随着发行上市审核工作有序推进，科创板上市审核中心全程电子化、公开化的审核流程逐渐走进市场“聚光灯”下，审核的高效、便捷、透明等市场化特色凸显。科创板“考场”的高效运行离不开科技助力，繁冗、复杂的审核工作更少不了科技监管的“神器”。继科创板开市前探营审核中心后，上证报记者再次走进该中心，进一步揭秘科创板“考场”背后的那些监管“黑科技”。
上交所技术公司负责人在接受记者采访时表示，经过半年的积累沉淀，在上交所技术公司及相关领域专家的协作下，科技评价、金融文本处理等辅助审核工具初具雏形，成为科技赋能科创板监管的有益实践。
据了解，“科技评价系统”以企业专利数据为切入点，结合舆情信息，对标国内外同业公司，利用大数据、自然语言处理和智能分析等技术，对科创板审核企业的技术实力进行分析与评价。系统主要包括科技数据校验、技术方向分析、核心技术分析、行业地位分析和风险预警五大功能，主要解决了企业的核心技术是什么、该技术的发展前景是什么、企业在该技术方向上的实力如何这三个核心问题。
其中，科技数据校验功能利用金融文本抽取技术，提取招股说明书中涉及发行人相关科技技术数据，与国家专利局等数据进行比对，校验企业披露数据是否存在虚假申报情况，同时关注专利数据是否存在质押或转让等情况。
技术方向分析功能采用一种基于技术聚类的行业分类模型，将企业所处行业对应至某一种或几种专业技术中。该模型可以有效提高行业分类准确性及针对性。
核心技术分析功能基于专利评估模型，结合智能分析技术，通过分析企业的专利质量、技术质量、专利所具有的市场价值和社会影响等情况，精准定位企业核心技术。
行业地位分析功能在准确定位行业分类和核心技术的基础上，构建了一套企业科技实力评估算法。通过精准分类定位企业的技术方向，找到同业对标工作，结合舆情信息等，精准分析企业核心技术的竞争力及发展前景等。
风险预警功能则针对企业核心技术人员流失、专利转让、诉讼等风险情况提供及时预警，辅助审核。
针对金融文档结构复杂、形式多样的特点，有效整合数据，可为审核工作提供有力支撑。为此，上交所主要通过人工智能、机器学习等方法处理金融文档，释放人力，从而提升工作效率与抽取质量。“金融文本处理系统”由此应运而生，有助于高效整合金融数据，提高信息披露的完整性。
上交所技术公司人员解释称，金融文本处理系统的目的是构建上交所自主生产数据的基础技术技能，能够从非结构化的金融文档（科创板申报企业招股说明书、上市公司公告）中抽取数据，形成结构化数据。同时，可建立规范化的数据模型，提供与外部数据库及系统比对和导出的接口。据悉，目前系统已完成科创板招股说明书的提取模型，提取字段约1100个，数据点约3000个，后续会持续进行相关优化工作。
值得一提的是，由于整个审核过程中企业招股说明书会更新多个版本，审核工作中常常需要比对不同版本或不同格式文档间的差异，快速准确地识别文本差异可显著提升工作效率，因此技术公司还孵化了金融文档比对系统。
“该系统借助深度学习和自然语言处理等人工智能技术，智能化复核文档差异，减少不必要的人力劳动。结合业务需求，定制化开发，该系统不仅支持不同版本、不同格式（DOC、DOCX和PDF）的金融文档比对，还支持差异结果归类，可按差异类型和章节结构筛选查看。”技术人员告诉记者。
上交所表示，除现有的科技评价系统、金融文本比对系统、金融文本处理系统外，后续上交所将整合以上工具，搭载规章制度、案例分享等，继续完善科创板审核工作平台，汇集外部有效数据，从审核实际工作出发，切实提升审核工作效率。
