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| 編輯推薦： |
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采用“理论指导实践、实践完善理论”循环模式，打磨出一套能够具体指导监管科技系统建设的工程化方法，并从实践中总结了若干个可供经验共享的成功案例。
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| 內容簡介： |
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本书拟通过研究建立一套科学的监管科技工程方法，并将该方法探索应用到典型监管案例剖析中，进一步验证该监管科技工程方法在解决实际上述监管问题中的可行性及效能。依托信息化手段搭建业务需求与科技实现之间联系的“桥”，形成科技与监管业务的高效融合；构建在线风险发现、线下风险核查、风险结果评价的OOE新型监管模式，实现DT时代“数据让监管更加智慧”的科技监管愿景。推进逐步实现在审慎监管前提下有序推进金融创新，健全风险全覆盖监管框架，提高金融监管透明度和法治化水平。监管科技工程方法就是希望能够解决其中的关键问题：一方面，为分析师提供工程化方法，指导分析师按程序和规范工程化地开展监管科技系统建设，有所遵循与依归；另一方面，工程化分析的成果是容易让业务人员理解的各种模型，为监管业务与科技的深度融合搭建好桥梁。
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| 關於作者： |
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蒋东兴，中国证监会科技监管局副局长，第四届全国金融标准化技术委员会证券分技术委员会副主任委员，负责证监会科技规划、科研与标准化管理工作。曾任中国证监会信息中心副主任、清华大学计算机与信息管理中心主任。主持编制了《证券期货业科技发展“十四五”规划》《证监会智慧监管IT战略规划》，完成了教育服务与监管体系信息化建设项目顶层设计，组织了清华大学数字校园建设，承担了国家科技攻关项目、支撑计划项目、重大信息化项目多项。发表论文150余篇，出版书籍7部，取得专利4项，研制国标3项，获北京市科学技术奖三等奖、提名国家科学技术奖二等奖等省部级奖项。
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| 目錄：
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引言 1
第1 章 我国证券期货业科技监管现状与挑战 3
1.1 科技监管的现状 3
1.1.1 监管业务实践 4
1.1.2 监管技术实践 4
1.2 科技监管的挑战 5
第2 章 面向证券期货业监管科技的工程方法 7
2.1 信息化发展阶段与工程方法概述 7
2.1.1 建设分散独立信息系统阶段 7
2.1.2 建立统一信息系统阶段 8
2.1.3 全面提升统一信息系统阶段 8
2.1.4 不断提升智能化信息系统阶段 9
2.2 证券期货业监管科技工程方法构建目标 9
2.2.1 总体目标 9
2.2.2 业务目标 9
2.2.3 技术目标 10
2.3 证券期货业监管科技工程方法框架 10
2.3.1 构建原则 10
2.3.2 方法体系 11
2.3.3 核心步骤 12
2.3.4 总体框架 13
2.4 专业术语 13
第3 章 监管业务总体分析方法 18
3.1 总体调研 18
3.1.1 总体调研的原则 18
3.1.2 总体调研的方法 19
3.1.3 总体调研的内容 20
3.1.4 总体调研的交付物 25
3.2 主线业务分析 26
3.2.1 主线业务识别 26
3.2.2 主线业务分类 32
3.3 管理模式分析 36
3.3.1 用户分析 36
3.3.2 用户分类 36
3.3.3 用户角色定义 37
3.3.4 岗位设置和特征 38
3.4 职能域初步划分 39
3.4.1 职能域名称和描述的确定 39
3.4.2 职能域间相互关系 39
3.4.3 职能域划分列表 40
3.5 本章规范 40
3.5.1 专业术语 40
3.5.2 格式标准 41
第4 章 监管业务职能域分析方法 45
4.1 职能域部门调研 45
4.1.1 部门职能调研 46
4.1.2 业务内容调研 46
4.1.3 监管场景调研 46
4.1.4 业务数据调研 46
4.2 职能域部门业务识别 47
4.2.1 职责分析 47
4.2.2 业务识别 49
