深交所李鸣钟： 企业画像自动审查2000多份年报 提示超万条异常关注点

6月29日，深交所副总经理李鸣钟出席2019年中国上市公司论坛，介绍了深交所在推进科技监管、提升一线监管能力方面的探索和实践。

其中企业画像项目自2016年底启动开发后，已应用于上市公司日常监管、年报审查、重组审查，是深交所在科技监管方面推出的重要成果。今年对深市2000多份2018年年报进行自动审查，合计提示了14,000条异常关注点。

利用科技手段，无疑能迅速提升违法违规线索发现和风险分析预警能力。而证监会主席易会满曾特别提出，提高上市公司质量是上市公司监管的首要目标。加强上市公司监管，实施分类监管是基本方法，监管流程再造是重要基础，加强科技监管是有效手段，提高违规成本是核心举措。

企业画像汇集逾5500万条市场主体数据

深交所副总经理李鸣钟表示，近年来，深交所密切关注大数据、人工智能等新技术发展趋势，高度重视监管智能化建设，牢牢抓住金融科技创新带来的发展机遇，积极运用科技手段助力一线监管，陆续开发了覆盖公司监管、交易监管和风险监测等各业务领域的智能应用平台，推动监管经验与智能科技的深度融合，构建人力与科技融合的监管新模式。

其中，他介绍了企业画像项目的建设情况。据了解，企业画像是以深交所多年累积的公司监管数据资料为基础，通过自然语言处理、数据挖掘、机器学习等技术对数据进行自动运算、分类，形成风险提示标签体系，帮助一线监管人员快速把握公司特征和风险的智能化监管辅助系统，以增强线索发现、分析预警能力。

“企业画像项目于2016年底启动开发，目前一期、二期项目已陆续上线，已应用于上市公司日常监管、年报审查、重组审查，是深交所在科技监管方面推出的重要成果，也为后续的投资者画像、市场画像、机构画像等科技监管项目提供了经验。”李鸣钟表示。

企业画像集成业务财务、股权股东、监管评价、信息披露等多维度信息，将监管经验凝结成反映企业风险的标签体系，可以直观展示企业特征并提示异常。在审查辅助方面，利用机器学习技术，对交易所近年来发出的数千封年报与重组问询函进行分析，对2万条具体问题进行分类汇总，初步实现年度报告和重组方案的自动审查。

在深市2018年年报审核工作中，企业画像就进行了自动审查，合计提示了14,000条异常关注点，平均每家公司约为7条，大大提高了年报审核效率和审核质量。在关联关系识别方面，企业画像汇集超过5,500万条的市场主体海量数据，并不断扩充数据来源，支持自然人关系搜索、资本系分析等功能，有效识别市场主体之间的隐性关系。

企业画像项目仍在开发建设。李鸣钟表示，“目前，企业画像三期项目正在开发中，我们将重点开发财务舞弊识别、上市公司风险评估、违规处分智能辅助、舆情智能监测分析等功能，进一步提升监管智能化。”

以科技监管为基础全面提升一线监管能力

人工智能技术兴起后，社会对于机器是否会替代人脑的争论较多。李鸣钟认为，科技监管并不能完全取代一线监管，科技监管需要随着市场发展、规则变化、监管实践不断迭代升级。

接下来，深交所将持续做好人工监管与科技监管的深度融合，通过四个方面不断提升一线监管能力。

一是加强基础制度建设。系统开展自律监管规则体系适应性评估和修订工作，重点解决市场规范发展亟需的制度供给问题，健全上市公司监管及信息披露规则体系。

李鸣钟谈到，“目前，我们已成立专项工作小组进行自律规则梳理，全面推进规范运作指引修订、行业信息披露指引体系优化、备忘录梳理等各项工作。”

二是加大重点领域风险防控。充分利用股票质押风险监测系统，密切监测风险变化情况，通过问询约谈等措施压实大股东主体责任，推进质押风险化解。从源头防范并购重组“三高”风险，对业绩大变脸、商誉大减值等异常方案启动“回头看”核查机制，强化业绩承诺履行情况监管，逐步化解商誉风险。

三是推进全链条监管。进一步完善信息披露、交易监控与现场检查的监管闭环，以年报事后审查、重组业绩承诺履行、并购标的业绩变脸、资金占用、违规担保和关联交易非关联化等为重点，深入推进非现场监管与现场检查的监管联动。2018年以来，深交所已组织实施了10余家上市公司的现场检查，及时制止和精准打击了多起违法违规行为。

四是切实履行退市工作主体责任。今年5月，深交所对7家公司做出股票暂停上市、对2家公司做出股票终止上市。

李鸣钟对此表示，“未来我们将继续把好出口关，对触及退市标准的企业坚决退市、一退到底，促进‘僵尸企业’‘空壳公司’及时出清，净化市场生态。”

（编辑：巫燕玲）