本發(fā)明涉及證券違法監(jiān)控，具體而言，涉及一種證券違法行為挖掘方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、證券市場作為現(xiàn)在整個(gè)市場體系的重要組成部分，發(fā)揮著舉足輕重的作用。目前，我國證券市場仍屬于新興市場，配套的法律制度和運(yùn)行機(jī)制仍不夠健全，違法違規(guī)行為時(shí)有發(fā)生，損害了廣大投資者的利益，影響了證券市場的健康平穩(wěn)發(fā)展。證券違法行為主要包括：

2、1）內(nèi)幕交易，指內(nèi)幕人員和以不正當(dāng)手段獲取內(nèi)幕信息的其他人員違反法律、法規(guī)的規(guī)定，泄漏內(nèi)幕信息，根據(jù)內(nèi)幕信息買賣證券或者向他人提出買賣證券的行為。

3、2）操縱市場，指以獲取利益或者減少損失為目的，利用資金、信息等優(yōu)勢或者濫用職權(quán)，影響證券市場價(jià)格，制造證券市場假象，誘導(dǎo)投資者在不了解事實(shí)真相的情況下做出證券投資決定，擾亂證券市場秩序的行為。

4、3）欺詐客戶，指證券經(jīng)營機(jī)構(gòu)，證券登記、清算機(jī)構(gòu)及證券發(fā)行人或者發(fā)行代理人等在證券發(fā)行、交易及其相關(guān)活動中誘騙投資者買賣證券以及其他違背客戶真實(shí)意愿、損害客戶利益的行為。

5、4）虛假陳述，指行為人對證券發(fā)行、交易及相關(guān)活動的事實(shí)、性質(zhì)、前景、法律等事項(xiàng)做出不實(shí)、嚴(yán)重誤導(dǎo)或者有重大遺漏的陳述或者誘導(dǎo)，致使投資者在不了解事實(shí)真相的情況下做出證券投資決定的行為。

6、對上述證券市場的違法行為，尤其是財(cái)務(wù)操縱行為，迫切需要采取行之有效的監(jiān)管措施，逐步完善法律制度和健全市場運(yùn)行機(jī)制，維護(hù)市場的穩(wěn)定有序發(fā)展。但是，目前尚未有針對證券違法行為中的財(cái)務(wù)操縱行為的行之有效的自動化監(jiān)控挖掘方法，本發(fā)明則旨在解決該技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、對此，本發(fā)明提供了一種證券違法行為挖掘方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，以解決上述技術(shù)問題。

2、本發(fā)明公開了一種證券違法行為挖掘方法，所述方法包括如下步驟：

3、構(gòu)建基于人工智能技術(shù)的證券違法行為挖掘模型，并使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述證券違法行為挖掘模型進(jìn)行深入訓(xùn)練；

4、獲取各股份企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從所述財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中提取得出若干財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建得出第一財(cái)務(wù)指標(biāo)特征，將所述第一財(cái)務(wù)指標(biāo)特征輸入所述證券違法行為挖掘模型，獲得第一財(cái)務(wù)操縱風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；

5、獲取與所述股份企業(yè)所處行業(yè)的若干時(shí)期的行業(yè)數(shù)據(jù)，所述行業(yè)數(shù)據(jù)中包括多組第一行業(yè)營收數(shù)據(jù)、第一行業(yè)存貨周轉(zhuǎn)率、第一凈現(xiàn)比，根據(jù)所述行業(yè)數(shù)據(jù)和所述股份企業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)計(jì)算得出修正指標(biāo)；其中，所述企業(yè)數(shù)據(jù)中包括多組第二行業(yè)營收數(shù)據(jù)、第二行業(yè)存貨周轉(zhuǎn)率、第二凈現(xiàn)比；

6、使用所述修正指標(biāo)和所述第一財(cái)務(wù)操縱風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行綜合計(jì)算，獲得第二財(cái)務(wù)操縱指標(biāo)，將所述第二財(cái)務(wù)操縱指標(biāo)與財(cái)務(wù)操縱風(fēng)險(xiǎn)臨界值進(jìn)行比對，得出針對所述股份企業(yè)的證券違法行為判定結(jié)果。

7、在一些實(shí)施例中，所述獲取各股份企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，包括：

8、獲取所述股份企業(yè)所處行業(yè)的存在財(cái)務(wù)操縱的企業(yè)的平均財(cái)務(wù)操縱周期，以及獲取所述股份企業(yè)所處行業(yè)的政策數(shù)據(jù)和行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)；

9、根據(jù)所述政策數(shù)據(jù)和所述行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)繪制所述股份企業(yè)所處行業(yè)的發(fā)展趨勢圖；

10、根據(jù)所述平均財(cái)務(wù)操縱周期確定第一挖掘時(shí)段，并根據(jù)所述發(fā)展趨勢圖判斷所述第一挖掘時(shí)段中是否包含發(fā)展波谷，若是，則設(shè)定第一系數(shù)，若否，則設(shè)定第二系數(shù)；其中，所述第一系數(shù)小于所述第二系數(shù)；

11、根據(jù)所述第一系數(shù)或所述第二系數(shù)對所述第一挖掘時(shí)段進(jìn)行修正，獲得第二挖掘時(shí)段，并獲取所述股份企業(yè)位于所述第二挖掘時(shí)段內(nèi)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

12、在一些實(shí)施例中，所述將所述第一財(cái)務(wù)指標(biāo)特征輸入所述證券違法行為挖掘模型，獲得第一財(cái)務(wù)操縱風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括：

13、將所述第一財(cái)務(wù)指標(biāo)特征和基礎(chǔ)財(cái)務(wù)指標(biāo)特征同時(shí)輸入所述證券違法行為挖掘模型，獲得第一財(cái)務(wù)操縱風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；

