隨著發行上市審核工作有序推進，科創板上市審核中心全程電子化、公開化的審核流程逐漸走進市場“聚光燈”下，審核的高效、便捷、透明等市場化特色凸顯。科創板“考場”的高效運行離不開科技助力，繁冗、復雜的審核工作更少不了科技監管的“神器”。繼科創板開市前探營審核中心后，上證報記者再次走進該中心，進一步揭秘科創板“考場”背后的那些監管“黑科技”。

上交所技術公司負責人在接受記者采訪時表示，經過半年的積累沉淀，在上交所技術公司及相關領域專家的協作下，科技評價、金融文本處理等輔助審核工具初具雛形，成為科技賦能科創板監管的有益實踐。

據了解，“科技評價系統”以企業專利數據為切入點，結合輿情信息，對標國內外同業公司，利用大數據、自然語言處理和智能分析等技術，對科創板審核企業的技術實力進行分析與評價。系統主要包括科技數據校驗、技術方向分析、核心技術分析、行業地位分析和風險預警五大功能，主要解決了企業的核心技術是什么、該技術的發展前景是什么、企業在該技術方向上的實力如何這三個核心問題。

其中，科技數據校驗功能利用金融文本抽取技術，提取招股說明書中涉及發行人相關科技技術數據，與國家專利局等數據進行比對，校驗企業披露數據是否存在虛假申報情況，同時關注專利數據是否存在質押或轉讓等情況。

技術方向分析功能采用一種基于技術聚類的行業分類模型，將企業所處行業對應至某一種或幾種專業技術中。該模型可以有效提高行業分類準確性及針對性。

核心技術分析功能基于專利評估模型，結合智能分析技術，通過分析企業的專利質量、技術質量、專利所具有的市場價值和社會影響等情況，精準定位企業核心技術。

行業地位分析功能在準確定位行業分類和核心技術的基礎上，構建了一套企業科技實力評估算法。通過精準分類定位企業的技術方向，找到同業對標工作，結合輿情信息等，精準分析企業核心技術的競爭力及發展前景等。

風險預警功能則針對企業核心技術人員流失、專利轉讓、訴訟等風險情況提供及時預警，輔助審核。

針對金融文檔結構復雜、形式多樣的特點，有效整合數據，可為審核工作提供有力支撐。為此，上交所主要通過人工智能、機器學習等方法處理金融文檔，釋放人力，從而提升工作效率與抽取質量。“金融文本處理系統”由此應運而生，有助于高效整合金融數據，提高信息披露的完整性。

上交所技術公司人員解釋稱，金融文本處理系統的目的是構建上交所自主生產數據的基礎技術技能，能夠從非結構化的金融文檔（科創板申報企業招股說明書、上市公司公告）中抽取數據，形成結構化數據。同時，可建立規范化的數據模型，提供與外部數據庫及系統比對和導出的接口。據悉，目前系統已完成科創板招股說明書的提取模型，提取字段約1100個，數據點約3000個，后續會持續進行相關優化工作。

值得一提的是，由于整個審核過程中企業招股說明書會更新多個版本，審核工作中常常需要比對不同版本或不同格式文檔間的差異，快速準確地識別文本差異可顯著提升工作效率，因此技術公司還孵化了金融文檔比對系統。

“該系統借助深度學習和自然語言處理等人工智能技術，智能化復核文檔差異，減少不必要的人力勞動。結合業務需求，定制化開發，該系統不僅支持不同版本、不同格式（DOC、DOCX和PDF）的金融文檔比對，還支持差異結果歸類，可按差異類型和章節結構篩選查看。”技術人員告訴記者。

上交所表示，除現有的科技評價系統、金融文本比對系統、金融文本處理系統外，后續上交所將整合以上工具，搭載規章制度、案例分享等，繼續完善科創板審核工作平臺，匯集外部有效數據，從審核實際工作出發，切實提升審核工作效率。