全面註冊制改革正推動我國資本市場生態格局發生深刻變化，伴隨市場入口進一步規範與提質，監管重心逐步由事前准入向事中事後全鏈條延伸，對信息披露的真實、準確、完整提出更高要求。作為資本市場的重要“入口關”，IPO監管在業務內涵不斷深化、風險形態日趨多元、監管資源相對有限的背景下，面臨一系列新課題。傳統以人工審核為主的監管模式，在適應新發展階段的要求方面亟待進一步優化與賦能。基於市場實踐與政策導向，當前我國IPO監管正穩步邁向從“人工驅動”向“智能賦能”轉型的關鍵階段，有必要探索構建以“知識－數據－模型”為三大支柱的動態演進式智能監管體系。本文嘗試從理論邏輯、架構設計與實施路徑等方面展開系統探討，以期為構建更具穿透力、更高效能、更優一致性的現代化資本市場治理體系，提供思路參考與實踐借鑒。
註冊制背景下推進智能監管的時代必然性
隨着註冊制全面實施，資本市場服務實體經濟的深度與廣度顯著提升，但也對傳統監管模式提出了更高要求。一方面，新經濟業態加速涌現，企業業務模式與技術路徑更趨複雜多元，對信息披露的完整性、關聯交易的合規性、技術先進性與商業模式可持續性的專業判斷，都提出了更深層次的審核要求。審核工作不斷向“實質風險”穿透，監管顆粒度持續細化，工作量與專業複雜度顯著提升。另一方面，風險形態呈現隱蔽性、交叉性和傳染性等新特徵，對監管的前瞻識別、精準預警與動態應對能力構成了嚴峻考驗。
深入剖析可見，傳統以人工經驗為核心的監管範式日益顯現其局限性。該模式高度依賴審核人員的主觀判斷與個案經驗，在面對業務內涵深化、風險形態迭新的複雜局面時，容易出現效率瓶頸、標準執行不一、風險穿透力不足等現實問題。要系統破解這些難題，必須加快推進監管體系從“人控”到“智控”的範式轉型，構建一個數據驅動、模型輔助、知識迭代的智慧監管新生態，以實現更高質量、更有效能、更可持續的資本市場治理新格局。
理論重構：從經驗依賴到數據驅動
註冊制環境下的監管範式變革，其深層邏輯源自監管要素的根本性變化。
監管對象的多元化要求監管體系具備高度適應性與包容性。註冊制下，大量具備“硬科技”屬性的創新企業涌入資本市場，這些企業在技術路線、商業模式與成長周期上與傳統企業差異顯著，其價值評估需綜合考量技術領先性、團隊能力、行業前景與知識産權等多維因素。傳統基於歷史財務數據和固定模板的審核方式難以有效應對這類新興主體的監管需求。
監管內容的複雜化要求監管手段具備深度穿透與關聯識別能力。現代企業往往借助多層股權架構、關聯交易、金融工具創新等方式實現商業目標，這些複雜結構易成為風險隱匿的“溫床”。智能監管範式通過引入大數據分析、知識圖譜、圖計算等技術，可以實現對企業關係網絡、資金流向與業務實質的全景式刻畫，顯著提升風險識別的前瞻性與精準度。
監管標準的一致性要求審核決策具備高度規範性與市場可預期性。註冊制以信息披露為核心，要求審核標準在不同板塊、不同階段與不同項目之間保持高度統一。通過將監管規則、審核指引與典型案例進行數字化、代碼化改造，智能監管系統能夠有效降低人為裁量的主觀差異，增強監管公信力與市場信任基礎。
從理論演進來看，這場變革本質上是從“經驗依賴型監管”向“數據驅動型監管”的系統性躍遷。它不僅是技術工具的迭代升級，更是監管理念、組織機制與業務流程的全面重構。新範式通過構建數據驅動的決策機制、知識共享的協同機制與模型輔助的判斷機制，推動監管效能實現質的跨越。
體系構建：“知識－數據－模型”三大支柱協同驅動
智能監管新範式的構建需要立足系統思維，建立“知識－數據－模型”三大支柱協同作用的基礎架構。
一是知識中樞的智能化轉型：實現監管智慧的沉澱、傳承與演進。傳統監管知識多以非結構化文檔形式散佈於各類法規、問答與案例中，難以系統化共享與復用。新範式通過構建智能知識中樞，對碎片化知識進行系統整合，並運用自然語言處理、知識圖譜等技術實現知識的數字化、結構化與語義化。更為關鍵的是，系統需建立知識動態演進機制，借助機器學習、輿情監測等手段，自動跟蹤市場創新動態與監管政策變遷，實現知識的自主更新與持續優化，形成“監管—市場”雙向反饋的智慧循環。
二是數據基座的現代化升級：打造可信、互通、高效的數據基礎設施。在智能監管體系中，數據不僅是合規要素，更是核心戰略資産。數據基座的升級應聚焦三大方向：一是構建全流程可信數據鏈，依託區塊鏈、數字指紋等技術，確保數據從生成、傳輸到使用全周期的完整性與可追溯性；二是建立統一的數據治理體系，制定行業級數據標準與質量管控機制，破解“數據孤島”；三是創新數據應用模式，在嚴格保障數據安全與主體授權的前提下，探索隱私計算、聯邦學習等技術在跨機構數據融合中的合規應用，充分釋放數據價值。
