深交所的企业画像项目是开发近三年来首度对外披露相关细节。李鸣钟介绍称，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。企业画像对深市2000多份2018年年报进行自动审查，合计提示了14000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5500万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。

李鸣钟还表示，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。

“在我们看来，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。下一步，深交所将持续做好人工监管与科技监管的深度融合，不断提升一线监管能力。”李鸣钟表示，具体深交所将在以下几个方面继续开展工作，一是加强基础制度建设；二是加大重点领域风险防控；三是推进全链条监管；四是切实履行退市工作主体责任。

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