独家 | 深度探营“硬核”上交所：公司与投资者皆可画像，科技监管进入新时代

找来上百个账户做掩护，进行秘密的股价操纵，但谁想在下单之初就被一个智能系统盯上，复杂隐蔽的关系网很快就得以浮现。

事实上，敏感投资者在这个系统内其实早就有了一张“画像”，风格、持仓、偏好、过往监管信息等关键指标都跃然纸上。而这个市场里的每一家个股公司，也都有着多维度的立体“画像”，全面的基本信息、潜在的风险隐患、清晰的财务状况都会被智能识别。

这些场景，并不是出自一家高科技的公司，而就是上海证券交易所日常的一线监管工作中最常见的一幕。

就在9月初，证监会召开全面深化资本市场改革工作座谈会，布置了当前及今后深化改革的12个重点任务。其中，加快提升科技监管能力再被强调，要求推进科技与业务深度融合，提升监管的科技化、智能化水平。

近日，第一财经记者实地走访了上交所数个业务部门，深入体验一线监管的科技化水平与智能化程度。目前，画像服务、关联分析等技术手段在监管实践中已深入应用，科技监管成为各业务领域的重要辅助工具。不仅如此，上交所还建成了目前国内证券行业最大的数据中心，即金桥数据中心；不仅为交易所和市场交易提供可靠的安全保障，还将向金融机构进一步开放，与行业共享高可靠、高安全的基础设施。

数据透视与精准监控

利用大数据、云计算、人工智能等技术，将人工监管的经验和敏锐度进行提炼并放大，上交所的交易监管仿佛装上了一双“透视眼”。每只股票的异常交易行为、敏感账户及其关联关系，都会以画像的形式呈现在监管员眼前，而这一切都是由机器自动生成。

A股目前有近1.6亿的投资者，每个交易日都生产着海量的交易数据。及时在投资者和交易的各类信息中做好市场监察，这是交易所的核心职能，但也是一线监管面临的巨大挑战与压力。以2017年证监会处罚的一批次新股操纵案件为例，相关操纵团伙采用多账户、多点进行股票操纵。交易行为及账户的关联性极为复杂，违法行为的隐蔽性极大。

“在筛查这起操纵次新股案件的线索时，我们借助了账户关联性分析模型，把嫌疑账户组和背后的实际控制人快速识别并定位，整起合谋操纵的行为模式得到了比较完整的还原。”在回顾该案最初的监察情况时，上交所相关业务人员王晗（化名）回忆道。

针对市场监察业务中遇到的实际问题，上交所组织开展了一系列新技术研究，诸多成果已经应用在监管实践中。王晗所说的上述关联性分析模型，正是其中之一，并且已经实现了图形化的直观呈现。在该功能模块下，点开一个账户，其涉及到的关联关系都一目了然。

这背后，依靠的是知识图谱技术。通过对账户关联性相关的多维度数据进行关联和深度整合，在图数据库技术的助力下，快速生成关联拓扑图，进而呈现账户之间、账户组之间复杂多变的关联关系，提高关联账户的识别效率。

类似的新技术还有很多运用实例。比如，依托机器学习技术而完成的“投资者画像”。王晗介绍道，根据交易风格、持仓特征、投资偏好、历史监管情况等多个维度指标，目前同样可以图形化的方式，全方位展示敏感投资者的交易行为特征。借此，监管人员可以快速、准确地锁定频繁参与市场炒作、以拉抬打压等手法进行异常交易的账户。

甚至是一边在股吧里大放厥词，一边使用账户抢先交易的网络“黑嘴”，也被这些新技术手段盯上了。通过文本挖掘、语义分析等技术，目前上交所监察系统可以自动抓取热门网络社区中的荐股信息，再同步筛查、比对相关股票是否存在异动，对具有“抢先交易”行为特征的账户，进行更进一步的深度分析挖掘。藏于网络之下的那些“黑嘴”嫌疑账户，很容易就被抓个现行。

新技术研究还在一直持续。比如，上交所新内幕分析模型已经在建设中，监管人员仅需要输入证券名称和分析区间，将可以看到对内幕交易嫌疑账户的智能分析，并“一键生成”内幕交易核查报告。线索分析工具的自动化和智能化升级、针对易被市场操纵股票进行预言预判等模型开发，都已经提上建设日程表。

“有时候网络上的某个消息一传出来，股价立马就会随之变化，这里面就可能暗藏了内幕交易或市场操纵等违法违规行为。”王晗说，在传统的交易持仓数据、账户开户数据、交易终端与保证金数据、监管历史数据等结构化数据的基础上，上交所监察系统还在向非结构化或半结构化数据源拓展，比如网络舆情、公司年报、券商研报等等，这将更充分地发挥监管大数据的联动分析效果。

在技术层面想要实现这些功能模块，并不难。但交易所还有着一线监管关键的“王牌”，那就是监管员日积月累的监管经验、交易所成立以来的历史数据。没有人工，难以智能。不可复制的独有资源，借助人工智能及大数据处理技术，最终将实现实时、全景、穿透式的监管目标。