三是模型集群的專業化建設：形成覆蓋全流程的智能監管工具集。圍繞IPO監管的核心場景，應重點建設三類專業模型：一是風險識別模型，聚焦財務異常、關聯交易非關聯化、業務真實性與技術先進性評估等高風險領域，實現智能監測與預警；二是審核輔助模型，為審核人員提供相似案例匹配、信息披露一致性檢查、關鍵事項量化判斷等決策支持；三是預測預警模型，基於歷史數據與市場信號，對企業上市後表現、産業風險傳導等進行前瞻性研判。在模型研發中，應高度重視其可解釋性、魯棒性與審計留痕能力，確保模型輸出的可靠、可信與可用。
實施路徑：統籌推進的漸進式改革策略
智能監管體系的落地是一項長期系統工程，需遵循“統籌規劃、急用先行、試點突破、逐步推廣”的原則，制定科學合理的實施路徑。
在頂層設計層面，應強化制度供給與法律保障。建議研究制定資本市場科技監管發展中長期規劃，明確智能監管的戰略目標、推進路徑與責任分工。同步推動證券法、公司法等相關法律法規修訂，明確電子底稿、智能算法、數字簽名等在監管合規中的法律效力，為科技應用掃清制度障礙。
在技術架構層面，構建“基礎平台+生態應用”的開放體系。由監管部門或證券業協會等自律組織牽頭，建設行業統一的智能監管基礎平台，提供標準化數據接口、算法倉庫與開發工具。鼓勵證券公司、科技企業等經營主體基於平台開發具有業務特色的場景化應用，形成“規範統一、應用多元、良性競爭”的技術生態。
在機制創新層面，設立包容審慎的監管沙盒機制。選取科技創新能力強、內控完善的券商開展智能監管工具試點，允許在真實環境中測試區塊鏈存證、AI審核、大數據風控等創新應用。建立試錯容錯與風險補償機制，在鼓勵創新的同時守住風險底線。
在能力建設層面，推動人才結構轉型與生態協同。一方面，加強“金融+科技+監管”複合型人才隊伍建設，打造專業化的智能審核團隊；另一方面，通過課題共研、數據共享、平台共建，提升行業整體科技賦能水平。
生態重塑：多元主體協同治理的新格局
智能監管新體系的建立，將深刻重塑市場各方主體的角色定位與協作機制，推動形成監管引領、機構盡責、企業主體的協同治理新生態。
監管－投行－發行人協同治理框架
監管機構從傳統“監督者”向“生態構建者”轉型。新形勢下，監管機構不僅需履行傳統監管職責，更應承擔起標準制定、平台搭建、生態培育與創新引導的新使命。這就要求監管層不斷提升科技治理能力，推動監管模式從被動響應向主動預見、從單向監管向多元協同轉變。
中介機構從“通道服務者”向“價值創造者”升級。註冊制壓實了中介機構“看門人”責任，智能監管則為其履職提供了強大工具。券商、律所、會所等機構應主動擁抱科技賦能，將智能風控、數字盡職調查、合規自動化等能力嵌入業務流程，實現從被動應對監管向主動創造合規價值的轉變。領先機構還可將成熟能力産品化，通過“合規即服務”輸出，帶動行業整體服務水平提升。
發行人的認知從“被動合規”向“主動治理”昇華。智能監管為企業提供清晰的合規預期與便捷的合規工具，推動企業將監管要求內化為治理提升的動力。通過構建基於區塊鏈的信息披露、數字股東溝通與智能內部控制體系，企業不僅能夠高效滿足監管要求，更可塑造透明、可信的市場形象，增強長期競爭力。
市場基礎設施從“支撐系統”向“賦能平台”演進。證券業協會、交易所、登記結算機構等基礎設施應加快數字化轉型，建設開放、互通、智能的數據中&與業務平台，為智能監管提供統一、高效的基礎支撐。通過制定開放接口與協同標準，促進形成數據共享、能力互補、合作共贏的行業數字生態。
智能監管新範式的構建是一項長期而複雜的系統工程，需要凝聚市場共識、匯聚各方力量、持續迭代推進。從當前實踐看，我國資本市場在科技監管領域已取得顯著進展，但在數據標準化、模型可解釋性、系統協同性等方面仍存在提升空間。
展望未來，隨着技術演進與制度完善，智能監管將在以下方面發揮更加關鍵的作用：一是系統性提升監管效能，實現風險早識別、早預警、早處置；二是全面增強市場韌性，通過全鏈條風控與實時壓力測試，提升資本市場應對內外衝擊的能力；三是持續激發市場活力，借助監管科技營造更加規範、透明、可預期的發展環境，推動資本要素向國家戰略領域與科技創新領域高效集聚。
需要強調的是，推進智能監管不僅要重視技術創新，更要關注治理創新與倫理建設。應合理界定人工審核與機器判斷的職責邊界，確保技術應用不替代監管責任、不削弱裁量理性、不損害程序公正。同時，應高度重視數據安全、算法公平與投資者隱私保護，建立健全技術治理與道德審查機制。
面向未來，隨着智能監管體系的成熟，我國資本市場將逐步形成與中國式現代化要求相適應、與高質量發展相匹配的治理新體系。這一進程不僅將顯著提升資本市場服務實體經濟的能力，也將為全球資本市場治理體系的現代化演進貢獻中國智慧與中國方案。
（作者：華仁傑，東吳證券股份有限公司首席信息官、網絡安全官、信息技術總部總經理；唐淑艷，東吳證券股份有限公司信息技術總部總經理助理；劉立乾，東吳證券股份有限公司投資銀行業務管理委員會委員、投行委質控中心總經理；黃燁秋，東吳證券股份有限公司投資銀行業務管理委員會質控中心項目管理部總經理）
