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  上市公司分类监管的理念已有多年。在对上市公司进行评价分类的基础之上,针对不同类别的公司,采取差异化的监管措施,从而提高监管效率。
  据介绍,早在2001年,深交所就开展了上市公司信息披露考核,初步探索分类监管机制。2003年,深交所制定实施上市公司风险分类相关标准,结合定期报告审查动态评估上市公司风险分类等级。在监管实践中,深交所定期结合市场发展态势和监管发现的新问题,并结合板块特点,不断完善分类监管评价机制。
  深交所表示,目前已建立了一套基于信息披露、公司治理、规范运作、营运能力、盈利能力和偿债能力等维度,以行业横向对比和历史纵向对比为基本方法,以精准识别风险为主要目标的分类监管评价体系,具体涵盖40余项财务和非财务风险指标。
  从监管分类上来看,按照监管关注度,深交所将上市公司分为正常、关注、重点关注、重点监管四类。而在“黑天鹅”事件偶有发生的情况下,在年度评级之外,深交所还引入每月动态调整机制,切实做到风险早发现、早跟踪、早处置、早化解。
  在对两千余家上市公司的监督管理中,如何能做到迅速、高效,面面俱到且有的放矢?科技监管起到的作用不可小觑。
  具体来看,深交所科技监管主要有以下三大实践:
  一是聚焦风险监测预警,建成涵盖市场运行风险监测系统以及股票质押、融资融券、固定收益三大重点业务风险监测系统,实时监测市场杠杆水平并进行压力测试,提升交易所风险预研预判能力。
  二是聚焦违法违规线索发掘,上线科技监管项目,如自主开发“企业画像”系统,可展示和查询全国所有工商登记企业之间的持股和任职关系,智能探寻识别隐蔽关联交易,辅助监管员发现关联交易非关联化、虚构交易等违法违规线索。
  三是聚焦监管问题识别,应用机器学习、文本挖掘等新技术以及年报事后审查辅助系统、“企业画像”系统等,对交易所近年来发出的数千封年报与重组问询函涉及的逾2万条具体问题进行分析总结,结合企业业务、财务、股权、股东、信息披露、监管评价等多维度信息,初步实现年度报告和重组方案的自动审查。
  今年6月底,深交所副总经理李鸣钟在2019中国上市公司论坛上介绍,企业画像以深交所多年所积累的上市公司监管数据资料为基础,通过自然语言处理、挖掘数据、机器学习等技术,对数据进行自动运算、分类,形成风险提示标签体系,帮助一线监管人员快速把握公司特征和风险的智能化监管辅助系统,以增强对线索的发现、分析预警能力。

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