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随着注册制全面实施，资本市场服务实体经济的深度与广度显著提升，但也对传统监管模式提出了更高要求。一方面，新经济业态加速涌现，企业业务模式与技术路径更趋复杂多元，对信息披露的完整性、关联交易的合规性、技术先进性与商业模式可持续性的专业判断，都提出了更深层次的审核要求。审核工作不断向“实质风险”穿透，监管颗粒度持续细化，工作量与专业复杂度显著提升。另一方面，风险形态呈现隐蔽性、交叉性和传染性等新特征，对监管的前瞻识别、精准预警与动态应对能力构成了严峻考验。
深入剖析可见，传统以人工经验为核心的监管范式日益显现其局限性。该模式高度依赖审核人员的主观判断与个案经验，在面对业务内涵深化、风险形态迭新的复杂局面时，容易出现效率瓶颈、标准执行不一、风险穿透力不足等现实问题。要系统破解这些难题，必须加快推进监管体系从“人控”到“智控”的范式转型，构建一个数据驱动、模型辅助、知识迭代的智慧监管新生态，以实现更高质量、更有效能、更可持续的资本市场治理新格局。
监管对象的多元化要求监管体系具备高度适应性与包容性。注册制下，大量具备“硬科技”属性的创新企业涌入资本市场，这些企业在技术路线、商业模式与成长周期上与传统企业差异显著，其价值评估需综合考量技术领先性、团队能力、行业前景与知识产权等多维因素。传统基于历史财务数据和固定模板的审核方式难以有效应对这类新兴主体的监管需求。
监管内容的复杂化要求监管手段具备深度穿透与关联识别能力。现代企业往往借助多层股权架构、关联交易、金融工具创新等方式实现商业目标，这些复杂结构易成为风险隐匿的“温床”。智能监管范式通过引入大数据分析、知识图谱、图计算等技术，可以实现对企业关系网络、资金流向与业务实质的全景式刻画，显著提升风险识别的前瞻性与精准度。
监管标准的一致性要求审核决策具备高度规范性与市场可预期性。注册制以信息披露为核心，要求审核标准在不同板块、不同阶段与不同项目之间保持高度统一。通过将监管规则、审核指引与典型案例进行数字化、代码化改造，智能监管系统能够有效降低人为裁量的主观差异，增强监管公信力与市场信任基础。
从理论演进来看，这场变革本质上是从“经验依赖型监管”向“数据驱动型监管”的系统性跃迁。它不仅是技术工具的迭代升级，更是监管理念、组织机制与业务流程的全面重构。新范式通过构建数据驱动的决策机制、知识共享的协同机制与模型辅助的判断机制，推动监管效能实现质的跨越。
智能监管新范式的构建需要立足系统思维，建立“知识－数据－模型”三大支柱协同作用的基础架构。
一是知识中枢的智能化转型：实现监管智慧的沉淀、传承与演进。传统监管知识多以非结构化文档形式散布于各类法规、问答与案例中，难以系统化共享与复用。新范式通过构建智能知识中枢，对碎片化知识进行系统整合，并运用自然语言处理、知识图谱等技术实现知识的数字化、结构化与语义化。更为关键的是，系统需建立知识动态演进机制，借助机器学习、舆情监测等手段，自动跟踪市场创新动态与监管政策变迁，实现知识的自主更新与持续优化，形成“监管—市场”双向反馈的智慧循环。
二是数据基座的现代化升级：打造可信、互通、高效的数据基础设施。在智能监管体系中，数据不仅是合规要素，更是核心战略资产。数据基座的升级应聚焦三大方向：一是构建全流程可信数据链，依托区块链、数字指纹等技术，确保数据从生成、传输到使用全周期的完整性与可追溯性；二是建立统一的数据治理体系，制定行业级数据标准与质量管控机制，破解“数据孤岛”；三是创新数据应用模式，在严格保障数据安全与主体授权的前提下，探索隐私计算、联邦学习等技术在跨机构数据融合中的合规应用，充分释放数据价值。
三是模型集群的专业化建设：形成覆盖全流程的智能监管工具集。围绕IPO监管的核心场景，应重点建设三类专业模型：一是风险识别模型，聚焦财务异常、关联交易非关联化、业务真实性与技术先进性评估等高风险领域，实现智能监测与预警；二是审核辅助模型，为审核人员提供相似案例匹配、信息披露一致性检查、关键事项量化判断等决策支持；三是预测预警模型，基于历史数据与市场信号，对企业上市后表现、产业风险传导等进行前瞻性研判。在模型研发中，应高度重视其可解释性、鲁棒性与审计留痕能力，确保模型输出的可靠、可信与可用。
