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解码高科技如何监控上市公司风险

2019年09月03日23:19  来源:上海证券报

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  工欲善其事,必先利其器。近期热播的《长安十二时辰》,剧中有个办案利器叫“大案牍术”,该术通过梳理长安各部门过往公文建立起“大唐数据库”,然后精准捕捉案件线索。这有点类似于今天的大数据技术。A股市场也已步入大数据监管时代。在证监会积极构建资本市场的监管大数据平台下,上交所已从上市公司监管切入,自主研发上市公司画像系统平台,让大数据高效赋能科技监管,为资本市场持续健康发展保驾护航,让公司监管的“大案牍术”成为现实。

  平台上线:

  沪市监管利器应运而生

  近日,上交所“公司画像”系统平台正式上线,并将在证监系统内部先行先试,检验科技监管的效力。据了解,目前“公司画像”主要由“公司快览”“风险扫描”及“财报审核”三大模块构成。“三大模块能够帮助监管人员快速、全面地掌握公司情况,更加及时、有效地挖掘公司的潜在风险,有效解决监管痛点,有望推动监管由人力为主向人力与科技深度融合的模式转变。”上交所项目研发人员向记者表示。

  近年来,沪市公司数量日益增多,上市公司发展中的有关问题也日益多样化、复杂化。在公司质量整体向好的情况下,仍不免有铤而走险者、浑水摸鱼者,财务造假、内控缺失、“忽悠式”资本运作等问题,都考验着一线监管的智慧和敏锐度。监管资源有限与监管复杂性增强的矛盾日益突出,亦对一线监管带来挑战。以2018年为例,沪市上市公司共发布10万余份公告,监管人均处理公告数量达2000份。通过事中事后审核,监管共向公司发出各类问询函、工作函上千份。上交所发现,传统监管模式将难以满足高强度的工作要求,亟需通过科技手段突破瓶颈、创新模式,引领监管工作走向智能化。去年8月,证监会正式印发《监管科技总体建设方案》,标志着监管科技建设工作的顶层设计完成,并进入了全面实施阶段。经过一年时间的研究探索、精细打磨,上交所“公司画像”系统平台近日终于揭开面纱。

  “公司快览”:

  多维透视划出监管重点

  “公司快览”作为画像系统集中建设的三大模块之一,是在全面整合公司基本信息和监管数据的基础上,为上市公司建立“名片夹”和“档案袋”,其不仅能让使用者通过直观简洁的“名片夹”快速掌握公司关键特征、形成初步印象,而且还能通过全历史、多维度的“档案袋”帮助使用者深入了解公司的前世今生、方方面面。

  记者随意点开某家公司的快览页面,“信息导图”首先映入眼帘。这幅图如“名片”一样,将公司所处行业、市值、实控人等核心基础信息及主要风险等事项进行集中展示,让使用者能快速勾勒公司全貌,掌握监管要点。紧随其后,九大具体信息子模块对公司信息进行具体全面的展示,包括监管档案、关键指标分析、股价与公司大事、股东及关键人员、业务及财务信息、行业比较分析、资本运作信息、外部评价信息、公司关系图谱等。

  记者注意到,与其他数据软件信息基础基本多源于公司公告不同,沪市公司画像系统的数据来源更广,除了公开信息,还包括XBRL应用积累的信息披露原始数据,以及其他内部监管资料等。因此,“公司快览”中数据的含金量明显更高,还围绕监管需求包含了更多深层次和多维度的重要信息,如借壳上市、股票质押、一致行动人、现金分红、股份回购情况等。这些关键信息,对判断公司实际质地、运作特点、背后动机等有着重要作用,多年不分红的“铁公鸡”、常年涉诉的“老赖”等都将无处遁形。

  “风险扫描”:

  七大维度精准判别重大隐患

  将上市公司存在的风险隐患予以充分揭示和平稳处置,是上市公司日常监管的重要任务之一。及时关注并有效甄别公司风险,是做好这项工作的首要前提。“以往,公司监管普遍采用人工紧盯严防的方法,每个监管员结合自身监管经验和外部舆情股价等,对分管公司的财务和非财务的信息分析比对,从而识别摸排风险。不仅费时费力,还可能受制于自身情况徒劳无功。而公司画像系统的‘风险扫描’就很好地解决了这个问题。”交易所参与系统设计的监管人员向记者介绍。该模块从财务业绩风险、经营风险、公司治理及合规风险、股东关键人员风险、资本运作风险、公司债券风险、股价舆情风险等七个维度,设置80个风险标签、160余项触发预警情形的业务规则,努力实现对公司风险的识别判定和提前预警。

  在具体指标的设计上,上交所结合行业监管经验,并深入剖析了过往十余年的典型监管案例和风险公司,通过横向、纵向的深入比对和汇总分析,将风险类型和预警参数类型化、具像化、标准化,即使毫无监管经验的使用者也能通过系统及时精准的风险提示,找出公司可能存在的疑点和风险,继而进一步针对性地进行核查验证,大大提高了问题的发现能力和速度。例如,对存贷双高类的风险,结合存贷规模、利息收入匹配情况等,设置相应的观测指标。

