■趙大偉，李文華

一、我國(guó)債券市場(chǎng)運(yùn)行狀況分析

（一）一級(jí)市場(chǎng)運(yùn)行狀況分析

從債券發(fā)行總量看，我國(guó)債券市場(chǎng)自2014年以來(lái)經(jīng)歷了一個(gè)較快發(fā)展期，2019年我國(guó)債券發(fā)行量達(dá)到45.3萬(wàn)億元，相較2014年的12.2萬(wàn)億元的發(fā)行量，增長(zhǎng)了2.7倍。

在2019年的債券發(fā)行中，同業(yè)存單為第一大發(fā)行券種，發(fā)行規(guī)模18.0萬(wàn)億元，占比39.74%。其次為公司信用類債券，發(fā)行規(guī)模9.7萬(wàn)億元，占比21.41%。此外，金融債發(fā)行規(guī)模6.9萬(wàn)億元，占比15.23%。地方政府債發(fā)行規(guī)模4.4萬(wàn)億元，占比9.71%。國(guó)債發(fā)行規(guī)模4.0萬(wàn)億元，占比8.83%。資產(chǎn)支持證券發(fā)行規(guī)模2.0萬(wàn)億元，占比4.42%。

截至2019年末，我國(guó)債券市場(chǎng)托管余額達(dá)99.1萬(wàn)億元，市場(chǎng)規(guī)模超越日本，成為僅次于美國(guó)的全球第二大債券市場(chǎng)。在債券市場(chǎng)余額中，金融債、地方政府債、國(guó)債、同業(yè)存單、公司債為主要券種。數(shù)據(jù)顯示，金融債占比23.51%，地方政府債占比21.75%，國(guó)債占比17.15%，同業(yè)存單占比11.04%，公司債占比7.11%。

（二）二級(jí)市場(chǎng)運(yùn)行狀況分析

根據(jù)中國(guó)人民銀行發(fā)布的《2019年金融市場(chǎng)運(yùn)行情況》報(bào)告，我國(guó)債券市場(chǎng)2019年現(xiàn)券交易量達(dá)217.4萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)38.6%。其中，銀行間債券市場(chǎng)現(xiàn)券交易量為209.0萬(wàn)億元，占比96%，日均成交額可達(dá)8360.1億元，同比增長(zhǎng)39.6%；交易所債券市場(chǎng)現(xiàn)券交易量為8.4萬(wàn)億元，占比4%，日均成交額達(dá)342.3億元，同比增長(zhǎng)40.3%。

此外，2019年我國(guó)銀行間債券市場(chǎng)信用拆借、回購(gòu)交易總成交量達(dá)971.3萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)12.7%。其中，質(zhì)押式回購(gòu)累計(jì)成交量最高，達(dá)810.1萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)14.3%；其次是同業(yè)拆借，累計(jì)成交151.6萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)8.9%；而買斷式回購(gòu)累計(jì)成交9.5萬(wàn)億元，同比下降31.9%。

（三）債券市場(chǎng)違約狀況分析

1.違約規(guī)模增加

截至2019年末，我國(guó)債券市場(chǎng)違約金額達(dá)2863.22億元，違約企業(yè)數(shù)量達(dá)156家。其中，2019年新增違約金額1252.69億元，違約金額雖然高于2018年，但增速有所放緩，違約風(fēng)險(xiǎn)高位企穩(wěn)。2019年新增42家首次違約企業(yè)，與2018年相比有所下降。

2.違約債券主體評(píng)級(jí)上遷

數(shù)據(jù)顯示，在2017—2019年每年的違約總金額中，初始主體評(píng)級(jí)在AA級(jí)及以上等級(jí)的債券違約金額占比超90%。近年來(lái)，高評(píng)級(jí)債券開(kāi)始加入違約行列，2018年我國(guó)第一個(gè)初始評(píng)級(jí)為AAA級(jí)的企業(yè)——上海華信國(guó)際出現(xiàn)違約；2019年北大方正、中國(guó)民生投資也相繼出現(xiàn)違約，其初始評(píng)級(jí)均為AAA級(jí)。違約債券主體評(píng)級(jí)呈現(xiàn)上遷趨勢(shì)。

