● 本报记者 赵中昊
　　
　　中国证券报记者近日从业内获悉，中国证券业协会近期在行业内部发文，聚焦IPO监管智能化转型，提出构建“感知、记忆、规划与执行”三层架构的IPO智能监管体，以人工智能技术破解注册制下的审核效能瓶颈，强化财务数据非现场监测能力，推动监管范式从人工经验主导向智能辅助驱动跃迁，为注册制改革持续深化筑牢技术底座。
　　基础条件齐备
　　境内外实践验证可行路径
　　随着注册制改革向纵深推进，IPO监管面临的信息负荷与风险复杂度同步攀升，传统以人工为主的审核模式在效率、覆盖度和前瞻性上均遭遇现实瓶颈。在此背景下，借助智能技术重塑监管手段、提升监管效能，正从“可选项”变为“必选项”，成为行业发展的必然方向。
　　中证协评估认为，当前启动IPO智能监管体建设的基础条件已基本成熟：数据层面，交易所、行业协会、派出机构已积累海量结构化申报数据、审核记录与非结构化监管文书，监管数据底座初步成型；技术层面，大语言模型对中文金融文档的语义解析准确率可达85%以上，光学字符识别对标准文档识别率超95%，知识图谱与图计算对千万级节点资金网络的穿透分析可在秒级完成，技术成熟度满足落地需求；投入可行性层面，可复用现有区块链底座、投行数据报送平台、交易所审核系统、监管数据仓库等监管信息化基础设施；智能体应用层面，国内大型金融科技平台的智能风控系统欺诈识别准确率超99%，部分头部券商已将智能技术嵌入内部合规审核与风险监测流程。
　　此外，从境内外实践来看，智能监管的落地路径已得到充分验证。美国证券交易委员会（SEC）早在2022年便在EDGAR系统中引入分层智能体架构，实现异常财报初步识别效率提升约40%，问询函起草时间缩短近30%，后续又于2025年成立人工智能工作组并任命首位首席人工智能官，完善了顶层制度配套。国内深交所也已开展先行探索，搭建契合“感知、记忆、规划与执行”三层架构的IPO审核智能体系，创新引入多智能体博弈对抗范式，通过模拟监管、企业、审计多方策略互动挖掘舞弊线索；同时验证“规则引擎+机器学习模型”双轨制的有效性，刚性规则保障已知风险精准拦截，机器学习模型识别新型、隐蔽异常，兼顾监管确定性与适应性。
　　三层架构定调
　　分步推进构建共治格局
　　基于境内外实践经验，中证协明确了智能监管体的核心架构与实施路径。具体而言，整体架构分为“感知、记忆、规划与执行”三层：感知层负责对接招股书、底稿、银行流水、工商税务等多源数据，以区块链等技术保障数据全程留痕、可追溯；记忆层将历年审核案例、问询函件、行政处罚等非结构化文档，转化为可关联、可调用的结构化知识资产，从技术层面支撑审核标准统一适用；规划与执行层自动拆解子任务，采用“规则引擎+机器学习模型”双轨制，并可在复杂舞弊场景引入多智能体博弈推演。
　　实施路径应遵循“制度先行、数据筑基”原则，进一步完善人工智能监管框架，加快制定算法备案、数据共享授权、责任界定等配套制度；践行“标注前置”原则，由监管部门统筹整合交易所、行业协会、派出机构等各方数据资源，构筑高质量监管知识库。
　　推进节奏宜遵循“急用先行、分步实施”策略：优先突破口为打造智能知识中枢，缓解经验传承难题；中期推进资金穿透核查，实现资金网络全景复原；远期拓展量化预审及业务财务交叉核验。
　　中证协同时强调，需坚持“智能体辅助、人类把关”的核心原则，建立模型偏差审计与影响评估机制，严守数据安全与隐私底线；并推动行业生态共建，研究制定统一技术标准，有序开放经脱敏处理的共性数据接口与技术能力，鼓励市场主体共建反舞弊特征库，形成监管引导、行业参与、良性互动的共治格局。
　　受访业内人士表示，IPO智能监管体的系统性探索，将有效提升注册制下监管的精准性与前瞻性，推动监管能力迭代升级，为筑牢资本市场基础制度韧性提供科技支撑。