指引本身偏数据模型，对于行业发展有指导意义。

　　四规范为行业数据规范立原则

　　证监会发布的规范包括《证券期货业数据分类分级指引》、《证券期货业机构内部企业服务总线实施规范》、《期货市场客户开户数据接口》、《证券发行人行为信息内容格式》等四项金融行业标准，自公布之日起施行。

　　目前，行业正处于新兴转轨、高速发展阶段，相关数据种类多、数量大，包括会管单位及证券基金经营机构在内的各类市场主体都沉淀了大量数据信息。各机构因业务发展对数据应用的各类需求不断衍生和扩展，数据产生、应用、流转、存储等各个环节也不断发生变化。与此同时，数据安全也成为信息安全领域的一个突出问题。

　　《证券期货业数据分类分级指引》的数据分级是以数据分类为基础，采用规范、明确的方法区分数据的重要性和敏感度差异，并确定数据级别。数据分级有助于行业机构根据数据不同级别，确定数据在其生命周期的各个环节应采取的数据安全防护策略和管控措施，进而提高机构的数据管理和安全防护水平，确保数据的完整性、保密性和可用性。

　　证监会相关人士表示，金融行业标准的实施有利于行业机构有效甄别合理化的数据使用需求、有效识别数据风险隐患、持续加强数据安全管理、建立健全数据管理制度、采取必要的数据安全防护措施、维护市场安全运行、保护投资者合法权益。

　　《证券期货业机构内部企业服务总线实施规范》的金融行业标准则是为行业各机构实施企业服务总线，实现面向服务架构提供了指导性规范。企业服务总线是面向服务架构（SOA）的核心组件，它将各松耦合、可复用的承载独立业务功能的服务连接在一起，实现标准化的信息交换，通过服务的灵活组合、快速重用实现业务需求。

　　该人士表示，随着证券期货行业创新业务的推出及新业务模式的变革，信息化建设呈爆发式增长。证券期货业机构内部传统的信息技术架构大多面临着各系统数据及技术异构，资源共享难度大；各信息系统模块之间、系统之间耦合度高，结构复杂，变更修改成本昂贵，运维风险高；信息技术架构相对落后，缺乏统一的IT规划，不能有效利用IT的价值；面对业务的变更与创新，信息系统难以对业务需求实现灵活应对、快速响应等问题。

　　在期货公司未纳入统一开户系统前期，由于期货市场存在多套开户系统，导致客户开户资料的条目、内容、格式各不相同，传输、存储的方法也无法得到统一。为解决以上问题，行业围绕企业内部信息技术架构进行了深入研究，推荐采用基于企业服务总线的面向服务架构，该架构改变系统间两两网状交互现状，将内部各系统之间的数据交互包装成服务，统一在企业服务总线注册，供其他系统调用。

　　大量具体实践经验表明，行业机构实施基于企业服务总线的面向服务架构符合行业业务及技术现状，具备可行性，同时，建成的统一、规范、高效的机构内部数据交互平台，可快速实现异构系统间的资源共享，有利于缩短业务创新的技术准备周期，降低系统运行风险，提高行业整体信息技术水平，具备行业推广的意义和价值。

　　《期货市场客户开户数据接口》的金融行业标准的实施，可实现客户信息数据在各交易所系统、各期货公司系统之间实现无缝衔接，保证数据传输具备较好的高可用性和安全性。同时有效加强了客户开户信息的统一和规范，提高了市场防范风险的能力和市场运行的效率，保护客户的合法权益，提高了客户资料统计的准确性，为监管决策提供准确依据。

　　《证券发行人行为信息内容格式》的金融行业标准，对证券发行人行为信息进行了规范，包括证券发行人披露的关于股票、基金、债券、权证等上市（挂牌）证券持有人权益相关的信息。证券发行人行为信息标准化有助于降低数据检查、校对等人力成本，减少因理解错误、操作失误及疏忽遗漏等带来的人工出错风险。一方面可以降低证券信息服务行业的业务风险和运营成本；另一方面有助于银行托管机构实现资产管理的自动化，提高业务处理效率。