3.民營(yíng)企業(yè)違約問(wèn)題突出

從違約主體企業(yè)屬性看，民營(yíng)企業(yè)違約占比較大。民營(yíng)企業(yè)融資能力天然較弱，導(dǎo)致其經(jīng)營(yíng)發(fā)展難度增大。近幾年來(lái)，雖然多項(xiàng)民營(yíng)企業(yè)支持政策已經(jīng)出臺(tái)、紓困資金逐步到位，但民營(yíng)企業(yè)債券違約問(wèn)題仍然較為突出。2018年，民營(yíng)企業(yè)違約集中爆發(fā)，99支民營(yíng)企業(yè)信用債違約，違約金額達(dá)760.67億元，違約金額超過(guò)2014—2017年總和。2019年民營(yíng)企業(yè)違約勢(shì)頭不減，違約金額占當(dāng)年違約總金額的76%左右。

二、我國(guó)債券市場(chǎng)發(fā)展的痛點(diǎn)

（一）市場(chǎng)分割

我國(guó)債券市場(chǎng)目前存在多層面的市場(chǎng)分割：一是監(jiān)管體系分割。我國(guó)債券市場(chǎng)為多頭監(jiān)管，功能監(jiān)管和機(jī)構(gòu)監(jiān)管混合，不同的監(jiān)管部門對(duì)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)、資金用途、主承銷商管理規(guī)則、信息披露等方面的要求均有所差異，既存在監(jiān)管交叉也存在監(jiān)管空白問(wèn)題。二是發(fā)行和交易體系分割。銀行間債券市場(chǎng)與交易所債券市場(chǎng)在定價(jià)規(guī)則、投資方式等方面規(guī)定不同，債券發(fā)行、交易體系分割。三是托管體系分割。中央結(jié)算公司、上海清算所、中證登的托管機(jī)制、結(jié)算方式等均有所不同，在制度和技術(shù)上未能實(shí)現(xiàn)有效聯(lián)接。

1.市場(chǎng)分割降低了債券市場(chǎng)公平性、流動(dòng)性

市場(chǎng)分割可能會(huì)從以下三方面影響債券市場(chǎng)的公平性：第一，發(fā)行人差異化選擇。不同債券市場(chǎng)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)為吸引更多債券發(fā)行人以便擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模，或?qū)⒔档蛯徍藰?biāo)準(zhǔn)，或?qū)?chuàng)新品種，從而容易帶來(lái)發(fā)行人差異化選擇問(wèn)題。第二，債券定價(jià)偏離。從一級(jí)市場(chǎng)看，由于不同債券市場(chǎng)的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)和審核方式等不同，從而使得債券在不同市場(chǎng)上的發(fā)行成本和發(fā)行價(jià)格相差較大。從二級(jí)市場(chǎng)看，不同債券市場(chǎng)采用不同的交易系統(tǒng)、交易方式和托管結(jié)算體系，使得債券流動(dòng)性差異增大，導(dǎo)致即使是同一債券主體發(fā)行的相似類型債券，其折價(jià)和溢價(jià)也可能差別較大。第三，第三方中介機(jī)構(gòu)差別準(zhǔn)入。由于準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的差異，業(yè)務(wù)功能相同的第三方中介機(jī)構(gòu)只可參與部分債券市場(chǎng)。

此外，債券市場(chǎng)分割對(duì)債券市場(chǎng)流動(dòng)性提升形成一定掣肘。一是由于投資者被銀行間市場(chǎng)和交易所市場(chǎng)分割，在一定程度上降低了債券交易量，從而影響債券市場(chǎng)的流動(dòng)性。二是市場(chǎng)分割導(dǎo)致債券跨市場(chǎng)發(fā)行難度增大，不利于流動(dòng)性提升。一方面，可以跨市場(chǎng)發(fā)行的券種相對(duì)較少；另一方面，即使在跨市場(chǎng)發(fā)債的情況下，發(fā)債額度需要在銀行間債券市場(chǎng)和交易所債券市場(chǎng)兩個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行分配，因此單個(gè)市場(chǎng)的發(fā)行量下降，從而不利于流動(dòng)性的提升。三是市場(chǎng)分割增加了交易摩擦，提高了交易成本，降低了市場(chǎng)流動(dòng)性。市場(chǎng)分割使得跨市場(chǎng)交易和轉(zhuǎn)托管難度增加，可跨市場(chǎng)交易和轉(zhuǎn)托管的券種有限，并且不同市場(chǎng)間的交易和轉(zhuǎn)托管在操作上也有一定難度。

