上交所的科技“天眼”：能主动发现老鼠仓，侦测网络“黑嘴”(2)

例如，运用机器学习技术，开展投资者画像研究。投资者画像技术从交易风格、持仓特征、投资偏好、历史监管信息等维度，设计了数百个机器学习的特征指标。该技术以图形化方式，全方位快速展示投资者的长期交易特征，帮助交易实时监控人员准确锁定频繁参与题材股炒作、故意以拉抬打压等手法误导其他中小投资者的异常交易账户。同时，也能够更加主动、高效地发现较为隐蔽的“老鼠仓”交易账户。

又如，运用知识图谱技术，分析建立违法违规账户组的关联关系。这一监管技术深度整合了账户开户信息关联、交易关联、终端设备关联等多个维度数据，并借助最新图数据库技术，快速生成拓扑图，能够清晰地体现大账户组内复杂多变的关联模式。在2017年初筛查涉嫌操纵次新股的案件线索过程中，借助这一账户组关联性分析技术，大幅提升了识别操纵嫌疑关联账户的效率与准确性，较为完整地还原了多账户多点联动操纵行为的全过程。

此外，还深入研究应用文本挖掘技术，侦测网络“黑嘴”行为。即通过运用文本挖掘和语义分析，自动抓取热门网络社区的荐股信息，并同步筛查相关股票行情中的异动情形。这一监管新技术有助于深度分析异动股中“抢先交易”行为，挖掘网络“黑嘴”嫌疑账户。

目前，上述三项智能技术研究已陆续投入监管实践应用，对提升一线监管效能发挥了积极作用，并有力地支持了证监会的专项稽查执法行动。接下来，在交易一线监管方面，本所将继续推进科技监管的研究应用，组织开展重大技术难题攻关，加快交易监察系统的优化升级。

提问：在上交所债券市场发展方面，科技监管的情况如何？

上交所回答：随着上交所公司债券监管工作的不断深化，科技监管正发挥越来越大的作用，不断提升监管效率。去年开始，上交所公司债券信息披露开始推行XBRL（可扩展商业报告语言）技术，有效提高了信息披露的规范化程度和数据采集效率，大幅提升了后续数据分析及深度挖掘的可能。此外，上交所目前已初步建立债券监管风控系统和回购数据报送系统，形成了较为全面的基础信息数据库，风险监测及预警的执行效率将得到有效提升。未来，上交所将通过增加外部数据源接入等方式进一步扩展用于风险管理的信息来源，以实现更为全面高效的风险监测和监管体系。