大数据和人工智能在证券监管中的创新和应用——以内幕交易检测为例
大数据和人工智能在证券监管中的创新和应用——以内幕交易检测为例
随着科学技术的发展，大数据和人工智能技术在处理分析大量、高频交易信息中的优势愈发明显。从监管角度讲，运用大数据技术推动证券监管的创新与完善是当下时代的潮流，也是历史的必然选择。本文以检测内幕交易为例，探究了大数据和人工智能技术在证券监管中的应用，并提出建议。
背景概述
近年来，信息时代的发展使得证券市场的各类活动更加频繁，证券市场活动受到空间、时间以及技术问题的制约愈来愈小。这也促生出“互联网金融”“金融科技”“监管科技”等多个领域的创新。有些学者和业内人士反对“互联网金融”，这并非反对在金融领域应用大数据等信息技术，而是出于对互联网企业过分追求效率而忽略风险的担忧。这恰恰从侧面证实新时代下金融监管改革创新的重要性。
在证券市场，信息技术的应用催生了“高频交易”这一从根本上依赖信息技术的交易策略。人工智能的发展使得一些投资者进行算法与算力的“军备竞赛”。这些无疑都给新时代的证券监管带来了新的挑战，即，传统金融监管体系很难对以上的交易策略做出有效、快速的判断和审查，从而使某些不法分子“有隙可乘”，进而破坏金融市场生态，降低市场稳定度，打击投资者信心和对监管部门的信任。因此，大数据技术和人工智能也应当成为监管部门的武器，以维护金融体系的稳定与健康发展。
当下，各国都十分重视大数据和人工智能技术在监管领域的应用和创新。不可否认的是，我国相关部门对此有着更丰富的经验和更为先进的认知。这有赖于我国监管部门对于高净值、高流通的互联网公司的监管经验以及技术革新，坚决打击金融系统腐败、违法违纪以及资本无序扩张。
内幕交易监管现状
证券监管是对证券市场的各类活动进行监督和管控，其中对交易的监管难度最大。证券在市场的活动按照时间顺序划分可分为发行、承销、上市和交易。对上述活动的监管中，交易监管的难度首屈一指，这源自于二级市场交易的一些特性：高频率、交易单数量庞大、单笔交易额浮动大、实际交易对手难以确定等。
内幕交易是指内幕人员和以不正当手段获取内幕信息的其他人员违反法律、法规的规定，泄露内幕信息，根据内幕信息买卖证券或者向他人提出买卖证券建议的行为。由于这一行为极大地侵犯了不知情投资者的权益和利益，破坏市场公平性，打击投资者的信心和对市场的信任程度，内幕交易在世界绝大多数国家都被定性为违法行为并且刑罚较重。虽然一些学者支持内幕交易的合法性，认为内幕交易在一定程度上刺激证券市场的竞争，但实际上其带来的危害远大于其优点。我国也是坚决打击内幕交易的一员。
对于内幕交易的监管是难中之难。即便刑罚极重，但内幕交易带来的巨额收益和其隐蔽性往往让内部人士忽略法律风险而“放手一搏”。内幕知情者往往通过建立空壳公司等方式构建交易链条，并通过小额多笔交易瞒天过海，麻痹监管部门。而传递型内幕交易更为隐蔽，其“群体化”“裙带化”特征明显，即内幕知情者将消息传递给其直系血亲，再由其血亲传递给其他亲属、同学、同事、商业伙伴甚至其子女在读所在学校人员等，使得相关监管部门监管难度进一步加大。根据证监会公布信息，2016—2017年间内幕交易立案数量为117起，其中信息传递型内幕交易占比约70%。
2023年3月，我国监管部门进行重大的改革重组，使得金融监管整体框架更加清晰明确，极大减少了多个监管主体配置重叠、责任区划不清楚的情况。但我们仍然需要看到，有相当数量的内幕交易逃避了监管。而且在已经立案的案件中，事前、事后监管占了极高的比重，而过程中动态捕捉的案件微乎其微。事前监管往往会提高市场准入门槛，降低市场活力。而事后监管更像是亡羊补牢，是对于过去损失的一种补偿，但在实践中往往补偿并不能弥补其带来的损失，尤其是对于投资者信心这种“无形资产”的侵害。
总结来说，以往对于内幕交易监管根本上的难点是数据信息整合与分析的能力有限。检测内幕交易不仅要对交易数据本身进行分析整合，还要对相关交易者背后的社会关系网和利益链进行分析。传统的监管模式是人工分析，这不仅要耗费大量的人力物力进行调查分析，还效率低下。往往相关人员付出了巨大心血但一无所获。而大数据技术和人工智能的应用，会在相当大的程度上改善监管部门所面临的困境。
