精准画像控风险深交所推出智能监管利器

面对不断增加的上市公司家数和日趋复杂的公司业务情况，如何更加精准地识别风险、发现违法违规线索，以提升监管效率？深交所正借助其自主研发的智能监管辅助系统——企业画像，运用大数据运算、机器学习等科技手段，为上市公司一线监管赋能，以期实现精准化风险监管。

⊙记者 张忆 ○编辑 朱茵

如何在动辄几百页的上市公司定期报告和重组方案中迅速找出异常情况？100多名深交所监管人员监管着A股近六成的上市公司，面对不断增加的上市公司家数和日趋复杂的公司业务情况，如何更加精准地识别风险、发现违法违规线索，以提升监管效率？

针对一线监管工作的诸多痛点，深交所正借助其自主研发的智能监管辅助系统——企业画像，凝结监管经验，运用大数据运算、机器学习等科技手段，为上市公司一线监管赋能，以期实现精准化风险监管。

在证监会关于监管科技建设工作的顶层设计中，探索运用科技手段，为监管提供智能化应用和服务，促进监管模式创新，是目标之一。“企业画像系统是深交所落实证监会关于加强科技监管能力建设相关要求，创新监管方式的又一重要举措，也将是深交所作为一线监管机构，有效防范市场风险的重要监管辅助工具。”深交所相关负责人表示。

从上线之后的运行及应用情况来看，该项目一期也较好地达到了设计者的预期。

历年监管数据集大成

以重组审查应用为例，利用企业画像系统，以往用肉眼去查阅公司披露的几百页重组方案、从中发现问题的“纯人工”方式，也许将成为过去。

现在，企业画像可以在高度非结构化、上百页的重组方案中自动抽取关键信息并进行运算，自动提示交易标的、交易对手方、交易方案设计的异常情况和潜在风险点，识别交易方案的主要关注点。

“比如，根据标签体系的设置，系统会自动提示称交易方需要穿透核查，因为交易对手方里包含了一些资管计划、信托计划等，还会提示交易标的有过的行政或刑事处罚，或者现金流波动异常等。”一深交所公司监管人士告诉记者。同时，利用企业画像，监管人员可以在重组问询函题库中挖掘查找类似重组案例，并将相关监管问询范例智能推送给监管人员，为监管人员的决策执行提供更有利的参考。

有效辅助重组事后审查还只是企业画像发挥作用的“冰山一角”。

深交所相关负责人告诉上证报记者，企业画像项目之所以能为公司监管提供智能辅助，是因为它集成了深交所历年来的监管数据、技术资源和内外部多个系统数据，运用大数据运算、自然语言处理、机器学习、文本挖掘等前沿科技，通过多种途径收集企业基本资料、业务财务、关联关系、监管评价等信息，开发相关数据集成功能，按一定的分析框架形成企业标签体系，进而探索形成了自动识别公司关联方、财务与经营风险、资本运作相关风险等功能。

丰富的标签体系，是企业画像的一大特点。

“企业画像标签的主要功能是风险预警、信息分类和简化展示，是监管经验的全面总结，也是监管智能化探索的业务逻辑基础。”企业画像项目主要负责人表示。

据介绍，目前，该系统有共计441个指标涉及630条细化规则的标签体系，其中预警指标涵盖公司业务、财务、股东等7个维度，共计181个指标；审查关注点包括重组和年报审查两类重点业务，共计86个要点；分类指标包括重组和年报问询函题库共计174个分类。这些标签的自动提炼、呈现和提示，一方面有助于监管员快速把握公司特征及风险，另一方面，能辅助重点业务审查并提高日常工作效率。

多维动态展示关系图谱

一位深交所监管人员向上证报记者分享了他对企业画像系统的操作观感。他说，登录系统后，首页便会自动呈现其监管的20多家上市公司的主要信息。

具体而言，企业画像多途径地收集了公司工商资料、股权关系、业务与财务、市值与股价波动、重组和再融资等重大事项、公司风险指标、违规处分与发函、信息披露和风险评级等信息，并利用大数据关联、计算、标签化各个维度的数据，以图形、时间轴、列表等形式清晰展示这些上市公司的全貌，为监管员们进行公司行为分析和风险预判提供辅助。当公司出现财务指标异常、业绩变脸、股价异常波动、人员大幅变动等情形时，企业画像能及时识别并提示风险。

企业画像中的股权与股东模块，还能实时呈现公司实际控制人和董监高等主要股东的股权质押、一致行动人信息、持股增减持变动等信息，并将相关股东股权质押预警线和平仓线情况图形化地生动地展示，同时会集中展示监管方案的关注信息，如将股价K线图与公司公告、主要股东增减持情况等直观对应，使得监管人员对相关情况一目了然、心中有数。

企业画像系统的另一重要功能还在于，它能够穿透识别上市公司关系图谱，提供企业关系的拓扑图展示和多维度信息查询。

“关系图谱的底层数据目前包括约4700万条机构信息、7000万自然人信息、1亿条任职信息、1.4亿项持股关系，以及股东和董监高亲属数据等信息。”企业画像项目相关负责人进一步介绍道，依托强大的关系算法，关系图谱的底层数据持续更新完善，能实现对全国所有登记的工商企业及其股东、董监高、其他相关方的持股和任职关系，进行快速运算并识别任意两个主体之间三度以内的联系路径，还能主动探寻多个主体之间可能存在的关系。

有利提前预判化解风险

目前，企业画像智能系统已经在深交所上市公司监管的日常工作中被广泛应用。事实上，在刚刚收官的2018年半年报事后审查工作中，企业画像还发挥了很大作用。

实践证明，企业画像智能辅助系统，是在当前岗位轮换制度下，帮助新监管人员驾轻就熟地接棒“刨根问底”式监管问询的有效工具。

“企业画像给一线监管员带来的帮助非常大，尤其是对于新入职的监管人员和轮岗制度下的新接手监管员来说，这个系统可以帮助他们迅速"上手"。”一监管人员坦言。比如，在每年7、8月份年报审查工作结束之后，按照惯例，监管人员会进行轮岗。对他们来说，此时刚接手20多家公司、需要在短时间内对所有公司有一个直观全面的了解，是一个很大的考验，但现在这一点通过企业画像就能很容易做到。

需要问询的话，这些监管员还可以根据关键词检索，学习相关公司历史问询函件是如何提问的，“既可以弥补监管空白，又可以查漏补缺，提升监管效率，而不需要手动翻一遍海量的监管信息，浪费时间和精力。”前述监管人员进一步表示。

“以前的监管更多的是事后监管，但是通过企业画像这么一个动态的多维信息系统，我们可以提前预判、督促上市公司相关方面尽早去化解风险。”另一监管员告诉记者。

项目一期取得的初步成效也为后续开发奠定了基础。据透露，下一步，深交所在完善企业画像一期功能的基础上，将继续规划开发二期、三期功能，不断扩充外部数据接入范围，完善算法和关系数据库，强化大数据运算、机器学习和语义分析等智能功能，不断探索提升科技监管水平，进一步提高违法违规线索发现能力。

（责任编辑：何一华 HN110）

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