大数据渐成金融稽查利器

　　在金融交易过程中，会形成海量的数据，在以往，这些数据是投资者用于分析市场走向、制定投资决策的重要依据。但是如今，大数据分析已经成为证券监管部门的稽查利器，老鼠仓、内幕交易……这些以往很难获取证据和线索的违法违规行为，在大数据面前纷纷露出了原形。

　　大数据稽查风暴，已经形成。

　　投资者从开户起的所有记录均纳入监察系统的监控视野

　　上市公司重大信息发布前股票交易异常，触及报警阀值，监察系统将自动报警

　　监控系统发现有异常交易行为，可疑账户会立刻锁定，同时展开调查

　　2014年3月28日，深圳市中级人民法院对博时基金管理有限公司原投资基金经理马乐涉嫌利用未公开信息交易案作出一审判决，马乐被判处有期徒刑三年，缓刑五年，并处罚金1884万元。

　　马乐案：日常监控中发现线索

　　一审判决后，这一判决却被很多人所质疑，认为判决过轻。

　　在法院审理查明的事实中，马乐从2011年3月9日至2013年5月30日期间，利用了担任博时精选股票证券投资基金经理，全权负责投资基金投资股票市场之便，掌握了博时精选股票证券投资基金交易的标的股票、交易时点和交易数量等内幕消息以外的其他未公开信息，并且利用掌握的这些信息，操作自己控制的三个股票账户，通过临时购买的不记名神州行电话卡下单，先于、同期或稍晚于其管理的“博时精选”基金账户买入相同股票76只，累计成交金额人民币10.5亿元，从中非法获利人民币1883万余元。

　　马乐案是迄今查获的最大“老鼠仓”案件。

　　4月4日，深圳市人民检察院认为此案量刑明显不当，提出抗诉。

　　5月26日，广东省高级人民法院立案，将择期二审。

　　虽然一审判决的结果受到质疑，但是对于业内人士而言，马乐案本身，更具有另外一层意义：此案可以看做是大数据稽查的重要成果。

　　证监会在谈及马乐案时，称是根据核查发现的线索，在2013年4月，证监会对存有老鼠仓交易嫌疑的账户启动初步核查。2013年6月，根据初步核查的结果，证监会对马乐涉嫌利用未公开信息行为进行正式立案调查。

　　根据证监会公布的马乐案的调查细节，其线索正是来自于上海证券交易所的日常监控，通过海量数据的筛查比对及时发现。当日，上交所市场监察部的监控显示，涉案的三个个人A股账户与博时精选基金账户交易股票存在很高的趋同性，共涉及股票29只，之后，上交所就将这一发现的线索上报至了中国证监会，随后证监会稽查局将线索移交深圳稽查局调查。

　　证监会公布一系列老鼠仓案

　　中国证监会曾经向外宣称，自2013年9月份以来，证监会根据相关线索发现了一批利用未公开信息交易股票、非法牟利的嫌疑账户。并且至2013年底，证监会针对基金从业人员利用未公开信息交易股票的违法违规行为，共启动调查10多起。而目前部分案件已经有了结果。

　　在以往，针对老鼠仓或者内幕交易的查处，其线索要么来自于举报，要么是现场突击检查，但是对于那些具有专业知识和经验的从业人员来说，在交易的各个程序上都会力求完善，可想而知，要想凭借传统稽查方式去发现和查处，其难度必定很大。

　　而在这个大数据年代，一旦交易所的监控系统发现某只股票有异常交易行为，监管层会立刻锁定在此期间交易的可疑账户，然后会调动各省的派出机构核查人员对这些账户同时展开调查，还会找到上市公司的内幕知情人，然后逐一对这些目标的账户资金来源、个人联系做调查。而前述证监会披露的一系列涉嫌老鼠仓案件，其线索来源，均是来自于交易所日常监控下的大数据分析。

　　2013年4月，证监会就曾经指出，监管部门着重加强自身对市场违法违规行为监测预警和执法综合管理平台建设，开始筹划和分步实施以“一个平台、四个系统”为核心的稽查执法综合管理平台建设工程。

　　设数百指标进行监控分析

　　那么，在实际运作中，究竟是如何运用大数据去及时发现违法违规行为的？

　　根据深交所的介绍，他们目前正在运行的监察系统集成了交易、登记、结算数据和上市公司、证券公司等相关信息，对证券交易活动进行实时动态监控和统计分析，其中，上交所的异动指标分为四大类72项，敏感信息分为3级11大类154项；深交所则建立了9大报警指标体系，合计204个具体项目，其中包括了典型内幕交易指标7个，市场操纵指标17个，价量异常指标15个。

　　据介绍，每一个投资者从开户的第一天起，其所有的开户、委托、成交、托管等记录均纳入监察系统的监控视野。监察系统还建立了内幕信息知情人数据库，并设计了一系列的报警和分析模块。一旦上市公司重大信息发布前股票交易异常，触及内幕交易报警指标阀值，监察系统将自动进行报警，为监控人员及时提供发现涉嫌内幕交易行为的线索。

　　深圳证券交易所总经理宋丽萍介绍说，深交所方面设立的200多个异动指标并不是一成不变的，是根据各个交易时期的特征提炼出来的，股价一旦有异动，偏离了大盘的走势，马上可以通过这200多个指标予以认定，然后查询这家上市公司有没有特殊的信息公布，如果没有，就会继续调查后边有谁在进行交易，有的时候会出现某个投资者从来没有买过这只股票，然后突然买了，但是涉及的上市公司还没有发布重组、高送配、高转送等利好消息，那么交易所方面就会认定这是重要线索，按照一定的程序上报至中国证监会。

　　对于这套监察系统在运作方面的更多细节，深交所方面则向本报表示，由于牵涉监察机密，所以不能对外全盘细节公开。

　　文本信息也被纳入监控

　　除了对交易数据的分析和监控之外，对于文本信息进行有效监控，也成了监管层的目标所在。

　　深交所方面介绍，深交所曾经专门派人前往美国的金融业监管局学习，在美国人的做法基础之上，深交所经过两年的研究，开发了一套以“抢帽子交易操纵”为基础的文本挖掘原形和实验系统。

　　目前，深交所正在进一步投入力量把原形系统项目和估价移动联系起来，构建市场监控综合数据模型，原来是经过交易数据来监控，现在则要对文本信息进行挖掘。

　　大数据监察实现云端化

　　在未来，证监会则会进一步提升大数据的监管作用。证监会方面已经通过了证监会中央监管信息平台。这一平台将分散在证券监管领域各个角落的信息集合起来，包括已经发挥了巨大作用的交易所数据库，也包括各个层级证券监管部门的日常监管、检测数据信息，将实现云计算。