在未来，这些功能并不会“单兵作战”，而会全部整合于新一代监察系统之中，实现更自动化、智能化的市场监管。

新一代监察系统的建设正在快速地推进。其较交易所最初使用的监察系统，已经历了三代的升级更迭。新监察系统的最大亮点，是实现了实时监控预警、历史数据分析、监管工作流的一体化运行，功能覆盖了自律监管、线索分析、运行监测、数据协查等全业务领域，具有数据可视化、操作自动化、模型智能化的技术优势。

从目前自律监管处置功能，不难感受到这套系统的自动化程度——

以科创板为例，其异常交易规则已公布，各项指标明确。交易行为一旦触发异常就会自动报警，系统内会根据具体的异常行为自动生成相应的自律监管函件，再自动下发给券商，由其通知交易的投资者。整个过程实现了自动化，人工监管仅需确认下函件内容就可完成整个处置流程。

智能画像与风险识别

除了交易监管外，监管科技也有效应用在市场、主体风险识别和防范工作中，对于维护资本市场安全运行和投资者合法权益发挥着关键作用。

能够被画像的不只是投资者。近日，上交所公司画像系统正式上线。同样只需要轻轻一点，包含着公司的前世今生、潜在风险、财务预警等重要信息的画像图立刻呈现。像装上了“筛选器”般，显著提高了公司监管的效率与精准度。与此同时，企业情况更为多元和复杂的科创板上市审核，也在推进科技评价、金融文本处理等辅助审核工具。

人工监管，有着自身独特的经验优势，但也存在效率不高、标准不一等现实问题。尤其伴随上市公司数量逐渐增多、监管复杂性提高的情况下，这些短板日渐明显。启用公司画像，为的是让监管人员快速、全面了解和掌握公司情况，更加及时有效地发现公司的潜在风险，辅助分管人员对定期报告进行审核。

启动公司画像，目前已有公司快览、风险扫描、财报审核三个功能模块已经上线，用途各有侧重。

点开“公司快览”，更像是公司的一幅全景扫描，呈现了监管档案、关键指标分析、股价与公司大事、股东及关键人员、业务及财务信息、行业比较分析、资本运作信息、外部评价信息、公司关系图谱等多个关键信息。

通过“风险扫描”，能直观识别公司的“健康情况”，并有针对性做提前预警。上交所公司监管部的一位监管员介绍，该功能模块里设置了80多个风险标签，涉及到财务业绩、公司经营、公司治理及合规、股东关键人员、股价舆情、资本运作、公司债券等。不同标签背后，更对应了160多项触发预警情形的业务规则；按照不同类别，既可以做长期风险事项的持续提示，也可以对突发情形进行及时预警。

与之逻辑类似，通过“财报审核”也能够实现风险预警，并且能更进一步识别财务舞弊及财务异常。上述监管员表示，通过这一模块目前已实现沪市公司定期报告的自动审查、全面覆盖；通过对资产质量、盈利状况、运营情况等78个相关标签进行监控排查，分管的监管员能够快速锁定公司定期报告中隐藏的风险。

一个实践战绩显示，在对2018年年报审核情况的检验中，系统自动生成的审核简报对问询函问题的覆盖率已接近60% 。值得注意的是，“财报审核”中的标签会随着行业公司增加而进行动态更新，审核的精确度还有望不断提高。

释放人力、提高效率、力求精准，这种需求也同样出现在科创板企业发行上市审核中。

注册制下的上市发行审核，以信息披露为中心。面对动辄几百页的招股书与审核问询回复，科创板审核员要从中提炼出企业的科创属性、科技实力、创新动力，也要找出遗漏的潜在风险、未尽的披露细节等等。

一项名为“科技评价系统”的模块，目前已在科创板审核系统中试行。在大数据、自然语言处理和智能分析等技术的运用下，科创板审核企业的技术实力可以快速、直观呈现。比如，针对科创企业最为核心的指标之一就是专利情况，在新的科技评价系统里，有多项功能对这一指标进行多维度分析。

科创板审核中心的相关负责人展示着，在评价系统内，通过校验科技数据的功能，将申报材料中相关技术数据与国家专利局等数据进行比对，可以校验是否存在虚假申报、专利是否存在质押或转让等情况。通过技术方向分析的功能，基于技术聚类的行业分类模型，将申报企业所处行业对应至某一种或几种专业技术，能够提高行业分类准确性及针对性。还有核心技术分析功能，可以将企业的专利质量、技术质量、专利对应的市场价值和社会影响等都直观呈现。此外，行业地位分析、风险预警等功能也都能有力辅助审核工作。

“科技评价系统的推出，有效辅助审核员更好地聚焦企业的核心技术是什么、技术发展前景怎么样、企业在该技术方向上的实力如何这些核心问题。”科创板审核中心相关负责人还表示，科创板审核目前也推出启用了金融文本处理系统金融文档，通过人工智能、机器学习等方法处理复杂多样的金融文档，释放人力，提升了审核工作的效率与抽取质量。

