近年来，云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术被广泛应用于金融领域，引发金融市场新一轮的创新变革浪潮，为科技监管推行创造了客观条件。2016年底，深交所开启科技监管的有益探索，启动企业画像项目建设，以科技赋能监管，让监管更加智慧。

一、企业画像系统七大“智能”功能

企业画像系统并非完全取代监管人员实现自动监管，而是定位于智能监管辅助系统，即通过整合离散的信息源，精准刻画企业样貌并实施分析，统一监管尺度，减少人工识别风险的个体差异，提高监管质量和效率，推动监管由人力为主向人机深度融合的模式转变。

项目于2016年正式启动时，制定了项目建设的系统性规划，从核心技术及数据模块、业务功能、场景应用等方面入手设定了分期建设方案，并结合项目推进进程及上市公司监管领域重点工作，持续开发新功能模块，迭代优化已有系统功能，最终形成一套完整全面的数据、一套科学有效的指标体系、一个好用管用的系统，并将之广泛应用于公司监管、IPO审核、上市推广、现场检查等与企业相关的监管服务全业务链条。截至目前，项目一、二、三期建设均已告一段落，四期功能建设正在持续推进中。围绕“让监管更加智慧”的愿景，企业画像系统现已实现七大“智能”功能：

一是智能画像，全面整合财务报表、公司公告等内部数据及舆情信息、工商信息等外部数据，精准刻画企业样貌，有效把握上市公司基本面。

二是智能审核，融合人工监管经验与机器学习技术，为定期报告审查、IPO审核、重组审核等提供在线阅读、审核要点智能定位及预判、审核备注导出等功能。

三是智能推荐，系统性收纳资本市场监管规则、问询函件、处分案例等监管素材，并可结合具体场景推送同类问题及案例，实现监管经验的共享与传承。

四是智能评价，系统建立了一套基于信息披露、公司治理、营运能力、财务异常等维度精准识别分类监管评价体系，实现上市公司风险指标和分类等级的自动生成，并可对深市风险公司整体情况和退市、商誉减值、股票质押、债务违约、资金占用与违规担保、立案调查等重点风险事项进行可视化展示，通过科技手段深化分类监管、精准监管。

五是智能分析，深层穿透股权股东关系，挖掘同行业、上下游可比上市公司，为现场检查及非现场监管提供有效线索。

六是智能报告，自动生成违规处分文书、年报情况概览等，帮助监管员高效便捷完成文书处理工作。

七是智能填报，自动抽取填报散布在各类公告文件中的业务数据，在保证数据质量的同时减轻人工统计工作量。

二、科技力量打造智慧监管新生态

（一）整合六大产品理念

一是监管经验固化，经验固化是本系统的第一关键理念。企业画像以经验的形成、评估、管理、发布、结果解释为基础，构建标签计算、管理、展示系统，固化专家经验，打造多维度、全领域的标签体系。

二是一站式监管服务，以监管人员日常工作场景为出发点，充分了解监管人员日常工作内容、重心及痛点。以提升业务效率、巩固业务效果为目标，提供便捷智能的一站式监管辅助服务。

三是穿透式监管，标签体系为企业画像提供了广度保证，而关系图谱则提供了深度信息，步步深入，层层穿透，智能探寻隐含监管目标。

四是AI智能监管，不断探索，持续对监管工作进行AI赋能，利用大数据、知识图谱、自然语言处理、机器学习等前沿技术推动监管工作人机结合的融合创新。从文书阅读到重点摘要，从专家标签到智能评分，从风险统计分析到智能测算，多向创新突破，稳步构筑新生态。

五是数据互联互通，将不同过程的数据、内外部数据按照统一的监管主体进行联通，将对象、行为、事件、关系进行串联，充分发挥大数据价值，为智能化提供数据保障。

六是共享式监管理念，提供资料与知识共享，将更多的专家经验融合到系统中，为机器智慧的增长提供足够的数据与业务经验。

（二）构建智能监管平台

技术能力把控方面，坚持完全自主可控之路，确保架构、设计、研究、开发测试的全链条自主可控。在充分利用成熟的开放平台及开源组件的同时，企业画像坚持核心系统自主研发，在开放、创新及融合的生态下保证了完全自主的知识产权。

关键技术创新与应用方面，利用大数据、机器学习、自然语言处理、图计算及可视化等技术，在标签平台、信息提取、行业分类、推荐算法、文本处理等应用场景下为监管工作全方位赋能。

大数据方面，充分挖掘数据价值，完善的上市公司大数据、基于主营业务的可比公司、贴近监管实际的标签库等功能，构建了驱动业务的全场景数据分析平台。

机器学习方面，使用智能模型为业务人员提供辅助决策信息，包括财务异常分析，可视化机器学习建模平台等，解锁监管经验与AI相互融合的新方式。

自然语言处理方面，依托非结构化数据提取、段落标准化、问询函问题分类等能力，在文书检索、要素抽取等场景助力文书撰写实现智能化升级。

图计算方面，提供快捷关系搜索，大规模自动关系探寻以及资本系识别等一系列的群体关系挖掘能力，将复杂的潜在的关系进行挖掘和展示，为关系图谱探索提供技术支点。

可视化方面，将监管场景关联数据分析，大规模在线阅读加速器、大规模关系图谱展示等技术，让数据更直观，让监管更便捷。

三、有效提升交易所一线监管有效性

目前，企业画像系统已成为除业务流程办理系统外监管人员最常使用的系统之一。以年报审查模块为例，该模块从六大维度构建百余项标签体系，对应触发规则数百条，在年报审查工作中，系统根据年报数据所提示的异常关注点为监管人员的工作带来巨大的便利，有效提升了交易所一线监管有效性。

分类监管模块也是日常监管中使用频次较高的模块，该模块可自动识别出高风险公司及重点关注类公司，自动筛查出公司所存在的各类风险，监管人员可在此基础上结合监管经验、局所沟通情况等对相关指标和触碰风险进行调整，形成最终分类评级结果针对性开展日常监管工作。

违规处分智能辅助模块在系统梳理深交所处分规则及实践经验的基础上，首次探索纪律处分智能生成功能，根据违规类型、发生时间等关键要素，自动推荐并生成违规处分处理表及处分文书的主要内容，解决手工处理的繁琐，推动实现处分工作繁简分流。

共建共享方面，一是扩大对证监会和证监局的开放功能模块范围和数据查看权限，基本实现应开尽开，并纳入会系统相关监管平台；二是将提升服务贯穿项目开发建设全过程，认真听取证监会、各证监局及所内一线监管部门意见建议，建立面向会系统单位的跟踪服务机制；三是加强多方交流，与会科技监管局、市场金融机构、高校等内外部各方交流探讨系统建设思路及优化方向。