随着全球证券市场规模的持续扩大及金融产品的日益复杂化，传统监管模式面临信息处理压力加大、风险识别滞后等挑战。基于此，人工智能技术逐渐成为提升证券监管能力的重要工具。

　　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，结果表明上述技术有效提升了监管效率。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，对推动金融市场高效、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今天，金融科技推动了行业的蓬勃创新，新技术与互联网平台模式创造了更加灵活、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令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的模糊化和业务的多样化。许多创新业务游离于分业监管体制之外，既容易形成监管空白，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而低效。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留下隐患。

　　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

　　数字金融生态的蓬勃发展，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庞杂，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，是把分散在各处的监管知识都集中起来，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

　　本研究在市场类风险维度的构建中，主要考量机构投资者行为、公司治理结构及股权稳定性等核心要素，通过解析关键市场信号与股东行为异动等实现对风险的定量捕捉。被调出重要指数被视为企业市场地位弱化的指标，当上市公司的股票被移出核心宽基指数（如上证50、沪深300、中证500或中证1000）时，将触发风险标记。这一设计的理论依据在于，指数成份股的调整往往反映市场对其长期投资价值的重估，被调出企业通常面临流动性下降、机构持仓被动减持的连锁负面冲击。针对清仓式减持风险，模型将单季度内持股5%以上股东公告拟减持或已完成减持比例达到2%作为阈值，此类行为一般预示着内部人对公司估值水平或未来经营状况的悲观预期，信号效应也可能引发中小投资者的跟随性抛售，在市场下行周期中放大股价波动风险。整体而言，本研究构建的传统财务指标衡量企业经营稳健性，市场风险因子捕捉因投资者预期变化、股东行为调整及流动性危机等因素所带来的外部冲击。在实际应用中，该模型能够较早识别高风险企业。

　　该模型在风险识别方面已取得良好成效，但仍有提升空间。例如，部分风险因子的权重未能根据市场环境及时调整，实时性有待进一步优化。同时，对于一些新兴行业或突发风险事件，模型的数据更新速度可进一步加强。未来，模型将继续探索更为智能的调整机制，以支持市场的风险防控监管工作。

　　（三）年报审阅小结

　　年报审阅是证券从业人员的重要工作，也可用于证券监管领域，核心在于通过对上市公司年报的研读，及时发现潜在的财务风险、信息披露违规及其他可能影响市场秩序的问题。传统的年报审阅工作往往面临以下问题，年报数据量庞大且结构复杂，审阅过程耗时耗力；年报内容专业性强，涉及财务、法律、行业运营等多领域知识，要求审阅人员具备较好的专业能力；由于监管资源有限，难以覆盖所有上市公司，可能导致潜在风险点遗漏。为了应对这些问题，前沿AI技术提供了新的解决方案。具体而言，基于大模型的文本分析能力，结合增强式检索（RAG），能够快速完成从年报数据抓取、信息提取到风险分析的全流程处理。

　　年报审阅小结的生成分为三个主要步骤：

　　年报数据获取与预处理：根据输入的企业名称或股票代码，系统通过RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）自动识别该企业所属交易所（如上交所、深交所、北交所），并从交易所官方网站下载该企业的年度报告。下载完成后，系统利用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术将非结构化的PDF文档转化为结构化数据并存储。

　　核心信息提取与分类：在数据预处理完成后，系统通过AI算法对年报内容进行分析与信息提取，涵盖公司基本信息（股票代码、股票简称、年报披露时间、最新市值等）、主营业务描述、财务审计结果、内部控制审计意见等关键栏目。系统基于监管规则和行业特点对年报中的风险点进行分类与标注，例如财务异常、信息披露不充分、重大经营事项变化等。基于该过程，系统快速生成一份涵盖核心信息的年报审阅小结，为后续人工审阅提供参考。

　　智能分析与辅助决策：在完成核心信息提取后，系统进一步对年报进行深度分析，生成辅助审阅的AI小结内容。具体包括财务风险分析：通过对财务报表数据的趋势分析与异常检测，识别可能的财务风险点，如应收账款波动、存货周转率异常、短期偿债能力下降等。经营风险评估：结合年报披露的主营业务变化、市场环境影响等信息，分析企业经营情况的稳定性与可持续性。资本运作与公司治理分析：审阅企业资本运作行为（如债券发行、股权变动）及公司治理结构的合规性与合理性。

　　年报审阅小结系统在实际应用中展现出多方面优势。首先提升了审阅效率，系统能够自动采集和处理年度报告数据，以自动化流程代替了过去人工逐页查阅的繁琐步骤，变相使更多上市公司纳入监管视野。其次增强了风险识别能力，借助大模型，系统可以识别诸如财务异常、信息披露不充分等潜在风险，发现以往人工容易忽略的问题。最后是优化了审阅资源配置，系统会对初步分析结果进行标注，将高风险企业集中呈现，帮助监管人员合理调配审阅力量，提升整体监管工作的针对性。

　　三、人工智能在证券监管中的价值

　　人工智能在金融监管中的应用，核心价值在于其赋能作用——通过提升监管效能、透明度和适应性，深化现有监管理念的落实，它作为一种驱动力，正在对监管理念、运作模式乃至行业生态产生深远影响。前沿AI技术将数据转化为洞察能力，将规则融入到分析能力，为证券监管从传统经验驱动模式向现代化数据驱动模式的转型提供了重要支持。

