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揭秘科创板审核中心那些监管“黑科技”

发布于: 2019-12-02 16:41:34

随着发行上市审计工作的有序推进,科技创新板上市审计中心全过程的电子化、公开化审计过程逐渐进入了市场的“聚光灯”。突出了审计的市场化特点,如高效率、便捷性和透明度。科技创新委员会“考场”的高效运行离不开科技的帮助,科技监管的“神器”对于繁琐复杂的审计工作是不可或缺的。随着科技厅探索与运营审核中心的开放,上海证券交易所报纸记者再次进入该中心,进一步揭露科技厅“考场”背后的“黑色科技”。

上海证券交易所科技公司负责人在接受记者采访时表示,经过六个月的积累和沉淀,在上海证券交易所科技公司和相关领域专家的合作下,科技评估、金融文本处理等辅助审计工具已经初具规模,成为科技扶持型技术创新板监管的有益实践。

据了解,“科技评估系统”以企业专利数据为切入点,运用大数据、自然语言处理、智能分析等技术,结合舆论信息,对科技厅审计企业的技术实力进行分析和评估。该系统主要包括科技数据验证、技术方向分析、核心技术分析、行业现状分析和风险预警五大功能。它主要解决企业的核心技术是什么、技术的发展前景是什么以及企业在技术方向上有多强这三个核心问题。

其中,科技数据验证功能利用金融文本提取技术提取招股说明书中涉及发行人的相关科技数据,并与国家专利局的数据进行比较等。,核实企业披露的数据是否存在虚假申报,并注意专利数据是否存在质押或转让等情况。

技术方向分析功能使用基于技术聚类的行业分类模型来将企业所在的行业映射到一个或多个专业技术。该模型能有效提高行业分类的准确性和针对性。

核心技术分析功能基于专利评估模型,结合智能分析技术,通过分析专利质量、技术质量、市场价值和专利的社会影响,准确定位企业的核心技术。

行业状态分析功能在准确定位行业分类和核心技术的基础上,构建了一套企业科技实力评价算法。通过对企业技术方向的准确分类和定位,寻找同行标杆工作,结合舆论信息,准确分析企业核心技术的竞争力和发展前景。

风险预警功能为核心技术人员流失、专利转让、诉讼等风险提供及时预警和辅助审查。

根据复杂的结构和各种形式的财务文件,数据的有效整合可以为审计工作提供有力的支持。因此,上证所主要是通过人工智能、机器学习等方法来处理财务文档,以释放人力,从而提高工作效率和提取质量。“金融文本处理系统”应运而生,有助于有效整合金融数据,提高信息披露的完整性。

上海证券交易所技术公司人员解释说,金融文本处理系统的目的是建立上海证券交易所独立生产数据的基本技术技能,并可以从非结构化的金融文件(科委应用企业招股说明书、上市公司公告)中提取数据,形成结构化数据。同时,可以建立一个标准化的数据模型,以提供与外部数据库和系统进行比较和导出的接口。据悉,目前该系统已经完成了科学创新委员会招股说明书的抽取模型,抽取字段约1100个,数据点约3000个。相关优化工作将在未来继续进行。

值得一提的是,由于企业招股说明书将在整个审计过程中更新多个版本,审计工作往往需要比较不同版本或不同格式文档之间的差异。快速准确地识别文本差异可以显著提高工作效率,因此该科技公司还孵化出一套财务文件比对系统。

“该系统使用人工智能技术,如深度学习和自然语言处理,智能检查文档差异,减少不必要的人工劳动。根据业务需求和定制开发,系统不仅支持不同版本和格式(doc、docx和pdf)的财务文档的比较,还支持不同结果的分类,可以根据不同类型和章节结构进行过滤和查看。技术员告诉记者。

上海证券交易所表示,除了现有的技术评估系统、金融文本比较系统和金融文本处理系统外,后续的上海证券交易所将整合上述工具,携带规章制度、案例共享等。,从实际审计工作出发,不断完善科学的董事会审计平台,收集有效的外部数据,有效提高审计效率。

来源:上海证券报

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