智能监管体系的落地是一项长期系统工程，需遵循“统筹规划、急用先行、试点突破、逐步推广”的原则，制定科学合理的实施路径。
在顶层设计层面，应强化制度供给与法律保障。建议研究制定资本市场科技监管发展中长期规划，明确智能监管的战略目标、推进路径与责任分工。同步推动证券法、公司法等相关法律法规修订，明确电子底稿、智能算法、数字签名等在监管合规中的法律效力，为科技应用扫清制度障碍。
在技术架构层面，构建“基础平台+生态应用”的开放体系。由监管部门或证券业协会等自律组织牵头，建设行业统一的智能监管基础平台，提供标准化数据接口、算法仓库与开发工具。鼓励证券公司、科技企业等经营主体基于平台开发具有业务特色的场景化应用，形成“规范统一、应用多元、良性竞争”的技术生态。
在机制创新层面，设立包容审慎的监管沙盒机制。选取科技创新能力强、内控完善的券商开展智能监管工具试点，允许在真实环境中测试区块链存证、AI审核、大数据风控等创新应用。建立试错容错与风险补偿机制，在鼓励创新的同时守住风险底线。
在能力建设层面，推动人才结构转型与生态协同。一方面，加强“金融+科技+监管”复合型人才队伍建设，打造专业化的智能审核团队；另一方面，通过课题共研、数据共享、平台共建，提升行业整体科技赋能水平。
智能监管新体系的建立，将深刻重塑市场各方主体的角色定位与协作机制，推动形成监管引领、机构尽责、企业主体的协同治理新生态。
监管机构从传统“监督者”向“生态构建者”转型。新形势下，监管机构不仅需履行传统监管职责，更应承担起标准制定、平台搭建、生态培育与创新引导的新使命。这就要求监管层不断提升科技治理能力，推动监管模式从被动响应向主动预见、从单向监管向多元协同转变。
中介机构从“通道服务者”向“价值创造者”升级。注册制压实了中介机构“看门人”责任，智能监管则为其履职提供了强大工具。券商、律所、会所等机构应主动拥抱科技赋能，将智能风控、数字尽职调查、合规自动化等能力嵌入业务流程，实现从被动应对监管向主动创造合规价值的转变。领先机构还可将成熟能力产品化，通过“合规即服务”输出，带动行业整体服务水平提升。
发行人的认知从“被动合规”向“主动治理”升华。智能监管为企业提供清晰的合规预期与便捷的合规工具，推动企业将监管要求内化为治理提升的动力。通过构建基于区块链的信息披露、数字股东沟通与智能内部控制体系，企业不仅能够高效满足监管要求，更可塑造透明、可信的市场形象，增强长期竞争力。
市场基础设施从“支撑系统”向“赋能平台”演进。证券业协会、交易所、登记结算机构等基础设施应加快数字化转型，建设开放、互通、智能的数据中台与业务平台，为智能监管提供统一、高效的基础支撑。通过制定开放接口与协同标准，促进形成数据共享、能力互补、合作共赢的行业数字生态。
智能监管新范式的构建是一项长期而复杂的系统工程，需要凝聚市场共识、汇聚各方力量、持续迭代推进。从当前实践看，我国资本市场在科技监管领域已取得显著进展，但在数据标准化、模型可解释性、系统协同性等方面仍存在提升空间。
展望未来，随着技术演进与制度完善，智能监管将在以下方面发挥更加关键的作用：一是系统性提升监管效能，实现风险早识别、早预警、早处置；二是全面增强市场韧性，通过全链条风控与实时压力测试，提升资本市场应对内外冲击的能力；三是持续激发市场活力，借助监管科技营造更加规范、透明、可预期的发展环境，推动资本要素向国家战略领域与科技创新领域高效集聚。
需要强调的是，推进智能监管不仅要重视技术创新，更要关注治理创新与伦理建设。应合理界定人工审核与机器判断的职责边界，确保技术应用不替代监管责任、不削弱裁量理性、不损害程序公正。同时，应高度重视数据安全、算法公平与投资者隐私保护，建立健全技术治理与道德审查机制。
面向未来，随着智能监管体系的成熟，我国资本市场将逐步形成与中国式现代化要求相适应、与高质量发展相匹配的治理新体系。这一进程不仅将显著提升资本市场服务实体经济的能力，也将为全球资本市场治理体系的现代化演进贡献中国智慧与中国方案。
（作者：华仁杰，东吴证券股份有限公司首席信息官、网络安全官、信息技术总部总经理；唐淑艳，东吴证券股份有限公司信息技术总部总经理助理；刘立乾，东吴证券股份有限公司投资银行业务管理委员会委员、投行委质控中心总经理；黄烨秋，东吴证券股份有限公司投资银行业务管理委员会质控中心项目管理部总经理）