4.2.3 监管场景识别 50
4.2.4 业务数据识别 53
4.3 职能域业务流程分析 54
4.3.1 梳理活动主体 54
4.3.2 梳理活动内容 54
4.3.3 梳理活动时序 55
4.3.4 梳理主体关系 55
4.4 职能域主线业务分类与建模 59
4.4.1 建立业务模型 59
4.4.2 管理型流程型业务建模 59
4.4.3 数据型分析型业务建模 69
4.5 本章规范 78
4.5.1 专业术语 78
4.5.2 格式标准 79
第5 章 监管业务全域综合设计 86
5.1 优化完善主线业务分类 86
5.2 全域视角业务模型设计 87
5.2.1 全域业务流程设计 87
5.2.2 全域业务实体属性划分 89
5.2.3 全域业务模型归纳 89
5.3 全域视角数据模型设计 95
5.3.1 全域数据流设计 95
5.3.2 全域数据模型设计 98
5.3.3 全域数据模型设计交付物 101
5.4 全域视角分析模型设计 102
5.4.1 汇总各职能域分析模型 102
5.4.2 归纳职能域监管需求和相关分析能力 102
5.4.3 全域分析模型优化 106
5.5 全域视角功能模型设计 106
5.5.1 全域功能汇总 106
5.5.2 全域功能优化 107
5.5.3 全域功能规范化 107
5.6 全域视角用户模型设计 112
5.6.1 用户模型设计 113
5.6.2 建立机构视图 114
5.7 本章规范 115
5.7.1 专业术语 115
5.7.2 格式标准 116
第6 章 五维度舞弊识别模型的构建与预警——数据型分析型业务案例 119
6.1 监管场景分析 119
6.1.1 财务舞弊监管场景分析 120
VIII 监管科技工程方法
6.1.2 财务舞弊监管职能域分析 125
6.2 业务模型设计 126
6.3 案例介绍 127
6.3.1 系统总体规划 127
6.3.2 系统预警效果 128
第7 章 企业财务异常及舞弊识别和归因分析——分析模型构建案例 132
7.1 监管场景分析 132
7.1.1 总体需求 132
7.1.2 覆盖对象 132
7.1.3 模型要求 133
7.1.4 应用场景 134
7.2 分析模型设计 135
7.2.1 基础分析 135
7.2.2 市场主体监管分析 135
7.2.3 经营机构监管分析 136
7.3 案例介绍 137
7.3.1 数据集分析 137
7.3.2 小样本问题 140
7.3.3 模型性能评估与应用价值分析 141
第8 章 人工智能赋能信用债违约预警——监管场景分析案例 144
8.1 监管场景分析 144
8.2 业务模型设计 146
8.3 案例介绍 147
8.3.1 系统总体规划 147
8.3.2 系统预警效果 149
第9 章 债券违约预测分析——分析模型构建案例 151
9.1 监管场景分析 151
9.1.1 总体需求 151
9.1.2 覆盖对象 152
9.1.3 模型要求 152
9.1.4 应用场景 154
9.2 分析模型设计 154
9.3 案例介绍 155
9.3.1 债券违约预测分析 155
9.3.2 预测数据标注及处理 156
9.3.3 预测模型构建技术 158
9.3.4 预测模型性能评估 158
9.3.5 应用场景和价值分析 159
第10 章 基于自动化智能监管平台对监管效能提升的研究——功能模型构建案例 160
10.1 监管场景分析 160
10.1.1 场景分析 161
10.1.2 职能域分析 164
10.2 功能模型设计 170
10.3 案例介绍：构建监管AI 智能中台 171
10.3.1 监管AI 智能中台能力介绍 171
10.3.2 监管AI 智能中台建设路径 173
10.3.3 监管AI 智能中台快速迭代设计 175
参考文献 179
附录A 管理型流程型监管业务模型示例 180
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| 內容試閱：
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中国证监会坚决贯彻落实党中央关于网络强国、科技强国、数字中国的决策部署。在资本市场改革发展中，紧紧围绕强化科技监管运用和稳妥发展金融科技两条工作主线，推动金融科技各项工作全面展开。当前正处于科技监管由信息化向智慧化阶段迈进的过程中， 形成了科技监管多发展阶段特性共存的现象。面对日益迫切的监管业务需求，科技监管的主要任务包括新技术的融合、统一高效的数据供给和系统支撑，以及与时俱进的“高阶” 系统建设。本书通过研究建立一套科学的监管科技工程方法，并将该方法探索应用到典型监管案例剖析中，进一步验证该监管科技工程方法在解决上述监管任务中的可行性及效能。
