支撐。上交所還積極研發(fā)智能應(yīng)用,以大數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ),以實際監(jiān)管業(yè)務(wù)場景為著陸點,持續(xù)開展新技術(shù)課題研究,并及時將研究成果應(yīng)用于實際監(jiān)管工作。
具體來說,一是運用機器學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)投資者畫像。從交易風(fēng)格、持倉特征、投資偏好、歷史監(jiān)管情況和違法違規(guī)情況等維度,設(shè)計特征指標(biāo),對投資者進行全方位圖形化展示。運用機器學(xué)習(xí)技術(shù),智能識別和預(yù)判其異常交易模式,為異常交易行為的分析和決策提供參考;二是運用知識圖譜技術(shù)進行賬戶關(guān)聯(lián)性分析。從賬戶關(guān)聯(lián)、交易關(guān)聯(lián)、終端設(shè)備關(guān)聯(lián)等多個維度,高效計算和判定賬戶關(guān)聯(lián)關(guān)系。同時應(yīng)用最新的圖數(shù)據(jù)庫技術(shù),快速生成拓撲圖,直觀展示賬戶和賬戶組之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提升關(guān)聯(lián)賬戶識別效率;三是使用文本挖掘技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)“黑嘴”的偵測能力。運用文本挖掘和語義分析技術(shù),自動抓取熱門網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中薦股信息,同步篩查相關(guān)股票行情是否存在異動,自動對異動股中“搶先交易”行為特征的賬戶進行分析,篩查出網(wǎng)絡(luò)“黑嘴”嫌疑賬戶。
上交所負責(zé)人表示,上述三項智能技術(shù)研究成果均已投入監(jiān)管實踐應(yīng)用,對提升一線監(jiān)管效能起到了積極推進作用。
比如說,投資者畫像可提供投資者行為特征的圖形化描述,在交易監(jiān)管過程中增強了對異常行為的輔助判斷能力;賬戶關(guān)聯(lián)性分析實現(xiàn)了對關(guān)聯(lián)賬戶、關(guān)聯(lián)行為的圖形化動態(tài)監(jiān)測,極大提高了對隱藏在市場操縱、內(nèi)幕交易等違法違規(guī)行為背后的賬戶關(guān)聯(lián)關(guān)系的識別能力;網(wǎng)絡(luò)“黑嘴”篩查實現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)薦股信息語義解析、異動股票偵測、嫌疑賬戶篩查的自動化、智能化分析,目前已成功發(fā)現(xiàn)了相關(guān)案件線索。
拓展新技術(shù)監(jiān)管應(yīng)用
目前,證監(jiān)會正在統(tǒng)籌推進系統(tǒng)內(nèi)證券監(jiān)管大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè),將進一步加強各類新技術(shù)應(yīng)用,提高金融監(jiān)管的智能化水平。證券時報記者獲悉,在如何運用大數(shù)據(jù)、運用人工智能技術(shù)提升監(jiān)管能力等方面,上交所已積累了一些經(jīng)驗,取得了一定的監(jiān)管實效。
據(jù)介紹,針對目前“智能監(jiān)管”中存在的具體問題,上交所已有針對性的思考和改進。一是與證券交易監(jiān)管相關(guān)的數(shù)據(jù)源仍需不斷擴展。上交所現(xiàn)有數(shù)據(jù)主要是滬市的交易、持倉相關(guān)數(shù)據(jù),為增強數(shù)據(jù)的聚合價值,還需進一步整合公司年報、券商研報、輿情等交易相關(guān)數(shù)據(jù),并開展關(guān)聯(lián)性分析。今后,需要建立對大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的跟蹤機制,及時了解技術(shù)動態(tài)和發(fā)展趨勢,持續(xù)開展新技術(shù)在監(jiān)管業(yè)務(wù)場景上的應(yīng)用研究。例如,深化對輿情、研報等非結(jié)構(gòu)化監(jiān)管數(shù)據(jù)處理研究及關(guān)聯(lián)分析,開展市場流動性實時偵測研究等。此外,還將探索建立科技監(jiān)管實驗室,提供用于研究的軟硬件環(huán)境,完善研究成果快速轉(zhuǎn)化為應(yīng)用的機制,為智能監(jiān)管提供及時技術(shù)支持。
二是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在監(jiān)管中的價值有待進一步挖掘。上交所在分析處理交易、持倉等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面,技術(shù)相對成熟,同時對于公司財報等數(shù)據(jù),已通過可擴展商業(yè)報告語言(XBRL)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的半結(jié)構(gòu)化存儲和使用,但對于網(wǎng)絡(luò)輿情、券商研報等尚未結(jié)構(gòu)化的非交易類數(shù)據(jù)的處理和運用能力還有待加強,而往往這部分?jǐn)?shù)據(jù)對監(jiān)管的綜合分析判斷具有極大參考意義。
三是人工智能新技術(shù)在證券監(jiān)管中的運用還處于早期階段。目前,大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在金融證券行業(yè)已有較多應(yīng)用,在內(nèi)幕交易、老鼠倉等線索核查過程中作用顯著。但人工智能技術(shù)本身的發(fā)展尚處于早期的“認知”階段,更深入的“推理”、“決策”應(yīng)用仍較少,在證券監(jiān)管領(lǐng)域的運用還需進一步探索和研究。
此外,上交所將通過人員培訓(xùn)、行業(yè)交流等多種方式,均衡、可持續(xù)地培養(yǎng)復(fù)合型監(jiān)管人才,形成提升科技監(jiān)管水平的長效動力。同時,還將積極引進外部專家和人才,并與外部科研機構(gòu)、高校、科技公司開展交流和聯(lián)合研究,助力交易所智能監(jiān)管更快發(fā)展。
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