“两高”发布司法解释：用大数据严打“老鼠仓”( 二 ) 6月28日

　　从业者在其工作中，受到其工作岗位等客观因素的影响，能够接触到一些非公开消息。他们会选择通过暗号等方式告知自己的亲友或者合作伙伴，根据信息进行相应的操作。

　　在大数据时代，我们应当充分利用大数据这一工具侦测“老鼠仓”行为。

　　从业者布局“老鼠仓”的行为再隐蔽，与其他人员沟通的暗号再深奥，账户的交易行为都是透明的。大数据能够让“老鼠仓”的踪迹无处遁形。“老鼠仓”行为一定会伴随着频繁的异常交易，而通过大数据对所有异常的交易行为进行实时跟踪，将能够有效识别出“老鼠仓”行为。

　　深圳证券交易所建立的交易检查中心就是利用大数据进行监管的有益尝试。它可以全天处理超过1亿笔交易数据，还可以溯源20年前的历史数据，证监会所破获“老鼠仓”案例中很多都得益于它。

　　不过，即使是神通广大的监管机构和火眼金睛的大数据都会受到信息不充分的影响而损失一些效率。对此，美国的PCAOB监管制度值得我们借鉴。

　　PCAOB是美国介于政府与行业协会两者间的组织，其权威高于自律协会低于政府部门。由于它们处于行业内部，相比政府具有一定的信息优势，也对违法行为更为熟悉，同时由于其独立性，监管所受到的牵制也更少，该组织在美国证券市场监管中起到了至关重要的作用。

　　通过设立一个独立型的行业内监管机构，融合政府监管和行业协会自律两方力量进行监管。

　　总体来看，“两高”的司法解释重提“老鼠仓”，充分体现了有关部门对“老鼠仓”行为的重视。下调违法金额门槛也是严刑峻法的重要一步。但是，在完善惩罚制度的同时还需要加强监管与违法行为鉴别能力，通过结合大数据等科技工具，联合行业协会等各方力量，在提高“老鼠仓”违法成本的同时增加行为侦测概率，让居心叵测者望而却步。