　　（一）提升监管效能：推动监管从事后处置向事前预警优化

　　人工智能的价值首先体现在对监管效能的提升上，它有助于将监管机构从海量、繁杂的信息处理工作中部分解放出来，为监管从事后处置向事前预警的转变提供技术支持。

　　首先，AI技术有助于实现更广泛的监管覆盖。传统监管受限于人力与资源，多采用抽样检查方式， AI技术则能够并行处理数据，如前文所述的年报审阅系统与风险企业筛查模型，可对众多市场主体的公开数据进行自动化分析。这种广覆盖、高频率的监测能力，在一定程度上克服了传统方法的局限性，提升了风险识别的全面性。

　　其次，AI模型带来了更及时的风险响应。金融市场的快速变化要求监管具备高度的敏捷性。通过对交易数据、市场信息、公开披露等内容的分析，AI模型能够缩短风险从发生到被初步识别的周期。例如，当上市公司的某些财务指标或市场行为出现异常并触及预设阈值时，风险筛查系统可生成预警信号，为监管应对市场异动提供了时间上的主动性，改变了过去较为依赖定期报告或问题暴露后才介入的滞后状况。

　　最后，AI促进了监管资源的优化配置。通过自动化处理重复性、标准化的审核与筛查任务，AI使有限的监管人力资源得以向价值更高的分析与决策环节倾斜。监管人员可将更多精力聚焦于AI预警信号的深度研判、复杂违规案件的定性分析以及监管政策的完善等工作，有助于提升整体监管工作的价值与效能。

　　（二）增强监管公信力：促进监管从经验驱动向数据驱动转型

　　监管的权威根植于其公信力。人工智能通过强化监管的客观性与透明度，推动监管决策更多地以数据证据为支撑，从而有助于增强市场的认同。

　　一方面，AI技术有助于强化监管的公平性。人类决策在一定程度上可能受到主观认知、个人偏好等因素影响，或导致监管标准在执行中出现偏差。而AI模型基于统一的算法与客观数据进行分析，对所有市场主体适用一致的标准。无论是风险企业的初步识别还是违规线索的筛选，AI以数据为主要依据，有助于规范自由裁量权，确保监管尺度的统一。

　　另一方面，AI应用有助于提升监管的透明度。监管规则的复杂性是市场主体合规的一大挑战。如“监管智库问答”系统，通过将法律法规、处罚案例等碎片化知识进行结构化整合，构建了一个动态的知识体系。市场主体通过查询，能够更便捷地获取合规指引，这有助于降低因信息不对称或规则理解偏差导致的合规风险，使监管要求更可预期。

　　（三）引导行业文化：从外部约束向内生敬畏演进

　　有效的监管旨在引导行业形成自律文化。AI不仅是外部监督的辅助工具，也可成为培育市场主体“内生敬畏”与“负责任创新”文化的催化剂。

　　其一，通过提升稽查效率，强化规则敬畏。AI强大的数据穿透与关联分析能力，有效提升了识别隐蔽、复杂违规行为的效率，例如涉及多层账户嵌套的异常交易、利用复杂会计手段粉饰财报的线索等。违规行为被发现概率的增加，对市场主体的侥幸心理形成有效威慑，这种技术威慑力可促使市场主体从被动应对检查，转向主动加强内部风控与合规建设。

　　其二，为负责任创新赋能，探索发展与安全的平衡。监管的目标是引导创新在健康的轨道上发展。在“监管沙盒”等机制中引入AI技术，有助于监管机构对金融科技带来的新产品、新模式进行更高效的风险评估与压力测试。这种敏捷的治理方式，为金融创新提供了在可控环境下的测试条件，也为市场划定了清晰的风险边界，向行业传递了“支持负责任创新”的导向，引导市场主体在追求技术突破的同时，前置风险管理考量，以期形成发展与安全动态平衡的良性创新生态。

　　四、结语

　　本研究探讨了人工智能在证券监管中的应用，重点分析其在智能监管问答、风险企业筛查和年报审阅等方面的实践。研究结果表明，人工智能技术能够提升监管效率，优化信息处理方式，并在一定程度上增强市场透明度。借助自然语言处理和机器学习等技术，监管机构能够更精准地识别风险，提高合规审查的有效性。

　　尽管人工智能在证券监管中的应用前景广阔，但仍面临诸多挑战。首先，监管数据的高质量采集整合仍是一项核心难题。其次，算法的隐私保护问题和不可解释性为监管决策的可追责性带来了压力。此外，技术与现有法律法规体系的适配性，以及跨学科复合型监管人才的不足，也对人工智能在证券监管中的广泛应用提出了要求。随着金融合规标准不断提高，相关技术亦需持续迭代与优化，以确保其在实际运行中能够满足监管规范和市场需求。

　　总体而言，人工智能为证券监管提供了新的技术支持，有望推动监管手段向智能化和高效化发展。目前该领域仍处于持续发展阶段，技术的实际应用尚需进一步验证。本研究旨在为证券监管机构、市场参与者及相关研究人员提供参考，并为其他券商和金融机构在智能监管领域的研究与实践提供思路。（CIS）