2.市場(chǎng)分割影響了債券市場(chǎng)透明度、便利性

因我國(guó)債券市場(chǎng)為多頭監(jiān)管，不同監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)債券發(fā)行、交易及信息披露等方面的監(jiān)管要求有所差異，這會(huì)在一定程度上增加投資者搜集信息的難度，降低其信息搜集效率。于債券發(fā)行人而言，其發(fā)行成本和信息披露成本也會(huì)因此上升。此外，于金融機(jī)構(gòu)而言，為其提供了監(jiān)管套利的機(jī)會(huì)。因此，市場(chǎng)分割不利于我國(guó)債券市場(chǎng)透明度的提升。

在我國(guó)債券市場(chǎng)，不同賬戶以及交易、結(jié)算體系的割裂影響了跨市場(chǎng)交易的便利性。其一，債券投資者需要在兩個(gè)債券市場(chǎng)同時(shí)開(kāi)立證券賬戶、交易系統(tǒng)賬戶、托管賬戶、清算賬戶等多個(gè)賬戶，才可以進(jìn)行跨市場(chǎng)轉(zhuǎn)托管等操作。其二，兩個(gè)債券的市場(chǎng)交易系統(tǒng)、交易操作不同，造成諸多不便。比如，頻繁有機(jī)構(gòu)在債券回售操作上失誤，產(chǎn)生了較大的操作風(fēng)險(xiǎn)。

（二）評(píng)級(jí)虛高且調(diào)整滯后，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警性不足

我國(guó)信用債評(píng)級(jí)虛高，主體評(píng)級(jí)主要集中在AA級(jí)及以上，與違約頻發(fā)的實(shí)際情況不符。此外，債券評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)有責(zé)任對(duì)債券發(fā)行人信用狀況進(jìn)行跟蹤，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)發(fā)行人經(jīng)營(yíng)狀況，及時(shí)掌握可能影響債券發(fā)行人到期償付的事件，對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行事先提示，進(jìn)行前瞻性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。但是，國(guó)內(nèi)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)債券發(fā)行人信用風(fēng)險(xiǎn)水平變化的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)普遍不足，評(píng)級(jí)調(diào)整相對(duì)滯后。

截至2019年，我國(guó)債券市場(chǎng)累計(jì)有480余只債券發(fā)生違約，但是大多數(shù)債券在違約前，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)并沒(méi)有進(jìn)行前瞻性的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，也沒(méi)有進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)級(jí)調(diào)整，使得投資者對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)并沒(méi)有充分的事前認(rèn)知。反而，在債券發(fā)行人出現(xiàn)兌付危機(jī)后才進(jìn)行“斷崖式”的評(píng)級(jí)調(diào)整，加劇投資者恐慌的同時(shí)給債券發(fā)行人帶來(lái)更大的兌付壓力，于違約風(fēng)險(xiǎn)化解無(wú)益。

此外，信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)本應(yīng)發(fā)揮逆周期作用，在市場(chǎng)環(huán)境景氣時(shí)充分識(shí)別并揭示可能存在的信用風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行前瞻性風(fēng)險(xiǎn)提示，抑制投資者過(guò)熱情緒，為未來(lái)投資者投資組合調(diào)整、債券發(fā)行人償債留出足夠的空間。但是，我國(guó)債券評(píng)級(jí)存在順周期現(xiàn)象，在債券市場(chǎng)繁榮時(shí)，傾向給予發(fā)行債券更高的信用評(píng)級(jí)，然后在債券違約出現(xiàn)時(shí)大幅下調(diào)債券評(píng)級(jí)，進(jìn)一步加劇市場(chǎng)恐慌，收縮流動(dòng)性，從而容易引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（三）市場(chǎng)透明度不夠，資源配置效率降低