上交所科技监管向业务领域的渗透，也不仅仅覆盖股票等品种。

上交所债券部的相关人士介绍，通过使用大数据、XBRL等科技手段，交易所目前已实现了对公司债券的全生命周期监控，日常监管动作及监管措施也都可以做到电子化留痕。当前的债券业务流程中，启用了公司债券项目审核系统、债券业务管理系统、债券监管与风险管理系统，“已经可以覆盖公司债券项目审核、发行上市、存续期的全生命周期数据，未来还将建设债券业务平台来实现债券相关系统的整合。”

在创新产品领域，科技监管亦有融合与覆盖。

上证50ETF期权是我国首个场内期权产品，自上线至今发展已将近5年，已经成为全球第二大ETF期权产品。截至今年8月底，50ETF期权合约日均成交246.93万张、日均持仓307.24万张、日均权利金成交14.51亿元，日均成交面值688.49亿元。另一张成绩单是出自市场的良好运行。截至目前，尚未出现爆炒、过度投机等风险事件，上证50ETF期权基本经受住了市场的考验。

谈及期权监管，上交所产品创新中心相关负责人表示，利用科技手段，目前实现了重点筛查未报备账户违规进行程序交易；构建期权市场投资者画像；还利用大数据建模，核查分拆账户交易行为、挖掘疑似账户，精准定位所属期权经营机构及账户。多个违法经营期权业务的分仓交易平台，就是在该科技监管的部署中得以精准打击。

夯实基础与共享开放

如果给上交所画像，那另一面就是一家“硬核”的信息技术公司。

上海证券大厦南塔25楼，是上交所技术公司的办公所在地。与交易监管或科创板审核中心的严肃和紧张相比，这里的气氛更为活跃，还设置有基于桌面云的开放式办公区域，供所内员工进行移动式的内外网办公。

（图为上交所技术公司的监测显示大屏。摄影/张婧熠）

在近几年科技监管的攻坚突围期，这里每天都接受着来自各业务部门的产品需求、使用反馈，产出和完善出一个个监管“神器”和“秘笈”；还监测着庞大的数据平台与交易系统的一举一动，担起了市场运行的“安全员”。据内部人士介绍，早于每个交易日数个小时之前，技术公司的核心监测屏就开始运行，保障着沪市每天千亿成交额的交易安全。

但同时，这里也与各业务部门做到严格的权限划分。“我们收集业务部门的需求和测试反馈，至于这些产品的监管结果和处理措施，我们完全接触不到。”上交所技术公司负责人向记者表示。

细数上交所当前的科技监管架构，不管是新监察系统、科技评价系统的平台建设，还是画像功能、关联分析、的应用服务，都是技术公司主导研发，并建立在自有的基础架构之上，实现了技术对监管、服务等各业务环节的引领。

而纵深来看，从之前的数据仓库到现在的大数据平台和证通云，从外高桥证券数据大厦再到目前国内业内最大的金桥数据中心，从系统内自用到辐射全行业；近20年里，上交所始终专注于基础设施的建设，进而推动科技监管的持续升级。

于是，一个架构清晰、规划明确的信息技术研发公司画像就出现了。

从上交所技术公司的开发规划和产品架构来看，在最底层，除了已有的技术大厦数据中心、宁桥路数据中心、华信北数据中心，上交所金桥数据中心已在建设和试运行中。从机柜数量这一指标来看，这将会是国内证券行业最大的数据中心；它不仅会是上交所和证券交易市场的底层基础，也将为证券行业提供高可靠、高安全的数据中心。

而就在今年5月，金桥数据中心迎来了东方证券、兴业证券等首批行业用户。数据中心将为这些用户提供两幢机房楼以及配套的办公、运维资源。入驻后，数据中心还会凭借专业化的运维管理、安全可靠的接入服务，提供全方位应用级服务的平台。能够选择交易所数据中心而非自建机房，这将极大减少金融机构的重复建设，提高资源运用效率、节约建设成本。

能够从自用向行业开放的，不只是在基础设施方面。在上交所技术公司产品架构的第二个层级，大数据平台和金融云（即证通云）目前已初步建成，并逐步投入使用。其中，证通云已经开始向部门金融机构开放商用。

假设一家新建基金公司需要搭建系统和组建技术团队，至少要有千万元级别的成本投入，时间周期也需要约半年时间；如果使用证通云的计算资源和解决方案，最快可以在一两个月内、以百万级别的投入完成初步构架。

既保障着上交所的信息技术系统和基础设施建设与运行，还在向市场输出技术和服务——上交所技术公司与数据中心，其实更是上交所科技战略的一个缩影，也是其迈向技术先进、运行高效、结构完整、品种齐全、功能完备、市场透明、监管有效、具有国际影响力的世界领先交易所的重要一步。

（图为上交所金桥数据中心的运行监控大厅。摄影/张婧熠）