数字科技对证券市场及其监管的影响——基于大数据、人工智能、区
监测 、
计算 和判定后 ，
可 能 需 要
考虑 证券商 、
中 介机 构的 传统职能 是否需要重新界定 。
当然 ，
在 数字科 技 监 管 深度
运用后 ，
证券监管 也 面 临 从理念到 机制 的 全新转 变 与 发展 。
一
、
大数据、
云 计算对证券市场及其监管的 影响
早 在 年 首 席 科 学 家 提 到 大数 据 词 １ ９９ ８
有 助 于 对证券 市 场 及 时 监測 。
从监 管 角 度 来说 ，
信 息披 露 申 报文 件 数据化 是 监 管 科技化 的 基 础 ； 应 当 利 用 大 数 据 分 析 、 实 时 数 据 监
测 改进证券执 法 目 标 、
提 升执 法 效 率 ；
加 择 对证券 市 场欺诈 交 易 、
现在 尚 难预 测 和评估 ，
但毋庸置 疑的 是 ，
证券业 面 临 着百年 未有 的 机遇 和挑 战 。
在
区块链 去 中 心 化情 景 下 现有 证券 交易 所 、 中 央结算公 司 有 可 能 被 重 组或 迭 代 在
，
；
大数 据 信息 挖掘 技 术 条件下 ，
现有 发行 申 报制 度 、
，
；
，
进入证 券 市 场 ；
保持监管 规则 的 开 放性 ，
认 真评估规 则 变化 对 市场 的 影 响 。
随 着 区
块链在 全 球 范 围 的 大 规模 快速 发展 和 产 业 化 世界 各地 监 管 机 构 都 对 区 块 链加 强 监 ，
管 严 格 限制 与 私 人数字 货 币 相 关 的 金 融 业 务 将 首 次 代 币 发 行 倾 向 于 界 定 为 证券
数字经济背景下 的证券监管变革
【
】
数 字 科 技 对 证 券 市 场 及 其 监 管 的 影 响
— 基 于 大 数 据 、 人 工 智 能 、 区 块 链 的 视 角
？
郭 锋．
摘要 ：
基
于云
计
算
的
证券
业
大数
据挖掘
可
以
保
持信
息
的
完
整性 、
客观 性 和 一 致
性 ，
具 有预 測 证券价 格的 成功 概率 ，
评 ２
证 券 法 律 论 年 卷 ２ ０ １ ９
（
）
类社会带人一个充满结构化 和非 结构 化数 据 的新 信息 时代
主 流 观 点 认 为 这 ，
意味着数字科技 和大数据时代来 临 。
大数据 、
云 计算 、
人工智 能 、
区块 链等 数字技
术在 全球范 围 对证券 市 场和 证券监 管产 生 了 重 大影 响 。 尽管 这种 影 响 的 深度 和 广 度
的信息 资产 ，
需要 以 高效 、
创 新 的信息 处理 形 式 ，
以增 强洞察力 和决策能力 。
库
斯 内 茨基研 究人员 认 为 ，
“ 大数 据 ”
与 “ 海 量数据 ”
具有 相 同 含义 ，
其 不 致 因
一
、
不可预测 的 组合 ，
合 标 管 术 所 认 “ 不 适 被 准 数 据 理 技
驯服 ”
移 动通信为 相互交 织的 多元载体 ，
以
“
”
ＰＢ
（ １ ０ ２４ ＴＢ ）
为 单位 的 数字 科技 ，
将人
＊
郭锋 ，
最高 人民 法 院研究室 副主 任 、
中 国法 学会证券 法 学研究会 会长 、
中央 财 经 大 学 法 学 院 教授 。
本 文得到 中央 财经大 学 留美交换研究 生 陶 胜 琴 同学 在英文资 料 收集 方面 提供 的 帮助 。
ｎ ｄ ３
［
。
Ｓ ］ ｉ ｊ
ｅ ｒＳ
为 ，
“ 大数 据
是一个松 散定义 的 术 语 用 于 描 述 庞 大 和 很 复 杂 使 用 标 准 的 统 计 软件 会 变 得 很
，
，
难 麦 肯 锡 球研究所 在 份 报 告 将 大 数 据 定 全 。
Ｍ Ｋ Ｇ （
ｃ
ｉ ｎ ｓｅｙ
ｌ ｏｂａｌ Ｉ ｎ ｓｔ ｉｔ ｕ ｔ ｅ ）
，
，
发行 ，
