上市公司作为实体经济的“基本盘”和资本市场发展的重要主体,是推进现代经济发展方式转变的重要力量,涉及利益方众多,其一举一动都牵动资本市场运作的方方面面。
从资本市场发展和建设角度,监管机构鼓励上市公司提高经营质量,增强价值创造和价值管理能力。同时,及时发现市场运行与发展过程中的潜在风险与风险传导因素,给投资者一个真实、透明、合规的市场环境,也尤为重要。
当下,通过大数据、云计算、人工智能等新兴技术创新监管方式,成为大势所趋。基于长期服务监管机构的专业经验,数联铭品科技有限公司(以下简称BBD)在资本市场监管领域已完成技术积累与产品规划,成立预智金科子公司为资本市场提供数字化转型服务,助力构筑资本市场风险防范新体系。
上市公司财务造假频现,监管持续加码
近年来,国内上市以及海外上市的一些公司,均被查出存在大规模系统性财务造假,涉嫌严重信息披露违法违规,引起了资本市场与监管机构的高度关注。
近期,广东榕泰因财务造假等信息披露违规行为,成为首单因违反新《证券法》的相关规定而被处罚的案例,公司及公司实控人、董监高等15人合计被广东证监局处罚1500万元,“60万顶格罚款”成为历史。
监管机构对于遏制资本市场财务造假的态度坚决,加大处罚力度,大幅提高了上市公司与中介单位的违法成本,使得上市公司需要更加谨慎与准确地披露相关信息。这一变化为市场服务机构利用大数据、人工智能等前沿技术,构建财务舞弊和违规风险的识别模型,辅助上市企业进行披露信息的核查与风险自检并及时进行修复,提供了新的广阔需求。
注册制改革下,科技监管势在必行
2020年6月18日,第十二届陆家嘴论坛中提出,强化对市场中介机构的监管,大幅提高对财务造假等违法违规行为的打击力度。
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出要提升金融科技水平;要全面实行股票发行注册制,建立常态化退市机制。未来注册制的逐步推广,对监管机构、市场机构、投资者甄别上市公司财务披露信息的真实性,挖掘优质投资标的能力提出了更高的挑战。传统的财务审计工作需通过现场审计并结合财务专家的深度分析,才能获取较为可信的财务分析结论,此方法依赖专家经验且审核周期长、难度大,为财务审计工作带来了挑战。
伴随着大数据、云计算、人工智能等新技术的蓬勃发展,在复杂的资本市场中,充分运用前沿技术提升对财务舞弊和违规风险的识别能力,成为资本市场监管的大势所趋。
在推动全行业数字化转型的大背景下,资本市场风险监测预警成为BBD大数据创新实践解决方案之一。BBD预智金科团队基于长期服务监管机构的专业经验,在此领域,已完成技术积累与产品规划,可为资本市场机构提供全流程的财务舞弊分析工具与平台,助力市场机构服务对象的审查与上市公司开展自查自检。
业务+技术+行业经验,“三位一体”助力监管
通过创新手段和治理办法助力资本市场监管,提升监管效能和市场治理水平,维护市场的稳定运行,注定是一项长期工作。在大数据、人工智能等领域具有突出优势的前沿科技公司,为科技监管提供了更多的可能性。
2017年起,BBD预智金科团队开始探索资本市场监管领域,坚持业务+技术+监管经验“三位一体”方法论,依托大数据对信息的全面刻画和精准分析能力,基于机器学习和统计方法,结合大数据与监管经验对企业进行全面刻画和精准分析,从而实现财务异常和风险的快速有效识别。
BBD预智金科团队长期服务于证监会、深交所等监管机构,曾深度参与了证监会相关业务监管科技系统的建设,具有丰富的一线专业能力和业务经验。目前团队已形成基于大数据的一整套财务风险分析方法论,并依此构建了Foresight Anti-Fraud智能财务分析模型,可助力监管机构、金融机构、投资者挖掘优质企业、甄别问题企业,提供成套完整的解决方案。
多维数据交叉验证,让异常无处可藏
传统财务分析方法依赖专家经验的积累,而资本市场瞬息万变,财务造假手法也在不断变化,必然存在传统业务人员依据其自身经验无法覆盖的财务异常逻辑。
BBD预智金科对模型输出的各类财务异常规律进行验证、筛选,构建财务造假路径库并辅以相应的直观业务解释,保证系统可自动化输出易理解、可溯源、符合业务经验的财务异常线索,直接为用户提示财务异常预警信号。
Foresight Anti-Fraud财务分析系统以科学的可比公司分组为基础设施,将异常行为作为突破口,以“动机—手法—线索”的分析逻辑,识别该异常行为的财务造假逻辑,获得业务专家认证后纳入财务造假规律库,成为财务造假识别的常规监控标签。后续,还可结合外部数据进一步交叉验证异常行为的真实性,锁定财务造假线索,为用户提供简单、直观、易理解的财务舞弊分析结论,通过智能算法实现财务分析需求。
【案例介绍】
2018年,BBD中标深交所资本市场监管领域对外合作研究项目《上市公司财务报表分析方法与技术研究》,与深圳证券交易所开展合作课题研究,通过该合作课题研究,BBD基于大数据、人工智能技术对信息的全面刻画和精准分析能力,依据上市公司公开披露的财务报表、年度报告、招股说明书等数据信息,研究识别上市公司财务状况异常情形,提示财务异常线索,并分析其财务异常的动因和潜在的风险,助力深圳证券交易所实现对财务舞弊的精准识别和对违约风险的前瞻预警。
2020年,BBD再次中标“上市公司财务异常课题—工程化落地实施”作为对课题研究的落地,旨在进一步巩固前期研究成果,推进监管工具的落地实施,切实增强监管科技研究成果的实战化应用力度,通过双方合作研发与工程化的方式进一步探索具体场景的应用。BBD也将与深圳证券交易所继续共同推动证券期货行业的监管科技成果落地,构建资本市场监管新体系。
BBD深度参与监管机构对于上市公司的财务异常风险排查工作,已对深交所上市的2000余家企业,2018年和2019年度合计4000余份年报进行了详尽的财务异常分析,并已筛选出了部分高风险级别公司进行预警提示。
据悉,上述高风险等级公司中,部分公司已被查实,由监管机构出具了警示或行政处罚:如某环保行业企业涂改收入确认证据收入舞弊、某肉食品企业虚增货币资金、某制药企业关联方占用资金不入账、某制药机械企业通过保理业务操纵利润、某企业滥用完工百分比法调节收入等传统分析已难见成效的舞弊手段均被大数据财务异常分析系统准确识别。
除上述案例以外,BBD已深耕资本市场数字化转型服务,曾被特邀作为增强深交所研究攻关力量的市场机构,参与深交所《面向上市公司监管的知识图谱构建与应用POC》项目的技术验证工作;曾服务于中国证监会中央监管信息平台-私募基金监管信息系统机构画像项目和上市公司监管信息系统画像功能需求开发项目;已被选为ITL反财务舞弊智能技术专业委员会成员。
（张铭阳）
