为实现新三板挂牌公司财务治理风险精准预警，切实提升监管审查效率，近年来，全国股转公司一直致力于科技手段在公司监管中的运用，并于近期上线了“ReGo挂牌公司风险画像系统”（以下简称“ReGo系统”），协助进行挂牌公司2018年年报审查工作。目前，ReGo系统运行效果良好。

ReGo系统是基于大数据、人工智能的科技监管系统，以三大类别、两个层次、九个行业的定期报告模板以及43项临时公告模板形成的XBRL信息披露数据为基础，辅助监管人员快速审查信息披露文件，重点筛查挂牌公司财务粉饰、持续经营、合规治理等问题，实现了线索发现、分析和预警功能。在充分总结交易所市场监管实践和会计师事务所审计经验上，ReGo系统构建了一套包含880余项判断标准的指标体系，其中财务舞弊识别指标270条、运营风险识别指标303条，同时将上述指标归集为业务循环、财报勾稽、粉饰动机、偿债能力、管理能力等40个指标集群，多角度分析判别挂牌公司风险。

利用大数据和人工智能是考验技术含量的关键。ReGo系统利用“基于DROOLS规则引擎部署的专家经验规则模型”、“基于XG-Boost机器学习方法的AI模型”两种方式来确定风险阈值。通过输入市场400余家“坏公司”样本，专家经验规则模型借助统计技术逐步试错寻找具有区分度的指标、确定最优比对阈值，机器学习AI模型通过最优算法对样本特征进行深度学习，地提高了对“坏公司”的区分度。

从监管效果看，全国股转公司就2018年年报进行公开问询的挂牌公司中，约85%的公司被ReGo系统预警有财务舞弊风险；从会计师出具的审计意见看，审计报告带持续经营重大不确定性段落的挂牌公司中，约87%的公司被预警；审计意见为无法表示意见和保留意见的挂牌公司中，约89%的公司被预警。ReGo系统上线后，年报审查时间节省了四分之一以上。

下一步，全国股转公司将进一步修正指标体系和系统功能，持续更新样本库训练AI模型，丰富规则库，构建基于日常临时公告、外部数据的动态风险预警系统，建立挂牌公司标签体系等，持续推进科技监管系统的优化开发工作。

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