按照 证券法 进 行监 管 ；
对数字 证券、
证券 类通证 、
数字
资产
交易所加
察 强 观 、
引 导和 个案 风 险 监管 。
关 键 词 大数据 云 计 算 人工 智 能 区 块链 证 券 市 场 ：
我们正置身 于 数字科技爆 发式 增长 的 时代 。 以 计算 机 、 社 交 网 络 、 电 子商 务 、
ＩＤＣ 、
甲 骨 文等 ，
将
大 数 据 “
”
的 特点描述 为
“
”
４Ｖ
：
体积 、
速度 、
多 样 性 和 价 值 。
〔 １〕
Ｖ Ｍ Ｄ Ｈ Ｓｅｅ ｉ ｋ ｔｏｒ
ａｙｅ ｒ ，
Ｂｉ ｇ
ａｔａ ：
ｏｗ ｗｅ ｌｉ ｖｅ
ｗ ｏｒ ｋ ａｎ ｄ ｔｈｉ ｎ ｋ （
，
２０ １ ３）Βιβλιοθήκη 可 疑 交 易 的 大 数
据监 测 。
人工 智 能技术 特 别 是 智 能 投顾 的 出 现 ，
正在 改 变传 统证券业 ，
监 管 取 向 应
当 是 保 持金融 体 系 的 安 全 性 防 止 利 用 人工 智 能 欺 诈 投 资 者 维 持 金 融 体 系 的 穗 定
，
；
性 防 止人工 智 能 适 用 引 发 系 统 风 险 增 《 金 》 市 场 的 包 容 性 容 许 金融 科技 公 司
的 Ｇ ，
ＳＩ
Ｍ Ｒ Ｊ ｏｈｎ
．
ａｓ ｅｙ
了“
” 一
。 ２ ００ ８
年 ，
然 《 自
》
杂志发行 了一 期大数据专 刊。
年 ２ 〇 １ １ ，
《 科学 》 杂 志 发 行 了 一 期 类 似
专刊 。
研究 机 构 Ｇａｒ ｔ ｎｅ ｒ 将 这 一 概 念 定 义 为 ：
大数据是 髙容量、
髙 速 度 和 髙 多 样 性
信 息 披 露体 系 以 及 法 定载 体 正 在
重构 ；
在云计算 、
人工智能技术推 动下 ，
现有 证券业 务 特别 是 经 纪业 务 可 能 面 临 转
型、
重组压力 ，
证券代 理交易 、
投 资顾 问业 务可 能被 机器人 取代 。
更 极端 的 是 ，
在
所有 市场主体 的行为 、
活动都纳人 自 动程序记录 、
一
中
义 为
“ 数据集 ，
其 大小超出 了典型数 据库软件工具捕 获 、
存储 、
管理 和分析 的能力 ” 。
虽 然 现有大 数据 定义并不相 同 但 都提 到 了“ 海 量 数 据 ” 这 是 大 数 据 的一 个基 本
，
，
特征 。
正如 大 家所 熟 知 的 ，
麦肯锡、
Ｉ ＢＭ 、
微软 、
人工智能在证券行业计算机网络安全环境下的应用
人工智能在证券行业计算机网络安全环境下的应用摘要：新形势下，人工智能的发展如火如荼，已经深入到各个领域之中。
数据资源的利用价值进一步突显，海量的信息应用难度开始逐渐加大。
在金融科技的推动下，各大券商市也开始逐渐使用人工智能的方式，研发项目，有效的将证券业务和AI有机的整合起来。
不仅可以实现量化交易，还可以实现智能服务和精准分析，进一步向着“智慧证券”的方向实施发展，为券商行业发展提供前进的发展动力，实现大家共同的“中国梦”。
关键词:人工智能;证券行业;计算机网络安全环境一、引言随着数据的海量增长，原本的数据筛选方式已经不能满足当前的发展路径。
在数据库的过滤下，不仅可以整合基础，还可以释放更多的存储空间，加大有效数据的密度。
在深化AI以后，可以有效的提高学习能力，增加客户服务体验，加大证券市场的风险控制能力，将大数据技术的应用价值更加直观的呈现到大家的视野当中[1]。
AI想要获得持续的学习，那么就需要结合个人信息，向着个性化的产品实施演变。
例如：部分券商建立了服务应用类的APP，一方面可以提供全景行情，另外一方面可以在超级账户的基础上，严格的加大理财功能建设，并且提升客户的满意度，向着智慧证券的方向实施延伸。
