如何在动辄几百页的上市公司定期报告和重组方案中迅速找出异常情况？多名深交所监管人员监管着A股近六成的上市公司，面对不断增加的上市公司家数和日趋复杂的公司业务情况，如何更加精准地识别风险、发现违法违规线索，以提升监管效率？

针对一线监管工作的诸多痛点，深交所正借助其自主研发的智能监管辅助系统——企业画像，凝结监管经验，运用大数据运算、机器学习等科技手段，为上市公司一线监管赋能，以期实现精准化风险监管。

在证监会关于监管科技建设工作的顶层设计中，探索运用科技手段，为监管提供智能化应用和服务，促进监管模式创新，是目标之一。“企业画像系统是深交所落实证监会关于加强科技监管能力建设相关要求，创新监管方式的又一重要举措，也将是深交所作为一线监管机构，有效防范市场风险的重要监管辅助工具。”深交所相关负责人表示。

从上线之后的运行及应用情况来看，该项目一期也较好地达到了设计者的预期。

历年监管数据集大成

以重组审查应用为例，利用企业画像系统，以往用肉眼去查阅公司披露的几百页重组方案、从中发现问题的“纯人工”方式，也许将成为过去。

现在，企业画像可以在高度非结构化、上百页的重组方案中自动抽取关键信息并进行运算，自动提示交易标的、交易对手方、交易方案设计的异常情况和潜在风险点，识别交易方案的主要

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