「东方园林股吧」大数据监管证券欺诈的法律完善

股票行情  2021-04-13 04:33:07

利用大数据技术改革我国证券监管模式是新一轮证券体制改革的重要主题。2018年8月31日,中国证监会发布《监管科技总体建设规划》,将证券监管科技改革分为1.0、2.0、3.0三个不同阶段。明确了5项基础数据分析能力和7类32个监管业务分析场景,提出了大数据分析中心建设原则、数据资源管理思路和监管科技运营管理等,目前我国证券监管模式已初步完成了从传统向现代互联网大数据平台的过渡。大数据监管技术的实现不仅体现了与金融技术的相互融合,也是证券监管机构应对日益复杂的证券欺诈的“亮剑之举”。

传统证券监管模式

有不足之处

证券欺诈是指证券市场参与者违反相关法律法规的禁止性规定,故意或者过失实施扰乱证券市场正常秩序、侵害证券市场其他参与者的违法行为。根据我国现行证券法,证券欺诈可分为内幕交易、市场操纵、虚假陈述和欺诈客户四种主要类型。除了欺诈客户,其他三种证券欺诈都是针对整个证券市场和未指明的投资者。正是因为证券欺诈对整个金融市场造成的破坏,我国证券法才明确了证券欺诈可能造成的民事、行政和刑事责任。中国证监会发布了《证券市场内幕交易识别指引(试行)》等部门规章。最高人民法院、最高人民检察院还配合《关于办理内幕交易和内幕信息披露刑事案件具体应用法律若干问题的解释》等一系列司法解释。这些法律法规形成了中国现有的反法律

但不得不承认,由于证券行业的高度专业化特点,证券监管部门的行政监督、调查和处罚是反证券欺诈法律规则功能的入口,司法机关在刑事或民事赔偿案件中对证券欺诈的认定一般需要以行政机关的预先认定和处罚为基础。有鉴于此,证券监管成为遏制证券欺诈、追究不法行为人法律责任的关键环节,传统的监管方式也受到了广大证券投资者的批评。首先,传统的监管理念过于强调行政色彩,对证券业组织和自律组织的监管渠道利用不足。一方面,证券监管机构不得不面对广阔的证券市场和难以区分真伪的交易行为。另一方面,由于监管数据不能覆盖整个市场和整个过程,监管的效率和准确性将受到很大影响。其次,传统监管主要侧重于事前监管和事后监管,核心内容是股票发行审核和证券欺诈处罚,而实时监管往往缺乏。监管缺位的直接后果是,当市场出现证券欺诈迹象时,证券监管机构无法及时监控、反馈和预警相关交易风险,当行为的有害后果在调查前出现时,投资者的损失往往已经发生,在一定程度上是不可挽回的。最后,传统的监管方式过于依赖人力,不是说没有数据监管的介入,而是在深度应用和挖掘数据潜力方面不够强大。由于数据分析和利用能力的限制,以人力为基础的模式使得监管成本过高,而人力监管的随机性必然导致证券欺诈的查处失败。

大数据证券监管具有时代意义

所谓大数据监管模式,并不是彻底否定和抛弃传统证券监管模式的新途径,而是强调数据领先、全网覆盖、实时监控的辅助模式。以证监会监管科技3.0为例,其系统核心是构建高效的监管大数据平台,综合运用电子基础、统计分析、数据挖掘等技术,围绕资本市场主要生产经营活动进行全方位监控和历史数据分析,协助监管机构及时发现市场主体涉嫌证券欺诈等违法行为。

大数据证券监管模式的落地不仅是我国实施大数据战略的应有之义,也是监管机构主动对接数据技术、应对新证券欺诈的有力举措。与传统监管方式相比,大数据监管的监管优势主要体现在三个方面:一是要实现监管数据的深度利用,大数据监管不是简单的数据叠加和积累,其本质是构建大数据模型。利用人工智能算法对数据进行智能分析和挖掘潜力,从而解放人力,改变工作重心,提高证券欺诈的监管有效性;二是实现监管信息互联互通,根除过去信息分散、长期监管的弊病,以建设中央监管信息平台为目标,实现跨部门、跨行业准确数据的全面共享;三是实现对市场主体的全过程监管,尤其是对事件的监管。通过建立数据收集和监控模型,构建综合风险指标体系,有效监控市场主体的业务流程和市场整体运行。总之,大数据监管模式旨在充分发挥智能和技术的协同作用,打击证券欺诈实施者的侥幸心理,为违法行为的查处提供及时有效的预警信息。

大数据反证券欺诈机制

法律支持

中国证监会发言人表示,截至2019年4月26日,中国证监会已公布40起违法违规案件,体现了大数据监管证券欺诈等违法违规行为的系统性力量。在为大数据反证券欺诈机制叫好的同时,我们也必须认识到,这一监管机制的构建和实施,要按照十八大以来“重大改革必须以法律为基础”的法治要求,遵循法治的轨道。笔者认为,要为大数据证券监管提供全面的制度保障,必须从证券立法、司法和执法三个维度进行思考。

《证券法》修订草案第三稿根据股票发行登记制度改革试点进展情况,重点增加科技创新板登记制度相关规定。发行登记制度改革的实质是放松证券领域的事前监管,充分发挥市场在资源配置中的决定性作用。但事前监管的弱化也会降低证券欺诈等违法活动的门槛。因此,必须同时加强以投资者保护为核心的事后监管措施。因此,大数据监管作为事后监管的重要手段和方式,应在《证券法》修订中予以明确界定。具体而言,国务院证券监督管理机构的职责中应增加“采用大数据依法监控、防范和处置证券市场风险”的规定,可采取的措施中可包括“电子数据取证”的内容,监管信息共享机制中应明确“建立大数据监管平台”的制度目标。

在司法层面,在以往的证券行政案件中,证监会以“证券交易监控系统数据”为证据,引发了司法实践中对大数据证据性质的热烈讨论。根据现有的法律规定和司法实践,笔者认为,大数据证据应该有两种类型:第一种是基于大数据手段的电子数据证据,虽然是依靠大数据手段获得的,但并没有从本质上改变证据的电子性质。电子证据在我国三部修订的诉讼法中明确属于独立的证据类型,因此其作为证据在诉讼法中的地位不存在争议。二是利用大数据分析工具得到的分析报告。这类报告的基础来自于海量的电子数据。然而,与电子证据不同,这些报告往往是由某些机器算法形成的分析结论。对于这类大数据报告,现有的程序法并没有对其进行独立的界定,但往往用于证明或辩护证券欺诈的成立、投资者损失的计算、证券案件中行为与损失的因果关系。基于此类报告的专业性,将其归类为专家意见是合理的,不仅可以指导司法人员采用专家意见的审查标准来确定证据的有效性,还可以通过专家证人出庭接受提问的方式来保护当事人的诉讼权利。

在证券监管执法领域,由于电子数据本身就容易被篡改,因此需要从数据收集和分析的角度来规范监管部门行政行为的合法性和合理性,以确保大数据证据的真实性。一方面,执法依据所依赖的数据必须完整、全面,用于处理数据的技术、模型或算法也要得到普遍认可,使大数据分析结果具有充分的证明力和科学性;另一方面,所涉及的证据收集、存储和数据转移的步骤应严格按照法律或相关法规规定的程序进行,形成一个贯穿整个过程的证据链。除了以上两个方面,在监管数据的收集、利用和公开方面,必须合理界定大数据监管和个人数据保护的界限,防止过度监管对个人信息造成不当损害。


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