科創板作為資本市場“試驗田”，從開板至2021年10月底，共有352家公司上市，IPO融資近4400億元，股票總市值近5萬億元，硬科技助力經濟高質量發展成果斐然。科創板IPO稽核時間不超3個月，為資本市場IPO跑出“加速度”，這背後離不開科創板智慧輔助稽核平臺（下稱“科創板稽核平臺”）的助力。

“平臺實現了IPO申報稽核工作的數字化、無紙化，實現重複性工作自動化，推進稽核智慧化的程序。”近日，上交所技術有限責任公司科創板智慧輔助稽核平臺專案相關負責人在接受《國際金融報》記者專訪時表示。

科創板智慧輔助稽核平臺專案上線試執行以來已在科創板上市稽核工作中得以應用並提供科技助力。因此，本報將從平臺研發建設過程、功能與特色、解決問題等維度，探秘這一科技助力監管的“利器”。

持續迭代構建稽核平臺

科創板稽核平臺自2019年5月啟動預研，陸續完成財務分析、指標評價、文字處理等服務上線，2020年9月完成上線試執行，經過多個版本不斷迭代最佳化，穩定執行至今。對於平臺的具體功能，上述相關負責人向記者介紹稱，平臺主要分為四大功能模組：

一是高效協作的稽核工作平臺。基於大資料分析與人工智慧等技術提供一個自動化的風險識別、價值判斷、多人協作的電子化稽核工作平臺。

二是全景公司畫像。結合稽核經驗，融合多源外部資料，提供企業全景畫像；透過智慧提取申報材料中的關鍵資訊，進行內外部資料的一致性校驗。

三是風險警示。建立企業風險警示模型，輔助稽核人員聚焦、篩選主要風險問題。

四是共享知識庫。平臺構建上百個業務知識標籤，實現稽核知識和經驗的積累總結與分享，為培養科創板稽核儲備人才提供便利。

攻堅克難攀登技術高峰

結合國內外交易所經驗來看，平臺在技術方面具有諸多特色。上述負責人從多個方面與記者分享了平臺的主要技術特色及技術攻堅過程。

一是海量資訊的整合。面對各個渠道海量資料，如何從中汲取監管人員最為關注的、有效的核心資訊，是遇到的一項難點。從技術口徑上，對資料進行分類，採用自然語言處理技術與深度學習模型對非結構化申報材料進行結構化處理，採用大資料分析和機器學習決策樹演算法對企業的專利、軟著等價值進行評分，自動分析申報材料。

二是知識圖譜提示關聯風險。平臺構建了20餘種真實關聯及推斷關聯關係，形成稽核要點知識圖譜，打造企業間的關係網路，並提供關係腦圖、關聯探尋、風險圖譜、風險傳導、擔保關聯等不同檢視，為海量、異構、動態的大資料表達、組織、管理及利用提供更為有效的分析輔助方式。在資料整合方面，採用多屬性判斷，根據欄位命中的情況和少量的人工干預，最終實現企業和自然人的唯一識別，從而完成圖譜的相關應用。

三是超大文件線上協同稽核。企業申報材料中的招股說明書存在篇幅長、格式複雜等特點。主流的線上協同編輯產品匯入超大文件後，基本都會出現瀏覽器卡死的現象。本系統透過最佳化渲染引擎等技術，實現了Web端超大文件的即時排版、渲染，構建高效能互動式線上稽核服務。

此外，平臺在風控與資料安全方面，採取使用者許可權管控、網路監測、運營監測、主備部署、資料備份加密等多項舉措來保障平穩執行，進一步確保安穩無憂。

持續升級賦能監管科技

稽核平臺執行以來，最直觀的體驗就是解決了稽核的一些難題。“有些重複性高、耗時耗力的工作，平臺可以自動化收集全方位資料資訊，透過模型識別風險並及時預警。比如，分析資料的可靠性，減少手動路徑，省時省力減少遺漏。”據上述負責人介紹。

與此同時，透過整合工商資料、媒體報道、研究報告等多維度外部資訊，保證資訊的及時性、全面性和準確性，做到在海量資訊中精準“捕撈”。此外，資訊電子留痕及多人協作機制，實現了經驗資訊積澱和分享。

儘管科技監管有了好的開端，但仍有很大的改進空間，模型的準確性、預警的及時性等方面仍需進一步提升，系統的深度、廣度也需要不斷磨合和最佳化。“面對註冊制改革中不斷出現的新形勢、新問題、新挑戰，後續將根據實際業務需求做好版本迭代工作，逐步升級平臺功能，持續不斷用科技賦能監管，提升效能。”上述負責人表示。

記者 王媛媛