本书所构建的监管科技工程方法体系采用了“业务驱动的自顶向下”和“数据驱动的自底向上”有机结合的工作方式。优化完善了“总—分—总”方法步骤，依托信息化手段搭建业务需求与科技实现之间联系的“桥”。既准确把握监管对象的战略目标和战略意图， 通过任务分解，逐级开展工作；又注重监管对象的实际现状和实际需求，从操作性、落地性上着手提出监管方案，将目标规划和具体任务设计都与战略目标达成一致。不仅形成科技与监管业务的高效融合，也为构建在线风险发现、线下风险核查、风险结果评价的新型监管模式夯实基础。
监管科技工程方法体系主要有三个方面的创新点。一是通过对证监会监管主线业务梳理，开展监管业务的多维度分类研究。根据被监管对象的业务时序划分为事前、事中、事后监管；根据监管主体的“三点一线”协同模式划分为证监会部门、派出机构和会管单位； 根据监管业务的内涵性质划分为市场监管、产品监管、主体监管、服务监管和行为监管； 根据监管模式划分为宏观审慎、微观审慎和功能监管。二是汇总聚焦监管业务特点，构建两类监管业务模型。一方面将依据程序形成的多类型、多阶段组织开展的相关工作归类为管理型流程型监管业务模型；另一方面将围绕各个业务领域监管场景的监管事项关注点， 总结数据分析方法和工具，提炼监管指标体系等相关工作，归类为数据型分析型监管业务模型。三是在梳理数据型分析型业务需求的基础上，有机结合前沿的分析技术手段构建分析模型，形成与数据型分析型业务相匹配的支撑模型，帮助厘清业务活动的对象和业务组件，提升数据分析支撑行业监管业务的效能，解决传统方式逐渐难以满足监管需求的问题。
全书分为三部分，共十章。
第一部分为第 1 章我国证券期货业科技监管现状与挑战。通过对证监会监管技术实践
的梳理，总结现阶段 4 个亟待解决的问题：一是监管业务与技术融合不够；二是监管信息系统“烟囱林立”；三是系统间“数据孤岛”突出；四是智慧型系统建设进展缓慢。
第二部分包括第 2 章面向证券期货业监管科技的工程方法、第 3 章监管业务总体分析
方法、第 4 章监管业务职能域分析方法、第 5 章监管业务全域综合设计，属于工程方法论的主要内容。监管科技工程方法体系架构设计是对研究监管业务发展规律和工作规律的诸多研究方法进行抽象概括而形成的相互联系、相互制约的有机体系，它具有整体性、层次性和开放性等特征。本书将数据置于 DT 时代的中心，科学遵循数据稳定而处理多变的经验特性， 构建在监管业务过程变化时保持相对稳定的实体和属性关系数据库，搭建 DT 时代科技监管信息化模型体系框架。其中重点是通过总体分析将业务模型划分为管理型流程型业务与数据型分析型业务，通过职能域分析、全域综合设计两个阶段工作，增加分析模型，完成整体的业务模型、数据模型、分析模型、功能模型、用户模型构建，并形成模型的持续优化迭代。
第三部分包括第 6 章五维度舞弊识别模型的构建与预警、第 7 章企业财务异常及舞弊
识别和归因分析、第 8 章人工智能赋能信用债违约预警、第 9 章债券违约预测分析、第 10 章基于自动化智能监管平台对监管效能提升的研究，属于监管科技工程方法论应用案例，主要侧重介绍数据型分析型监管业务的具体实践。
本书是“监管科技工程方法研究”课题研究团队合作的结晶：蒋东兴负责策划、总体指导与审核；李霄、袁芳、刘卫东负责统稿与全书衔接、优化；李霄、程海森牵头完成工程方法论的理论研究、框架搭建、专业术语定义，并参与总体分析方法、职能域分析方法、全域综合设计、五类案例分析相关内容的撰写；马馨、袁钰坤、吴畏撰写数据型分析型业务模型、数据模型；余勇、王忠撰写管理型流程型业务模型、功能模型；马世韬、董春国撰写总体调研、功能模型；付朋辉、王超撰写用户模型；叶敏、李延国、杜艳力、叶钦华、陈丽丽负责撰写五维度舞弊识别模型的构建与预警、人工智能赋能信用债违约预警两部分内容；黄王侯、范若飞、陈晓光、辛治运、张汉林、林康、刘宇负责撰写企业财务异常及舞弊识别和归因分析、债券违约预测分析两部分内容；孟强、侯睿、彭捷、魏帅、祖强、巩喜云负责撰写基于自动化智能监管平台对监管效能提升的研究内容。课题团队的其他成员在提供资料、专题研讨等方面都有贡献。
本书的撰写与出版，源于证监会科技监管课题“监管科技工程方法研究”，还要感谢证监会科技监管司科研与标准化处各位同仁的持续支持与指导！
希望本书的出版能够起到一个抛砖引玉的作用，也恳请广大读者不吝指正，我们由衷表示感谢！
监管科技工程方法研究课题组
2024 年 5 月
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