為實現(xiàn)新三板掛牌公司財務(wù)治理風(fēng)險精準(zhǔn)預(yù)警，切實提升監(jiān)管審查效率，近年來，全國股轉(zhuǎn)公司一直致力于科技手段在公司監(jiān)管中的運(yùn)用，并于近期上線了“ReGo掛牌公司風(fēng)險畫像系統(tǒng)”(以下簡稱“ReGo系統(tǒng)”)，協(xié)助進(jìn)行掛牌公司2018年年報審查工作。目前，ReGo系統(tǒng)運(yùn)行效果良好。

　　ReGo系統(tǒng)是基于大數(shù)據(jù)、人工智能的科技監(jiān)管系統(tǒng)，以三大類別、兩個層次、九個行業(yè)的定期報告模板以及43項臨時公告模板形成的XBRL信息披露數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，輔助監(jiān)管人員快速審查信息披露文件，重點(diǎn)篩查掛牌公司財務(wù)粉飾、持續(xù)經(jīng)營、合規(guī)治理等問題，實現(xiàn)了線索發(fā)現(xiàn)、分析和預(yù)警功能。在充分總結(jié)交易所市場監(jiān)管實踐和會計師事務(wù)所審計經(jīng)驗上，ReGo系統(tǒng)構(gòu)建了一套包含880余項判斷標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)體系，其中財務(wù)舞弊識別指標(biāo)270條、運(yùn)營風(fēng)險識別指標(biāo)303條，同時將上述指標(biāo)歸集為業(yè)務(wù)循環(huán)、財報勾稽、粉飾動機(jī)、償債能力、管理能力等40個指標(biāo)集群，多角度分析判別掛牌公司風(fēng)險。

　　利用大數(shù)據(jù)和人工智能是考驗技術(shù)含量的關(guān)鍵。ReGo系統(tǒng)利用“基于DROOLS規(guī)則引擎部署的專家經(jīng)驗規(guī)則模型”、“基于XG-Boost機(jī)器學(xué)習(xí)方法的AI模型”兩種方式來確定風(fēng)險閾值。通過輸入市場400余家“壞公司”樣本，專家經(jīng)驗規(guī)則模型借助統(tǒng)計技術(shù)逐步試錯尋找具有區(qū)分度的指標(biāo)、確定最優(yōu)比對閾值，機(jī)器學(xué)習(xí)AI模型通過最優(yōu)算法對樣本特征進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，地提高了對“壞公司”的區(qū)分度。

　　從監(jiān)管效果看，全國股轉(zhuǎn)公司就2018年年報進(jìn)行公開問詢的掛牌公司中，約85%的公司被ReGo系統(tǒng)預(yù)警有財務(wù)舞弊風(fēng)險;從會計師出具的審計意見看，審計報告帶持續(xù)經(jīng)營重大不確定性段落的掛牌公司中，約87%的公司被預(yù)警;審計意見為無法表示意見和保留意見的掛牌公司中，約89%的公司被預(yù)警。ReGo系統(tǒng)上線后，年報審查時間節(jié)省了四分之一以上。

　　下一步，全國股轉(zhuǎn)公司將進(jìn)一步修正指標(biāo)體系和系統(tǒng)功能，持續(xù)更新樣本庫訓(xùn)練AI模型，豐富規(guī)則庫，構(gòu)建基于日常臨時公告、外部數(shù)據(jù)的動態(tài)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，建立掛牌公司標(biāo)簽體系等，持續(xù)推進(jìn)科技監(jiān)管系統(tǒng)的優(yōu)化開發(fā)工作。

　　頭圖來源：123RF

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