  在更新频率上,为保证风险识别度实时性,系统实现了每日扫描更新,结合公司和行业等相关参数变动情况,自动调整公司风险判定结果。为有效服务监管需求,交易所对风险重要性和时效性进行了等级区分,对不同级别和类型的风险设置了不同的预警标识,如对于需长期关注、可能对公司经营业绩和治理稳定性产生重大影响的风险事项,系统将进行持续提示,对重大负面舆情、股价异常波动等需要监管快速反应情形,系统也将第一时间反馈,体现了精准监管的思路。“通过各类预警指标的合理设置和自动扫描,做到各类风险早发现、早处置,监管主动性和全面性将得到较大提升,监管资源也得以有效分配,强大的技术保障将促使监管效能实现质的飞跃。”开发人员向记者表示。

  “财报审核”:

  智能审核定期报告又快又灵

  定期报告是对上市公司经营情况的全面展示和系统总结,财报审核历来都是交易所公司监管的重要工作,也是发现公司风险和挖掘公司问题的主要途径。“财报审核”模块,从财务舞弊动机、资产质量、盈利情况、财务评价等方面,构建78个标签、200余项预警规则,实现沪市公司定期报告自动审查全覆盖。各个标签的设计都凝聚了独特的监管思维。如财务舞弊动机标签下设的二级标签,涉及业绩承诺压力、股权激励动机等评价指标,评估公司进行不当盈余管理的可能性和风险。而异常预付账款、大额商誉减值、存贷双高等近年来市场热议的风险,在系统指标设计时均有涉猎。在盈利情况和财务评价方面,上交所引入了一套完整的财务分析指标系统,从周转情况、业绩表现、偿债能力等方面,对公司进行全方面测评。系统强化了财务报表各部分数据间的勾稽关系,通过交叉比对验证帮助分管揭示财务报表背后隐藏的风险和疑点,聚焦关键问题,大大提高监管效能。

  记者注意到,在指标设计时,平台纳入了多项同行业比较指标。例如,在设计应收账款集中度较高的风险提示时,考虑了相关指标在同行业公司中的水平。同行业比较的设置既包容了不同行业经营特点的差异,避免出现虚警,也保证了指标的精准性,防止出现漏报。诸如此类的与行业相关的预警规则还有很多,充分体现了上交所多年分行业监管实践的累积。此外,项目研发人员还介绍,系统还可以根据同行业公司定期报告实时披露情况进行风险预警更新,并在审核简报中予以提示,以便于分管人员更好地了解行业全貌信息。

  “在系统的辅助下,监管员能够在大量的财报信息中迅速锁定隐藏的风险和疑点。过去我们需要使用excel、计算器手工分析得出的异常情况,现在只需要轻松点点鼠标,就能够一目了然,成竹在胸。在年报季的繁忙时刻,这种‘一键式’的操作大大减轻了人工审核压力,也提高了审核的精准度。”监管人员向记者感概。据了解,经对2018年年报审核情况的检验,系统自动生成的审核简报对当期年报审核问询函问题的覆盖率已达到近60%。

  打造监管辅助平台:

  未来拟对外开放部分功能

  与目前众多市场化的数据终端软件相比,“公司画像”还有怎样的独特性?

  据项目研发人员告诉上证报记者,兼顾通用性和专业性构建了平台的独特优势。“正如前面多次提到,该平台既吸收了外部软件的基础数据,充分使用有关公开信息,更着重体现出监管专业性。最终目的还是为了给公司监管提供智能化辅助。”其实,平台中的很多预警指标都是根据监管人员多年积累的监管经验、业务需求、数据分析而精准设计的,专业性实用性较强,也充分贯彻了分类监管和分行业监管的理念。

  在突出专业性的同时,上交所也希望增强“公司画像”的通用性和服务性。在用户开放层面,上交所初期考虑在监管系统内部开放使用,实施监管资源共享,未来还将尝试面向上市公司甚至市场更多用户开放部分功能或满足定制化需求,使平台成为大家共享、共赢的技术支撑工具。使用者在符合安全要求的网络中只需用户名密码就可轻松登陆,无须繁复使用e-key下载注册登陆,大大增加了使用便捷性。在技术架构上,也考虑了用户类型和应用场景的可拓展性。

  事实上,科技监管的实质是希望借助大数据平台全面掌握上市公司动态,进一步防范和化解金融风险,促进多层次资本市场健康稳定发展。如何加强对上市公司的服务支持,让其感受到业务系统的便捷性和友好度,成为监管及技术人员一个重要研发方向。“我们已做好相关准备工作,如开发手机客户端办公平台通过手机APP办理相关信息披露业务,提高信息披露效率。”技术人员将不断为平台注入科技动能。

  大数据加速赋能下,科技监管将走向何方?上交所公司有关部门负责人向上证报表示,一方面,上交所将根据平台运行情况,对现有预警指标的内容、阈值等不断优化,务求实效,严守风险防控底线;另一方面,上交所也将继续将分散的监管经验具象化、规则化、体系化,结合信息的互联互通和交叉验证,并逐步引入机器学习,进一步实现增强线索发现、分析和预警能力,推动监管模式的变革。

  值得期待的是,随着相关系统逐渐成熟,未来在临时公告审核、重组预案审核等应用场景的科技监管手段也将不断丰富,人机互补的智能化监管蓝图将逐步实现。

文章关键词:风险防控 友好度 XBRL 精准设计 财务分析指标 e-key 风险类型 风险提示 风险识别 风险隐患 责编:王江龙
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