1.發(fā)行人信息不夠透明

債券發(fā)行人自身方面，發(fā)債企業(yè)為了順利發(fā)債獲得融資，傾向隱瞞企業(yè)自身存在的不利于債券發(fā)行的負(fù)面信息，使得債券投資者對(duì)發(fā)債企業(yè)信息掌握不夠完全，債券發(fā)行人與投資者之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題突出。信息披露方面，各監(jiān)管部門制定的信息披露標(biāo)準(zhǔn)存在不一致性，造成信息披露體系的不統(tǒng)一。不管是出于債券發(fā)行人自身隱瞞動(dòng)機(jī)，還是由于信息披露標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，都造成債券發(fā)行人披露信息虛假、殘缺、不及時(shí)、不統(tǒng)一等問(wèn)題突出，投資者難以有效識(shí)別債券發(fā)行人主體和債項(xiàng)信用，影響投資決策。

2.債券定價(jià)機(jī)制不夠透明

目前，在我國(guó)債券交易中，傳統(tǒng)的詢價(jià)占比較大，做市商交易、電子平臺(tái)交易的成交額有限，占比較小。在詢價(jià)機(jī)制下，交易信息僅掌握在交易雙方手中，且債券報(bào)價(jià)信息零散，分布在各類報(bào)價(jià)交易圈中，從而使得債券交易價(jià)格透明度較低。此外，在詢價(jià)交易中，通常需要向多個(gè)交易對(duì)手進(jìn)行詢價(jià)并進(jìn)行價(jià)格比較，之后作出交易決定，這個(gè)過(guò)程通常比較耗時(shí)。做市商制度雖然引入已有較長(zhǎng)時(shí)間，但是由于有實(shí)力的做市商相對(duì)較少、做市商交易成交量較小、報(bào)價(jià)價(jià)差較大等原因，做市商制度的價(jià)格發(fā)現(xiàn)作用也相對(duì)有限。而定價(jià)機(jī)制的不夠透明可能會(huì)帶來(lái)以下問(wèn)題：

第一，債券市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力減弱，價(jià)格波動(dòng)增加。在傳統(tǒng)的詢價(jià)制度中，交易信息分散在不同的交易圈內(nèi)，因此不同個(gè)體所掌握的信息量差別較大，而個(gè)體信息的差異可能會(huì)放大債券交易價(jià)格的波幅。在做市商制度中，有能力的做市商相對(duì)較少，在報(bào)價(jià)不足的情況下，公允價(jià)格基準(zhǔn)缺失，價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力大打折扣；且做市商雙邊報(bào)價(jià)價(jià)差與實(shí)際成交價(jià)差之間存在較大差距，即有效價(jià)差較大，交易成本增加，價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力相對(duì)不足。

第二，容易形成不公平交易，影響債券市場(chǎng)穩(wěn)定。詢價(jià)交易中的交易對(duì)手通常是經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間積累且較為固定的，這種天然的門檻使得中小機(jī)構(gòu)一般會(huì)被排除在外，交易主要在大型機(jī)構(gòu)間進(jìn)行。此外，交易的達(dá)成與交易后的風(fēng)險(xiǎn)管理只存在于交易雙方之間，致使某些機(jī)構(gòu)間容易形成交易聯(lián)盟，聯(lián)盟內(nèi)各成員壟斷了其他成員的資源，并排斥其他機(jī)構(gòu)的交易要約，使得其他機(jī)構(gòu)即使出具公允的交易條件也無(wú)法達(dá)成交易，形成不公平交易，影響債券市場(chǎng)穩(wěn)定。

第三，信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)信息披露不充分且透明度低。信用評(píng)級(jí)的公共產(chǎn)品屬性使得其透明度成為各國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的關(guān)注重點(diǎn)。2008年金融危機(jī)后，西方國(guó)家紛紛加強(qiáng)了對(duì)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)方法、評(píng)級(jí)流程、評(píng)級(jí)收入、評(píng)級(jí)表現(xiàn)等各方面的信息披露監(jiān)管。其中，最為關(guān)鍵的是評(píng)級(jí)方法與評(píng)級(jí)流程的信息披露，通過(guò)這兩者的披露，市場(chǎng)上的投資者可以對(duì)信用評(píng)級(jí)的邏輯及判斷標(biāo)準(zhǔn)有一個(gè)更全面清晰的了解。相比之下，國(guó)內(nèi)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)在評(píng)級(jí)方法、評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)級(jí)質(zhì)量等方面的信息披露還存在較大不足，信息透明度改善還有較長(zhǎng)的路要走。

