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  找来上百个账户做掩护,进行秘密的股价操纵,但谁承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上市公司,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。

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