二、人工智能在证券行业计算机网络安全环境下的应用（一）人工智能在计算机网络安全管理中的应用第一，从人工智能的系统组成看，需要结合维护证券计算机网络信息的安全信息，落实其中的主要职责。
在AI技术的基础上，满足当前安全管理的建设和需要。
首先，神经网络系统。
可以使用分布式存储的方式，不仅可以提升兼容的力度，还可以在一定的程度上，增强容错能力。
在学习能力的基础上，颁布各种指令，形成神经网络，在不影响整体运行的基础上，保持神经网络系统的特点，落实网络安全管理应用工作[2]。
例如：券商网站的有效建设，就可在数据隐私的基础上，定期对这些病毒实施监测。
也就是说，需要在神经网络系统的视野下，最大限度减少病毒的工攻击，并且将一些隐藏的病毒呈现出来。
监管科技发展的理念现状及未来走向
监管科技发展的理念现状及未来走向一、监管科技的理念现状1. 数据分析：数据分析是监管科技的核心技术之一。
通过对大量数据的分析和挖掘，可以发现监管对象的行为规律和特点，为监管决策提供依据。
目前，数据分析技术已经逐渐应用到金融监管、市场监管、环境监管等多个领域，取得了显著的效果。
2. 人工智能：人工智能技术在监管领域的应用也越来越广泛。
监管部门可以利用人工智能技术来建立风险预警系统、智能监管平台等，实现监管工作的智能化和精准化。
人工智能技术在反欺诈、风险评估、舆情监控等方面的应用，也为监管工作带来了新的变革。
3. 大数据：大数据技术可以帮助监管部门进行全面、深入的分析，从而加强对监管对象的监督和管理。
通过大数据技术，监管部门可以更加全面地了解监管对象的经营状况、风险状况，及时发现和解决监管中的问题。
4. 云计算：云计算技术可以帮助监管部门实现信息资源的共享和互联，提高信息的利用效率和安全性。
通过云计算，监管部门可以更加便捷地获取和共享监管信息，提高监管的协同性和效率。
二、监管科技的未来走向1. 智能监管：随着人工智能技术的不断发展，监管科技将朝着更加智能化的方向发展。
未来，监管部门将会建立更加智能化的监管系统，实现对监管对象的全方位、全过程的监管。
4. 开放监管：随着云计算和区块链技术的发展，监管科技将会朝着开放的方向发展。
未来，监管部门将会实现监管信息的共享和开放，促进监管工作的透明化和公正性。
监管科技的发展正在逐步改变着传统的监管方式和理念。
未来，监管科技将会朝着更加智能化、自动化、跨界化和开放化的方向发展，为建设现代化的监管体系提供强有力的支撑。
监管部门需要加强对监管科技的研究和应用，积极推动监管科技与监管理念的融合，以适应社会的发展和变革。
也需要加强监管科技的规范和监管，保障监管科技的健康发展，促进监管工作的科学化和规范化。
相信随着监管科技的不断发展，监管工作将会迎来更加美好的未来。
人工智能技术在证券交易中的应用
人工智能技术在证券交易中的应用随着科技的发展，人工智能技术在各个领域都有广泛应用。
证券交易作为经济活动中不可或缺的一部分，人工智能技术也被逐步引入其中。
本文将论述人工智能技术在证券交易中的应用。
一、人工智能技术在证券交易中的基本概念人工智能技术是一种广泛的概念，涉及到许多不同的技术和算法，如机器学习、自然语言处理、深度学习等。
在证券交易中，人工智能技术主要涉及到自动化交易、大数据分析和预测模型等方面。
自动化交易是指使用计算机程序代替人手进行交易。
在自动化交易中，计算机程序能够自主地执行买卖指令，并能够在遇到特定的市场情况时自动进行交易。
这种自动交易的方式可以大大提高交易的效率，并且减少了人为操作带来的风险。
大数据分析则是人工智能技术在证券交易中的另一个重要应用。
证券交易市场中涉及到海量的数据，这些数据包括股票价格、经济指标、政策影响等多种信息，但是这些数据是非常庞杂且难以处理的。
人工智能技术通过对这些数据进行分析和处理，能够提取有效的信息，帮助交易人员进行正确的判断和决策。
预测模型是人工智能技术在证券交易中的另一个重要应用。