大数据和人工智能在证券监管中的应用
大数据和人工智能技术在证券监管中的应用主要体现在以下几个方面：
数据收集与整合：大数据技术可以收集和整合来自不同渠道的海量数据，包括交易数据、社交媒体信息、新闻报道等。这些数据可以帮助监管部门更全面地了解市场动态和潜在风险。
异常交易检测：人工智能算法可以分析交易数据，识别异常交易模式。例如，通过机器学习算法，可以识别出与正常交易模式显著不同的交易行为，从而发现潜在的内幕交易。
社会网络分析：大数据技术可以帮助监管部门分析交易者之间的社会关系网络。通过分析交易者之间的联系，可以发现可能的内幕交易链条。
预测与预警：人工智能算法可以基于历史数据预测市场趋势和潜在风险。例如，通过时间序列分析，可以预测市场波动，提前预警可能的市场风险。
自动化监管：人工智能技术可以实现部分监管流程的自动化，提高监管效率。例如，通过自然语言处理技术，可以自动分析新闻报道和社交媒体信息，及时发现市场异常。
智能合规检查：人工智能可以用于自动化检查金融机构的合规情况，减少人工检查的工作量，提高检查的准确性和效率。
风险评估与管理：大数据技术可以帮助监管部门建立更全面的风险评估模型，及时发现和管理潜在风险。
市场监控与预警：通过大数据分析，可以实时监控市场动态，及时发现异常交易行为，预警市场风险。
投资者保护：大数据和人工智能技术可以帮助监管部门更好地保护投资者权益，例如通过分析交易数据，及时发现可能的欺诈行为。
政策制定与优化：基于大数据分析，监管部门可以更科学地制定和优化监管政策，提高监管效率和效果。
应用案例
美国证券交易委员会（SEC）：SEC利用大数据和人工智能技术，开发了“市场扫描器”系统，用于监测市场异常交易行为。该系统可以实时分析大量交易数据，识别潜在的内幕交易和市场操纵行为。
英国金融行为监管局（FCA）：FCA利用大数据技术，建立了“市场监控平台”，用于监测市场动态和异常交易行为。该平台可以实时分析交易数据，识别潜在的市场风险。
中国证监会：中国证监会利用大数据技术，建立了“证券期货市场统一账户平台”，用于监测市场交易行为。该平台可以实时分析交易数据，识别潜在的内幕交易和市场操纵行为。
面临的挑战
数据隐私与安全：在使用大数据和人工智能技术时，如何保护投资者的隐私和数据安全是一个重要挑战。监管部门需要建立严格的数据保护机制，确保数据的安全和合规使用。
技术局限性：虽然大数据和人工智能技术在证券监管中具有重要应用价值，但这些技术也存在一定的局限性。例如，机器学习算法可能受到数据质量的影响，导致误报或漏报。
人才短缺：大数据和人工智能技术的应用需要专业人才的支持。目前，证券监管领域面临专业人才短缺的问题，需要加强人才培养和引进。
法律与监管框架：随着大数据和人工智能技术在证券监管中的应用，需要建立相应的法律和监管框架，确保技术应用的合规性和有效性。
建议
加强数据基础设施建设：建立完善的数据收集、存储和分析基础设施，确保数据的完整性和准确性。
提升技术应用能力：加强大数据和人工智能技术在证券监管中的应用研究，提升技术应用能力。
完善法律法规：建立和完善相关法律法规，确保技术应用的合规性和有效性。
加强人才培养：加强专业人才培养和引进，建立专业人才队伍。
加强国际合作：加强与其他国家和地区的合作，共享监管经验和技术成果。
建立风险预警机制：建立完善的风险预警机制，及时发现和应对潜在风险。
加强投资者教育：加强投资者教育，提高投资者的风险意识和自我保护能力。
建立反馈机制：建立监管效果评估和反馈机制，及时调整监管策略和方法。
加强数据安全保护：建立严格的数据安全保护机制，确保数据的安全和合规使用。
建立跨部门协作机制：建立跨部门协作机制，加强信息共享和协同监管。
大数据和人工智能技术在证券监管中的应用具有重要价值，可以提高监管效率和准确性，保护投资者权益，维护市场稳定。但同时也面临一些挑战，需要建立完善的法律法规和技术保障体系，确保技术应用的合规性和有效性。
本文原文来自《清华金融评论》