　　证监会相关人士指出，自2003年QFII开始参与境内证券交易以来，国内各QFII托管行也开始参照国际惯例为QFII投资者提供证券发行人行为信息报文服务。由于缺乏适应国内证券市场的标准，国内各QFII托管行在为客户服务实践中各自均有不同的处理方法，导致市场上证券发行人行为信息内容与格式不统一、不规范。这样既加大了信息服务机构的服务成本，也给QFII投资者带来了不便。本标准给出了适用于中国证券市场的证券发行人行为信息的应用指导规范。本标准的制订有助于提升证券发行人行为领域相关业务的自动化处理能力，有效降低业务处理成本和风险，满足标准化证券发行人行为信息的生成与应用的需要。

　　技术标准确立，A股信息化建设涉及监管

　　证监会相关人士表示，将继续推进资本市场信息化建设工作，降低行业信息系统运行风险，着力增强基础标准化建设，不断提升行业标准化水平。

　　除了行业信息化建设外，资本市场监管的信息化建设一直在推进。

　　一个月前，证监会正式印发的《中国证监会监管科技总体建设方案》，属于资本市场监管科技建设工作的顶层设计，目前已进入了全面实施阶段。《总体建设方案》详细分析了证监会监管信息化现状、存在的问题以及面临挑战，提出了监管科技建设的意义、原则和目标，明确了监管科技1.0、2.0、3.0各类信息化建设工作需求和工作内容。

　　证监会监管科技建设在加强电子化、网络化监管的基础上，通过大数据、云计算、人工智能等科技手段，为证监会提供全面、精准的数据和分析服务，着力实现三个目标：

　　一是完善各类基础设施及中央监管信息平台建设，实现业务流程的互联互通和数据的全面共享，形成对监管工作全面、全流程的支持。

　　二是积极应用大数据、云计算等科技手段进行实时数据采集、实时数据计算、实时数据分析，实现对市场运行状态的实时监测，强化市场风险的监测和异常交易行为的识别能力，及早发现、及时处置各类证券期货违法违规行为。

　　三是探索运用人工智能技术，包括机器学习、数据挖掘等手段为监管提供智能化应用和服务，优化事前审核、事中监测、事后稽查处罚等各类监管工作模式，提高主动发现问题能力和监管智能化水平，促进监管模式创新。

　　监管科技3.0各有任务

　　监管科技1.0的工作内容主要是通过采购或研制成熟高效的软硬件工具或设施，满足会内部门和派出机构基本办公和特定工作的信息化需求，提升监管工作的数字化、电子化、自动化、标准化程度。

　　监管科技2.0的工作内容主要是通过不断丰富、完善中央监管信息平台功能，优化业务系统建设，实现跨部门监管业务的全流程在线运转，为大数据、云计算、人工智能等技术在监管科技3.0阶段的应用打下良好的基础。

　　监管科技3.0的工作核心是建设一个运转高效的监管大数据平台，综合运用电子预警、统计分析、数据挖掘等数据分析技术，围绕资本市场的主要生产和业务活动，进行实时监控和历史分析调查，辅助监管人员对市场主体进行全景式分析、实时对市场总体情况进行监控监测，及时发现涉嫌内幕交易、市场操纵等违法违规行为，履行监管职责，维护市场交易秩序。

　　《总体建设方案》中明确了五大基础数据分析能力、七大类32个监管业务分析场景，提出了大数据分析中心建设原则、数据资源管理工作思路和监管科技运行管理“十二大机制”。

　　证监会相关人士表示，证监会监管科技建设将进一步推进证监会信息系统的资源与数据整合，充分发挥科技在监管工作中的作用，有效提升资本市场监管效能，防范系统性金融风险，切实保护投资者合法权益。