通过对市场的历史数据进行分析和建模，人工智能技术能够预测出未来市场的走势和趋势，对投资人员提供决策指导。
二、人工智能技术在证券交易中的优势1. 提高交易效率人工智能技术的自动化交易功能可以大大提高交易效率。
人工智能程序可以实时地对市场的变化进行监测，且可以快速地根据市场情况执行交易指令，减少了人的干预和时间延迟，提高了交易速度和效率。
2. 提高交易的准确度人工智能技术的大数据分析功能，能够将海量的数据进行处理和分析，提取有效的信息，减少了基于偏见和主观看法的决策，提高了交易的准确度和正确率。
3. 降低交易风险人工智能技术具有风险控制的能力，可以快速地对市场变化和风险情况做出反应，及时执行止损指令，减少了风险损失。
三、人工智能技术在证券交易中的应用案例1. 策略编写和Backtesting人工智能技术的策略编写和Backtesting功能可以帮助交易人员制定并测试交易策略。
上海证券交易所 金融科技课题
上海证券交易所金融科技课题随着科技的不断发展和金融业的快速变革，金融科技成为了当今金融行业的重要议题。
在这个背景下，上海证券交易所积极开展金融科技课题研究，旨在推动金融科技与证券交易的融合，为市场的健康发展和创新提供支持。
一、金融科技的定义和意义1. 金融科技，即FinTech，是将科技手段应用于金融领域的新模式。
它包括金融信息技术、金融软件开发等方面，旨在提高金融服务效率、降低金融服务成本，为实体经济和金融市场创造更多的价值。
2. 金融科技在证券交易所的意义重大。
通过金融科技的应用，可以提高证券交易的效率和安全性，完善金融市场的基础设施，促进金融市场的创新和发展。
二、上海证券交易所金融科技课题的背景和意义1. 上海证券交易所作为我国资本市场的重要组成部分，积极响应国家金融科技发展战略，加强金融科技创新与应用研究。
开展金融科技课题研究，有利于提升上海证券交易所的信息科技水平，提高证券市场的服务质量和效率。
2. 金融科技课题的开展，有助于推动金融科技与证券交易的深度融合，为上海证券交易所的创新发展和国际化进程提供有力支持。
三、上海证券交易所金融科技课题的研究内容和重点1. 信息技术与金融市场基础设施的研究。
包括高性能计算、大数据、云计算等技术在证券交易所的应用，以及交易系统、结算系统、信息披露系统等基础设施的建设和优化。
2. 金融科技与交易监管的研究。
包括金融科技对交易监管模式的影响、监管科技的应用、交易数据的隐私保护等方面的研究。
3. 金融科技与交易服务创新的研究。
包括交易服务产品和业务模式的创新，金融科技在交易服务中的应用，以及金融科技对投资者服务的影响等方面的研究。
四、上海证券交易所金融科技课题的成果和影响1. 金融科技课题的开展，为上海证券交易所提供了丰富的技术支持和经验总结，推动了证券交易所信息技术的创新和发展。
2. 金融科技课题的研究成果，为金融科技与证券交易的融合提供了重要的理论指导和实践经验，为金融科技行业的发展和应用提供了有益借鉴。
金融科技对证券行业的影响
金融科技对证券行业的影响随着科技的快速发展和金融行业的不断创新，金融科技（Fintech）已经成为了当前的热门话题。
金融科技的出现对各个领域的金融业务都产生了深远的影响，其中证券行业也不例外。
本文将探讨金融科技对证券行业所带来的影响以及相关的发展趋势。
一、金融科技改变了证券交易模式传统的证券交易模式通常采用交易所进行股票的买卖，而随着金融科技的发展，电子交易平台和互联网证券公司的兴起改变了这一情景。
这些新兴的金融科技公司提供了更加便捷、高效的证券交易服务，投资者可以通过网络直接进行买卖，大大缩短了交易时间和交易成本，提高了交易的灵活性和便利性。
二、金融科技推动了证券市场的数字化转型金融科技的迅猛发展促使证券市场开始数字化转型。