14、其中，所述第一財(cái)務(wù)指標(biāo)特征包括償債能力、成長性、杠桿比例、規(guī)模性、流行性、盈利能力和營運(yùn)能力；以及，所述基礎(chǔ)財(cái)務(wù)指標(biāo)特征包括基于應(yīng)收賬款的日銷售指數(shù)、毛利率指數(shù)、資產(chǎn)質(zhì)量指數(shù)、銷售增長指數(shù)、折舊指數(shù)、銷售及行政開支指數(shù)、杠桿指數(shù)、總應(yīng)計(jì)負(fù)債對總資產(chǎn)比例。

15、在一些實(shí)施例中，所述使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述證券違法行為挖掘模型進(jìn)行深入訓(xùn)練，包括：

16、獲取若干股份企業(yè)的第二財(cái)務(wù)指標(biāo)特征和各自對應(yīng)的企業(yè)標(biāo)識；其中，所述企業(yè)標(biāo)識包含合法企業(yè)標(biāo)識、第一類違法企業(yè)標(biāo)識、第二類違法企業(yè)標(biāo)識；

17、將各所述第二財(cái)務(wù)指標(biāo)特征和對應(yīng)的所述企業(yè)標(biāo)識構(gòu)造為一個(gè)數(shù)據(jù)鍵，依據(jù)若干數(shù)據(jù)鍵構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、測試數(shù)據(jù)集；

18、使用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對所述證券違法行為挖掘模型進(jìn)行訓(xùn)練，并階段性使用所述測試數(shù)據(jù)對所述證券違法行為挖掘模型進(jìn)行測試，若連續(xù)n次滿足測試指標(biāo)，則停止進(jìn)行訓(xùn)練。

19、在一些實(shí)施例中，所述n次通過如下方式確定：

20、分析所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中已經(jīng)投入訓(xùn)練的包含所述第二類違法企業(yè)標(biāo)識的數(shù)據(jù)鍵的第一數(shù)量，以及滿足測試指標(biāo)的測試數(shù)據(jù)中包含所述第二類違法企業(yè)標(biāo)識的數(shù)據(jù)鍵的第二數(shù)量；

21、根據(jù)所述第一數(shù)量和所述第二數(shù)量計(jì)算得出所述n。

22、在一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述第一數(shù)量和所述第二數(shù)量計(jì)算得出所述n，包括：；式中，和關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)次數(shù)，為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中已經(jīng)投入訓(xùn)練的包含所述第二類違法企業(yè)標(biāo)識的數(shù)據(jù)鍵的第一數(shù)量，為滿足測試指標(biāo)的測試數(shù)據(jù)中包含所述第二類違法企業(yè)標(biāo)識的數(shù)據(jù)鍵的第二數(shù)量；為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中已經(jīng)投入訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)目，為測試數(shù)據(jù)集中已經(jīng)投入測試的測試數(shù)據(jù)的數(shù)目；、為對應(yīng)的基準(zhǔn)值，且均大于1；代表向上取整。

23、本發(fā)明還公開了一種證券違法行為挖掘系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)包括構(gòu)建模塊、第一獲取模塊、第二獲取模塊、挖掘模塊，所述構(gòu)建模塊、所述第一獲取模塊、所述第二獲取模塊均與所述挖掘模塊電連接；

24、所述構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建基于人工智能技術(shù)的證券違法行為挖掘模型，并使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述證券違法行為挖掘模型進(jìn)行深入訓(xùn)練；

25、所述第一獲取模塊，用于獲取各股份企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從所述財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中提取得出若干財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建得出第一財(cái)務(wù)指標(biāo)特征，將所述第一財(cái)務(wù)指標(biāo)特征輸入所述證券違法行為挖掘模型，獲得第一財(cái)務(wù)操縱風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；

26、所述第二獲取模塊，用于獲取與所述股份企業(yè)所處行業(yè)的若干時(shí)期的行業(yè)數(shù)據(jù)，所述行業(yè)數(shù)據(jù)中包括多組第一行業(yè)營收數(shù)據(jù)、第一行業(yè)存貨周轉(zhuǎn)率、第一凈現(xiàn)比，根據(jù)所述行業(yè)數(shù)據(jù)和所述股份企業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)計(jì)算得出修正指標(biāo)；其中，所述企業(yè)數(shù)據(jù)中包括多組第二行業(yè)營收數(shù)據(jù)、第二行業(yè)存貨周轉(zhuǎn)率、第二凈現(xiàn)比；

27、所述挖掘模塊，用于使用所述修正指標(biāo)和所述第一財(cái)務(wù)操縱風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行綜合計(jì)算，獲得第二財(cái)務(wù)操縱指標(biāo)，將所述第二財(cái)務(wù)操縱指標(biāo)與財(cái)務(wù)操縱風(fēng)險(xiǎn)臨界值進(jìn)行比對，得出針對所述股份企業(yè)的證券違法行為判定結(jié)果。

28、本發(fā)明還公開了一種電子設(shè)備，包括：至少一個(gè)處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并可在所述至少一個(gè)處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如前任一所述的方法。

29、本發(fā)明還公開了一種計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如前任一所述的方法。

30、本發(fā)明還公開了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，當(dāng)計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品在終端上運(yùn)行時(shí)，使得終端執(zhí)行時(shí)以實(shí)現(xiàn)如前任一所述的方法。

31、本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明采用人工智能預(yù)測模型對股份企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行深入分析，并考慮了行業(yè)整體發(fā)展態(tài)勢來確保獲得更為準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)操縱風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對證券違法行為的自動、快速、準(zhǔn)確的挖掘，可以輔助監(jiān)管人員對相關(guān)股份企業(yè)的及時(shí)處理。