上交所：公司与投资者皆可画像科技监管进入新时代( 三 )_：深度探营“硬核”上交所：公司与投资

这背后，依靠的是知识图谱技术。通过对账户关联性相关的多维度数据进行关联和深度整合，在图数据库技术的助力下，快速生成关联拓扑图，进而呈现账户之间、账户组之间复杂多变的关联关系，提高关联账户的识别效率。

类似的新技术还有很多运用实例。比如，依托机器学习技术而完成的“投资者画像”。王晗介绍道，根据交易风格、持仓特征、投资偏好、历史监管情况等多个维度指标，目前同样可以图形化的方式，全方位展示敏感投资者的交易行为特征。借此，监管人员可以快速、准确地锁定频繁参与市场炒作、以拉抬打压等手法进行异常交易的账户。

甚至是一边在股吧里大放厥词，一边使用账户抢先交易的网络“黑嘴”，也被这些新技术手段盯上了。通过文本挖掘、语义分析等技术，目前上交所监察系统可以自动抓取热门网络社区中的荐股信息，再同步筛查、比对相关股票是否存在异动，对具有“抢先交易”行为特征的账户，进行更进一步的深度分析挖掘。藏于网络之下的那些“黑嘴”嫌疑账户，很容易就被抓个现行。

新技术研究还在一直持续。比如，上交所新内幕分析模型已经在建设中，监管人员仅需要输入证券名称和分析区间，将可以看到对内幕交易嫌疑账户的智能分析，并“一键生成”内幕交易核查报告。线索分析工具的自动化和智能化升级、针对易被市场操纵股票进行预言预判等模型开发，都已经提上建设日程表。