通过云计算、大数据分析等技术手段，证券公司可以更好地管理和分析客户数据，为投资者提供个性化的投资建议和服务。
同时，数字化技术还使得证券市场的监管更加高效，可以更及时地发现和纠正市场的异常波动，保护投资者的权益。
三、金融科技促进了证券公司的创新与变革传统的证券公司通常面临着行政审批繁琐、效率低下等问题，而金融科技的发展为证券公司带来了更多的创新机会。
由于金融科技的应用，许多传统证券公司开始转型，优化流程并提高效率。
同时，一些新型金融科技公司通过引入更先进的技术手段，如区块链、人工智能等，以改善交易结算、风险管理等方面的问题。
四、金融科技带来了证券投资方式的多样化金融科技的出现让更多的人能够参与证券投资，降低了投资门槛。
在过去，证券交易主要面向机构投资者和高净值人群，而如今，通过手机应用等金融科技工具，个人投资者可以直接购买和交易股票、基金等证券品种。
这种多样化的投资方式使得个人投资者有更多的选择和机会，也为证券市场的发展带来了新的活力。
五、金融科技带来了证券行业的风险与挑战尽管金融科技在证券行业带来了诸多机遇，但也面临着一些风险与挑战。
例如，网络安全问题成为金融科技发展的头等问题，证券公司需要加强信息安全保护，防范黑客攻击和数据泄露等安全风险。
证券公司数字化转型价值评价体系建设研究
证券公司数字化转型价值评价体系建设研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状综述 (3)1.3 研究内容与方法 (5)二、证券公司数字化转型概述 (5)2.1 数字化转型的定义与特征 (6)2.2 证券公司数字化转型的动因 (8)2.3 证券公司数字化转型框架与关键要素 (9)三、证券公司数字化转型价值评价体系构建 (11)3.1 评价体系构建的原则与方法 (12)3.2 评价指标体系设计 (13)3.2.1 盈利能力指标 (14)3.2.2 客户服务指标 (15)3.2.3 风险管理指标 (17)3.2.4 内部运营指标 (18)3.2.5 创新能力指标 (19)3.3 评价方法与模型选择 (21)3.3.1 指标权重确定 (22)3.3.2 评价方法选择 (23)3.3.3 模型验证与优化 (25)四、证券公司数字化转型价值评价实证分析 (25)4.1 评价样本选择与数据来源 (27)4.2 实证分析过程与结果 (28)4.2.1 评价得分情况 (29)4.2.2 评价结果讨论 (30)4.3 与传统评价方法的比较分析 (32)五、结论与建议 (33)5.1 研究结论总结 (34)5.2 对证券公司的建议 (35)5.2.1 加强数字化转型战略规划 (37)5.2.2 提升数据治理与应用能力 (38)5.2.3 强化创新能力与科技赋能 (39)5.3 研究局限与未来展望 (40)一、内容概要随着科技的不断发展和金融市场的日益成熟，证券公司数字化转型已成为行业发展的必然趋势。
本研究旨在构建一套适用于证券公司数字化转型价值评价体系，以期为证券公司提供有针对性的数字化转型策略和方向。
本研究首先从理论层面分析了数字化转型的概念、内涵及其对证券公司的内在需求；接着从实践层面梳理了国内外证券公司数字化转型的成功案例和经验教训，为构建评价体系提供了有力支撑；结合证券公司的实际情况，构建了一套科学、合理的证券公司数字化转型价值评价体系，包括评价指标体系、权重分配方法和实施路径等方面。
金融市场的主要交易监管科技应用都有哪些
金融市场的主要交易监管科技应用都有哪些在当今复杂多变且规模庞大的金融市场中，交易监管科技的应用正发挥着日益重要的作用。
这些应用不仅有助于提高监管效率、防范金融风险，还能保障市场的公平、透明和稳定。
接下来，让我们一起深入了解金融市场中的主要交易监管科技应用。
大数据分析是交易监管中的一项关键技术。