評(píng)級(jí)方法和評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)披露不足，信用評(píng)級(jí)仍然是“黑箱”操作，投資者和監(jiān)管部門都難以對(duì)評(píng)級(jí)方法和標(biāo)準(zhǔn)有深入了解，導(dǎo)致信息不對(duì)稱問(wèn)題突出，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)受到的市場(chǎng)和監(jiān)管約束減弱，更易出現(xiàn)道德風(fēng)險(xiǎn)。目前，國(guó)內(nèi)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)披露的信息中只有簡(jiǎn)單的評(píng)級(jí)方法框架和評(píng)級(jí)原理，缺乏對(duì)評(píng)級(jí)所采用的計(jì)量模型、權(quán)重設(shè)置等具體信息的披露。一方面是出于商業(yè)機(jī)密保護(hù)的動(dòng)機(jī)，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)不愿對(duì)其進(jìn)行公開(kāi)；另一方面是由于缺乏詳細(xì)的信息披露細(xì)則。此外，評(píng)級(jí)質(zhì)量信息披露不足，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)并未充分披露與其評(píng)級(jí)質(zhì)量檢驗(yàn)相關(guān)的諸如違約率、等級(jí)遷移矩陣等信息，評(píng)級(jí)質(zhì)量信息披露不全面。

總體來(lái)看，國(guó)內(nèi)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)信息披露不充分、透明度較低的問(wèn)題仍然十分突出，只有對(duì)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)實(shí)行更有力的監(jiān)管，使評(píng)級(jí)方法、評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)以及評(píng)級(jí)質(zhì)量等信息披露盡可能全面、詳盡，避免評(píng)級(jí)“黑箱”操作，才能使評(píng)級(jí)結(jié)果更具可信性，從而促進(jìn)評(píng)級(jí)行業(yè)規(guī)范發(fā)展。

三、發(fā)展“人工智能+債券”，緩解債券市場(chǎng)痛點(diǎn)

（一）人工智能助力跨市場(chǎng)信息資源整合，提升債券市場(chǎng)監(jiān)管水平

隨著金融創(chuàng)新的增加，監(jiān)管壓力逐漸增大。而人工智能在數(shù)據(jù)整合、實(shí)時(shí)監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)建模、分析預(yù)測(cè)、合規(guī)監(jiān)管等方面優(yōu)勢(shì)明顯。其中，在數(shù)據(jù)整合和實(shí)時(shí)監(jiān)控方面，人工智能在合規(guī)前提下可以利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和現(xiàn)代信息，建立各市場(chǎng)、各監(jiān)管業(yè)務(wù)條件間的信息關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)跨賬戶、跨市場(chǎng)、跨境債券交易的實(shí)時(shí)監(jiān)控；利用數(shù)據(jù)挖掘法，開(kāi)發(fā)交易監(jiān)察模型，有效識(shí)別新型交易行為，提高違法違規(guī)的發(fā)現(xiàn)能力，提升債券監(jiān)管的信息化水平?；诖髷?shù)據(jù)，人工智能還可以對(duì)債券發(fā)行人和投資者進(jìn)行畫像，為監(jiān)管機(jī)構(gòu)的行為分類監(jiān)管提供便利。在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管方面，人工智能可以通過(guò)刻畫機(jī)構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，掌握風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑，并進(jìn)行壓力測(cè)試。在分析預(yù)測(cè)方面，人工智能通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)金礦進(jìn)行深挖，搭建可以有效模擬債券市場(chǎng)環(huán)境的計(jì)算實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，提高對(duì)債券市場(chǎng)主體行為和市場(chǎng)走勢(shì)的預(yù)測(cè)能力。在合規(guī)監(jiān)管方面，人工智能可以同時(shí)助力監(jiān)管機(jī)構(gòu)和金融機(jī)構(gòu)。對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)而言，人工智能一方面可以提升合規(guī)性審核的快捷性和高效性，另一方面可以幫助監(jiān)管機(jī)構(gòu)實(shí)時(shí)掌握債券市場(chǎng)運(yùn)行情況，把控債券市場(chǎng)變化，為其動(dòng)態(tài)匹配市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、調(diào)整監(jiān)管政策提供空間。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，人工智能可以幫助其及時(shí)獲取數(shù)字化監(jiān)管要求，完成自身風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)識(shí)別與控制，并向監(jiān)管機(jī)構(gòu)傳輸實(shí)時(shí)合規(guī)數(shù)據(jù)，有效降低合規(guī)成本，提高合規(guī)效率和質(zhì)量，更好地對(duì)接合規(guī)監(jiān)管。如交易商協(xié)會(huì)自主研發(fā)了債券募集說(shuō)明書的智能預(yù)評(píng)系統(tǒng)，利用工智能與文檔檢驗(yàn)相結(jié)合，糾正人工檢驗(yàn)不易察覺(jué)的錯(cuò)誤，提高文檔核查的準(zhǔn)確性，提升業(yè)務(wù)效率。此外，交易商協(xié)會(huì)還通過(guò)引入人工智能、大數(shù)據(jù)等金融科技，提升發(fā)債券企業(yè)后續(xù)管理能力，實(shí)時(shí)接收監(jiān)測(cè)結(jié)果反饋，方便其隨時(shí)掌握發(fā)債企業(yè)狀況，更好地保障銀行間債券市場(chǎng)投資者的合法權(quán)益。

