本文研究了大语言模型等AI技术在智能问答、风险企业筛查与年报审阅等典型场景下的实际应用，结果显示上述技术有效提高了监管效率。本研究旨在为证券监管机构提供参考，推动监管智能化发展，对促进金融市场高效、稳健运行具有一定意义。

一、引言

（一）研究背景

在数字经济迅猛发展的当下，金融科技推动了行业蓬勃创新，新技术与互联网平台模式创造了更灵活、便捷、普惠的金融服务形态。但与此同时，跨界发展和模式创新使传统监管框架面临挑战，原有的制度安排难以及时应对行业边界模糊化和业务多样化。许多创新业务游离于分业监管体制之外，既易形成监管空白，也造成多头管理和职责重叠，不同监管主体之间的协调和信息联动变得复杂且低效。这不仅让企业在合规路径中受限，也为市场套利和系统性风险积聚埋下隐患。

在此背景下，各国监管机构纷纷推进监管科技（RegTech）的应用，尝试利用前沿技术解决问题。英国通过推出“监管沙盒”机制，为金融科技企业提供了在真实市场环境中安全试点创新产品的机会，有效促进创新与监管规则的衔接。美国则加强了人工智能等新兴技术的合规管理，规范银行及金融机构对数据安全、算法风险及信息透明的要求，并不断完善针对金融科技的法律与政策体系，保障金融市场的稳健运行。我国政府高度重视金融科技在证券监管领域的应用，出台了一系列政策支持，持续推动人工智能、大数据、区块链等创新技术在监管体系中的落地。例如，《金融科技发展规划（2022-2025年）》明确提出要通过科技手段优化金融监管体系，提升风险防范能力。

（二）证券监管的痛点

数字金融生态蓬勃发展，数据与算法成为驱动行业创新的核心动力。金融科技平台依靠庞大的数据资源，不断拓展服务边界，也加剧了监管层面所面临的数据安全、隐私保护和信息治理等新型风险。证券市场涉及的交易数据、财务信息、公告披露与舆情资讯极为繁杂，传统监管模式主要依赖人工分析和静态规则，难以及时应对这一数据环境，导致监管响应滞后，风险排查存在盲区。

在当下多样化、跨界交融的业务模式中，不仅市场欺诈手段日益隐蔽，利用数据和社交平台进行财务造假、内幕交易、情绪操控等违规行为层出不穷，而且大规模数据采集与算法决策还带来信息权属不清、数据滥用及征信失灵等问题，加大了行业的整体风险敞口。部分金融科技机构无牌照或超范围经营，使风险在复杂网络结构中迅速传递与扩散，这对传统的合规管理和风险防控体系提出了更高要求。

合规压力与成本日益攀升，金融机构在满足不断增长的监管要求基础上，不得不投入大量的人力和资源，尤其在跨市场、跨产品与跨境监管方面，协同效率、合规标准和法域协调成为制约行业健康发展的重要因素。与此同时，算法“黑箱”、数据依赖和人工智能决策的不可解释性，也使得合规问责和纠偏机制受到挑战，使得监管的工程化、智能化与透明度需求愈加迫切。

在此背景下，构建开放、协同、创新和风险防控并重的公司文化与治理体系更为重要。我们倡导以数据安全、客户保护、合规内化和技术创新为根本，积极探索法治与科技手段相结合的治理模式，在保障创新活力的同时，持续完善行业治理，共同营造高质量、可持续发展的金融生态环境。

（三）研究目标

本研究旨在探讨人工智能和金融科技在证券监管领域的应用，分析其在监管案例问答、风险企业筛查、年报审阅等场景中的实际应用效果，以及探讨AI技术在证券监管中的挑战及未来发展方向。

通过本研究，希望能够为证券监管机构提供AI技术应用的参考，推动智能监管体系的建设，降低合规成本，促进金融市场健康发展。

二、人工智能技术在证券监管领域的具体应用

（一）监管智库问答

在资本市场规模持续扩张、金融创新不断深化的背景下，证券监管面临数据碎片化、法规动态性强、决策复杂度高等现实挑战。传统监管模式依赖人工梳理海量法规文件与监管案例，难以实现信息的高效整合与风险的精准识别，导致监管响应滞后、执法标准不统一问题。为此，“监管智库问答”系统应需求而生，“监管智库问答”系统的目标，是把分散各处的监管知识集中起来，让大家查找、理解政策和案例变得更快捷、更清晰。同时，系统会不断根据最新法规进行更新，帮助大家用上最新的政策依据。通过智能工具的辅助，让日常的监管工作更加标准化、规范化，减少个人随意判断，让处理问题有理有据。

图1监管智库问答应用架构图

“监管智库问答”应用以“知识图谱 +RAG技术”为核心（架构参见图1），构建了覆盖监管全链条的智能化中枢体系，形成“检索 - 生成 - 验证”的闭环流程，技术架构聚焦三大核心中枢：

知识整合中枢：通过对法律法规、监管案例、市场主体信息等非结构化数据进行解析，转化为标准化的数据，并建立映射关联。例如，系统将证券法条款、上市公司违规案例与实际控制人信息编织成“行为 - 规则 - 责任”的关联图，使监管人员能通过任意切入点（如某公司名称、某类违规标签）快速追溯完整监管链条，解决数据分散问题。

智能响应中枢：基于RAG技术的问答交互界面，系统实现了“问、析、答”一体化流程：使用者提出问题，系统即时调用数据库中关联的法规条款、相似案例及主体画像，通过语义推理生成违规判定报告。报告明确违规性质与处罚依据，提供历史案例对比与风险传导路径模拟，例如在分析关联交易违规时，系统可自动关联近三年修订的《信息披露管理办法》与同类案件的处罚结果，辅助生成处理建议，这样就降低了人工分析的时间成本与主观偏差。

动态优化中枢：系统内置法规时效性校验与案例逻辑一致性验证模块，实时跟踪政策变化，结合监管人员的反馈与行业实践数据，持续更新数据库。例如，当市场出现新型“影子交易”违规模式时，系统可通过数据库中的案例标签进行动态匹配，快速识别风险特征并将新案例纳入知识库，使知识内容始终与监管实践保持统一。

（二）风险企业筛查

风险企业筛查的功能主要基于风险叠加的核心理念，构建了针对上市企业的多维风险评估模型，整合了财务数据、市场信号、交易行为等26项风险指标。模型设计遵循监管规则显性化的原则：一方面，指标阈值锚定《上市公司风险分类管理办法》等规范性文件，例如将商誉风险定义为商誉净值占净资产比例超过50%；另一方面，引入全市场分位数与行业均值双重校准机制，修正传统模型中因行业性质导致的系统性误判。以资产负债率偏高风险测算为例，模型检测企业资产负债率是否超过全市场70%的警戒线；若行业平均资产负债率本身已超过70%，则进一步判断企业资产负债率相对该行业均值是否超过20个百分点，以此作为复合判定标准。短期流动性风险测算则采用组合判定方式，模型检测流动比率是否低于1，同时结合速动比率（阈值为0.5）与现金比率（阈值为0.2）构建组合型判定规则，这较单一指标更能反映企业真实的偿债压力。其他主要财务风险指标参见表1财务风险指标。

表1财务风险指标

（文章来源：上海证券报·中国证券网）

原标题：人工智能和金融科技在证券监管领域应用研究

郑重声明：信查查发布此内容旨在传播更多信息，与本站立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。