金融市场每天产生海量的数据，包括交易记录、客户信息、市场行情等。
通过大数据分析技术，监管机构能够快速整合和处理这些数据，发现潜在的异常交易模式和风险点。
例如，监测大额资金的异常流动、同一账户频繁的异常交易行为等。
利用大数据的关联分析，还可以挖掘出不同市场参与者之间可能存在的关联交易和操纵市场的迹象。
人工智能与机器学习技术的应用也为交易监管带来了新的突破。
机器学习算法可以自动学习正常交易的模式和特征，并能够识别出偏离正常模式的异常交易。
通过对历史交易数据的训练，模型能够预测潜在的风险事件，提前发出预警。
同时，自然语言处理技术可以对金融新闻、社交媒体等非结构化数据进行分析，捕捉可能影响市场的舆情信息，及时发现市场情绪的异常波动。
区块链技术在金融交易监管中展现出了巨大的潜力。
区块链的去中心化、不可篡改和可追溯性特点，使得交易记录更加透明和可信。
每一笔交易都被完整地记录在区块链上，且无法被轻易篡改，这为监管机构提供了准确、完整的交易历史，有助于追查资金流向和防范欺诈行为。
此外，智能合约技术可以自动执行预设的监管规则，减少人为干预和操作失误的可能性。
实时监控系统是保障金融市场交易安全的重要手段之一。
通过与各大交易所和金融机构的数据接口对接，实时获取交易数据，实现对市场交易的动态监测。
一旦发现异常交易活动，如价格操纵、内幕交易等，系统能够立即发出警报，让监管机构能够迅速采取行动。
身份识别与验证技术在交易监管中也不可或缺。
随着金融交易的线上化趋势日益明显，准确识别交易参与者的身份至关重要。
先进的生物识别技术，如指纹识别、面部识别等，结合传统的身份验证方法，能够有效防止身份冒用和欺诈行为，确保交易的合法性和安全性。
证券业发展趋势数字化转型与科技创新
证券业发展趋势数字化转型与科技创新随着科技的不断进步和数字化时代的到来，证券业也在不断发展和改变，数字化转型和科技创新成为当前证券业发展的重要趋势。
本文将探讨证券业数字化转型的意义、关键领域以及科技创新对证券业发展的影响。
一、数字化转型的意义数字化转型是指将传统的证券业务通过信息技术手段进行改造，以提高效率、降低成本、优化客户体验等目的的变革过程。
数字化转型的意义在于：1. 提高效率：通过数字化手段，证券业可以实现交易、结算、清算等业务的自动化处理，大大提高了业务处理的效率，缩短了交易周期，降低了错误率。
2. 降低成本：数字化转型可以减少人力资源的投入，降低运营成本。
自动化处理可以减少人为错误和操劳，进一步提高效率和降低成本。
3. 优化客户体验：数字化转型可以为客户提供更加便捷、安全、精准的服务，满足客户个性化需求，提升客户满意度。
二、数字化转型的关键领域数字化转型不仅仅是技术手段的应用，还需要在关键领域进行改革和创新。
以下是数字化转型的关键领域：1. 交易与结算：传统的交易和结算方式通常需要纸质文件和人工操作，容易出现错误和延误。
数字化转型可以通过建立电子交易平台和结算系统，实现交易和结算的全自动化。
2. 风险管理：数字化转型可以利用人工智能和大数据分析技术，对证券市场中的风险进行实时监测和评估，提前预警并采取相应措施。
3. 金融科技创新：数字化转型催生了大量金融科技创新，如区块链技术、人工智能、云计算等，这些技术可以应用于证券业，提升效率和创新服务。
三、科技创新对证券业发展的影响科技创新对证券业发展有着积极的影响，具体表现在以下几个方面：1. 交易模式创新：科技创新催生了新型的交易模式，如电子化交易、无人值守交易等，为投资者提供了更加便捷和灵活的交易方式。
2. 金融产品创新：科技创新可以为证券业带来更多的金融产品创新，如ETF基金、量化交易等，丰富了投资者的选择和投资工具。
3. 风控能力提升：科技创新可以提升证券业的风控能力，通过智能算法和大数据分析，监测和预测市场风险，及时采取措施，降低风险。
