金沙网投平台:新三板科技监管有何作用,全国股转公司科技监管系统上线

摘要 【新三板科技监管有何作用 精准构建企业画像
智能识别风险】近期从多个角度对挂牌公司2018年年报进行了分析。面对海量年报,全国股转公司不仅组建了专门的年报审查小组对重点公司、疑难问题进行问诊,还运用科技监管手段提高年报审查的智能化水平。
近期从多个角度对挂牌公司2018年年报进行了分析。面对海量年报,全国股转公司不仅组建了专门的年报审查小组对重点公司、疑难问题进行问诊,还运用科技监管手段提高年报审查的智能化水平。

为实现新三板挂牌公司财务治理风险精准预警,切实提升监管审查效率,近年来,全国股转公司一直致力于科技手段在公司监管中的运用,并于近期上线了“ReGo挂牌公司风险画像系统”,协助进行挂牌公司2018年年报审查工作。目前,ReGo系统运行效果良好。

金沙网投平台,全国股转公司近日表示,在年报审查中,通过科技监管系统辅助监管人员紧盯挂牌公司财务舞弊风险,如收入真实性存疑、毛利率变动异常、应收账款长期挂账、减值计提不充分等问题。

ReGo系统是基于大数据、人工智能的科技监管系统,以三大类别、两个层次、九个行业的定期报告模板以及43项临时公告模板形成的XBRL信息披露数据为基础,辅助监管人员快速审查信息披露文件,重点筛查挂牌公司财务粉饰、持续经营、合规治理等问题,实现了线索发现、分析和预警功能。在充分总结交易所市场监管实践和会计师事务所审计经验上,ReGo系统构建了一套包含880余项判断标准的指标体系,其中财务舞弊识别指标270条、运营风险识别指标303条,同时将上述指标归集为业务循环、财报勾稽、粉饰动机、偿债能力、管理能力等40个指标集群,多角度分析判别挂牌公司风险。

普华永道近日揭秘了科技监管的具体手段,原来大数据、人工智能、流程自动化、云计算、应用程序编程接口、区块链等新兴技术已经成为监管科技的常用技术。

利用大数据和人工智能是考验技术含量的关键。ReGo系统利用“基于DROOLS规则引擎部署的专家经验规则模型”、“基于XG-Boost机器学习方法的AI模型”两种方式来确定风险阈值。通过输入市场400余家“坏公司”样本,专家经验规则模型借助统计技术逐步试错寻找具有区分度的指标、确定最优比对阈值,机器学习AI模型通过最优算法对样本特征进行深度学习,地提高了对“坏公司”的区分度。

普华永道称,这是因为随着挂牌公司与日俱增,依靠人工来处理分析监管对象报送的逐渐无法满足监管需求,监管机构必须借助新兴技术来全面提升数据处理效率和监管效率。

从监管效果看,全国股转公司就2018年年报进行公开问询的挂牌公司中,约85%的公司被ReGo系统预警有财务舞弊风险;从会计师出具的审计意见看,审计报告带持续经营重大不确定性段落的挂牌公司中,约87%的公司被预警;审计意见为无法表示意见和保留意见的挂牌公司中,约89%的公司被预警。ReGo系统上线后,年报审查时间节省了四分之一以上。

普华永道表示,科技手段可以高效率地赋能各个环节,对企业各方面数据和信息进行快速提炼、比对、深挖、探索,以识别不完整、不规范、不充分和不真实等信息披露违规事项。

下一步,全国股转公司将进一步修正指标体系和系统功能,持续更新样本库训练AI模型,丰富规则库,构建基于日常临时公告、外部数据的动态风险预警系统,建立挂牌公司标签体系等,持续推进科技监管系统的优化开发工作。

上述提到的技术可以从四个方面对挂牌企业进行监管。一是实现在上百页的年报和数百份临时公告中快速检索企业信息,明确企业所属行业情况、主营业务商业模式及其变化、企业公众性、监管痕迹等,帮助监管人员快速了解公司基本情况,对企业形成基本认知。

头图来源:123RF

二是严密的规则网可以对会计科目和指标进行严密的规则勾稽,自动排查成本、利润、资产、现金流等多角关系的一致性,识别跨周期的异常变化,最终发现违规线索并匹配相应的违规动机。

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三是大数据AI模型从上千个维度深度学习被监管问询的可疑企业,捕捉其共性,从第二视角透视企业违规迹象,提炼专家经验可能遗漏的信息,从而实现对违规企业的精准定位。

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四是在识别异常问题后,结合自然语言处理技术提炼的附注信息、外部舆情、工商信息等多维度信息,交叉比对公司情况,进一步判定异常合理性。为监管人员提供全景信息,便于其对疑难杂症进行深度核查。

普华永道表示,AI技术赋能日常监管只是新兴技术运用于监管科技的起步阶段。随着科技手段在实践中不断完善,监管大数据平台未来进一步智能化识别各类风险的同时,还可以协助挂牌公司实现有效的投融资对接。一方面对企业进行精准画像构建标签,实现对资金提供方的有效推送;另一方面也可从监管视角输出评级,提示风险,帮助企业更好地从金融机构获得融资。

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