大数据精确打击“内幕交易”
www.moneyweekly.com.cn   2017-03-13   21世纪经济报道

2月26日,国新办证监会新闻发布会专场,证监会主席刘士余风趣地讲道:“至于真正的‘野蛮人’是谁、‘妖精’谁、‘害人精’是谁、‘资本大鳄’是谁,如果都告诉你了,你说我下一步该怎么干活?”

事实上,除了“妖精”、“资本大鳄”,以内幕信息牟利的资本市场“硕鼠”,同样是证监会去年以来的重点打击对象。从证监会了解到的数据,2016年全年证券期货违法违规新增立案中,内幕交易类案件便占到了20%的比例。

现阶段,海量信息的筛选以及内幕交易人员对证券法律法规的熟悉都为内幕交易案件的侦破带来了极大困难。

作为应对,在以“宋常内幕交易案”、“林木治泄露内幕信息案”等一批内幕交易案中,证监会在积极尝试利用大数据分析以及对法理推定进行创新等手段破局捕鼠。

长久以来,一些内幕交易者善于掩藏痕迹,消除痕迹,不易被监管发现。但随着技术发展,大数据正在成为证监会每日在海量信息中“捕鼠打狼”的重要协助手段。

2月26日刘士余也讲道:“在计算分析技术,特别是大数据、云计算广为运用的今天,资本市场上任何行为都是有数据记录的。这些线索,无论历史的还是当下的,我们都会盯住不放。”

数据是最好解释大数据运用的角度,2016年,全系统受理违法违规有效线索603件,启动调查551件,启动调查率达91%,线索分析处理精准度大幅提升;有效线索中,来自沪、深交易所的线索占比为64%,来自派出机构的线索占比为17%,来自期货交易所、股转系统及会内部门的线索占比为7%,线索来源大幅拓宽。

这意味着,来自沪深交易所的大数据系统线索起到了越来越重要的作用。而在具体案件的调查过程中,大数据也从提升到了更为关键的位置,为很多以往存在一定难度的案件,提供了重要的击破点。

比如,在“宋常内幕交易案”的侦破当中,大数据就是一个至关重要的着力点。发挥了重要作用。

2017年1月,中国人民大学教授宋常被证监会处以110万的“顶格”罚款,同时被采取10年市场禁入措施。该教授利用上市公司身份内幕交易“国发股份”、短线交易“京能置业”等股票。

证监会调查人员正是利用大数据破局。为分析宋常交易的特征,证监会调查人员将宋常所有控制账户开户以来所有委托、成交流水进行横向和纵向分析对比,在海量数据中总结提炼交易规律。

无独有偶,在夏雪等人涉嫌内幕交易“平潭发展”股票案中,也能见到大数据的计算模式,证监会稽查人员通过软件工具比对分析10000余页的纸质材料和超过102G的电子数据,从而成就关键线索。

华荣律师事务所证券律师许峰2月27讲道:“在一些情况下,很多案子查不下去,就是做得过于隐蔽,证监会去调查时需要依据足够多的证据的,如果没有证据,他们自己也要面临法律冲洗的。现在这两年不断强调大数据监管,也正是因为大数据发挥了很大的作用。”

大数据是技术手段更新迭代而创造的稽查突破,法理层面的推进则是从司法协作层面为证券稽查提供了坚实的支持。

除了利用大数据支持,2016年证监会在内幕交易稽查执法取得的一大突破是首次运用相关司法解释推定了认定泄露内幕信息违法行为。

“林木治泄露内幕信息案”正是这个创新的案例,其意义重大,为日后类似的内幕交易稽查执法打下了牢固的理论借鉴基础。

林木治为广东潮商会常务副会长,鸿达兴业董事长周奕丰为会长,在内幕信息敏感期内,林木治与周奕丰存在联络接触,推荐其儿子林志勇买入“鸿达兴业”股票。

一位证券稽查人士分析指出:“本案创新之处在于,首次运用相关司法解释推定认定泄露内幕信息违法行为,极大震慑了泄露内幕信息违法分子。”

许峰表示:“法理推定难题是一直存在于内部交易和操纵案中的,后来证监会也出过一些内幕交易的认定指引,包括最高法院也出过《关于审理证券行政处罚案件证据若干问题的座谈会纪要》,谈到了审理操纵案件、内幕交易案件等行政案件中举证责任的分配问题。”

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