人工智能时代操纵证券、期货市场罪风险防范路径
2024年1月 辽 宁 警 察 学 院 学 报 Jan. 2024 第1期 (总第143期) JOURNAL OF LIAONING POLICE COLLEGE No. 1 (Ser. No. 143)47人工智能时代操纵证券、期货市场罪风险防范路径费艳颖，单文静（大连理工大学 公共管理学院， 辽宁 大连 116024）摘 要：人工智能依托发达的神经网络可进行深度学习，有望推动金融领域变革。
人工智能时代操纵证券、期货市场罪的本质为滥用优势，非法控制市场。
人工智能时代操纵证券、期货市场犯罪风险加剧，须明确“滥用”的判断余地、适时引入市场准入机制，重建操纵证券、期货市场罪的行为类型体系，考虑增加“滥用技术优势型”操纵市场行为，以期防范犯罪风险，充分发挥人工智能的技术优势，维护证券、期货市场正常的运行机制。
关键词：人工智能时代；操纵证券、期货市场罪；风险防范；滥用优势地位 中图分类号： D924.33 文献标识码：A 文章编号：2096-0727(2024)01-0047-07收稿日期：2023-07-24作者简介：费艳颖（1965—），女，辽宁营口人，教授，博士生导师，博士。
研究方向：人工智能法学。
单文静（2000—），女，山东潍坊人，硕士研究生。
研究方向：人工智能法学。
基金项目：2021年辽宁省社会科学规划基金项目重点项目“辽宁人工智能产业发展的法治保障研究”（L21AFX002）。
一、问题的提出近年来，伴随着科学技术的迅速发展，金融科技进入到3.0阶段。
金融安全日益受到国家和社会公众的关注，对国家安全和经济社会的稳定起着越来越重要的作用。
人工智能技术具有高强度的深入学习能力和数据信息分析能力，在证券、期货市场应用时，能够综合获取所有数据和信息因素，依据算法进行决策，在很大程度上减少了投资者在投资决策时花费的时间和金钱成本。
人工智能技术在证券、期货市场中扮演客观的、标准的投资决策建议者的角色，既可以减少非客观因素对投资决策的影响，也能减少对客观信息理解的误差，使投资者获取更高的收益。
权威发布证券期货业网络和信息安全管理办法解读PPT实用课件
基于上述新情况新问题，有必要进一步健全证券期货业网络和信息安全监管制度体系，制定专门 的部门规章，构建证券期货业网络和信息安全管理的体系框架，提升行业安全保障能力。
（二）法律法规的上位要求有待进一步落实。随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保 护法》《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规密集发布实施，我国网络和信息安全法律体系 进一步健全，新型管理框架基本成型。
学习解读中国证监会制定的《证券期货业网络和信息安全管理办法》
本作品由远近团队制作，欢迎下载使 用，不 得转卖 。
（一）行业网络和信息安全形势严峻复杂。一是随着大数据、云计算、区块链和人工智能等新技 术应用的不断深入，证券期货业务与技术加速融合，各类业务活动日益依赖网络安全和信息化，增加 了网络和信息安全管理的复杂度。二是随着行业机构数字化智能化转型的提速，信息系统建设任务明 显增加，上线变更操作较为频繁，行业网络和信息安全管理能力面临更大挑战。
《办法》的主要内容 本作品由远近团队制作，欢迎下载使 用，不 得转卖 。
《办法》共八章七十五条，对证券期货业网络和信息安全监督管理体系、网络和信息安全运行、投 资者个人信息保护、网络和信息安全应急处置、关键信息基础设施安全保护、网络和信息安全促进与发 展、监督管理与法律责任等方面提出了要求。具体包括：
学习解读中国证监会制定的《证券期货业网络和信息安全管理办法》
本作品由远近团队制作，欢迎下载使 用，不 得转卖 。