（二）人工智能助力信用風(fēng)控體系升級(jí)

隨著債券違約常態(tài)化，投資者對(duì)提升信用風(fēng)控體系的需求日趨強(qiáng)烈，人工智能將在信用數(shù)據(jù)、信用評(píng)級(jí)、信用內(nèi)評(píng)等方面發(fā)揮重要作用，助力信用風(fēng)控體系升級(jí)。

1.助力建設(shè)高性能的信用數(shù)據(jù)庫(kù)。高性能的信用數(shù)據(jù)庫(kù)是信用風(fēng)控體系的基礎(chǔ)。在統(tǒng)一的頂層設(shè)計(jì)下，人工智能可以對(duì)不同渠道的債券數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整合，豐富數(shù)據(jù)維度，夯實(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建的基礎(chǔ)。此外，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以通過(guò)監(jiān)測(cè)平臺(tái)數(shù)據(jù)的獲取、使用，確保合規(guī)，保障數(shù)據(jù)安全。

2.助力提供高質(zhì)量的信用評(píng)級(jí)服務(wù)。依托人工智能建立新型信用風(fēng)險(xiǎn)工具和模型，可以有效地提升信用模型的準(zhǔn)確度與可靠性，為投資者提供更高質(zhì)量的信用評(píng)級(jí)服務(wù)。新型信用風(fēng)險(xiǎn)工具的優(yōu)勢(shì)大體概括為以下方面：可以高效率地爬取、清洗、處理海量數(shù)據(jù)；AI系統(tǒng)可幫助分析師處理重復(fù)性強(qiáng)的基礎(chǔ)工作；人工信評(píng)和機(jī)器信評(píng)結(jié)果可相互校準(zhǔn)；利用自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜等技術(shù)對(duì)輿情動(dòng)態(tài)進(jìn)行有效率地監(jiān)控預(yù)警；提高信用定價(jià)的可信度。

3.助力搭建高準(zhǔn)確度的機(jī)構(gòu)內(nèi)評(píng)模型。依托人工智能的新型內(nèi)評(píng)模型，從系統(tǒng)、數(shù)據(jù)、模型三個(gè)層面彌補(bǔ)了傳統(tǒng)內(nèi)評(píng)模型的不足。通過(guò)大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架，完善財(cái)務(wù)、融資、償債、資信等多方面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在企業(yè)經(jīng)營(yíng)的復(fù)雜系統(tǒng)中將信用評(píng)級(jí)與企業(yè)投資、新聞?shì)浨榈榷鄬用妗⒍嘟嵌鹊男畔⑾嚓P(guān)聯(lián)，準(zhǔn)確而完善地展現(xiàn)企業(yè)的真實(shí)面目。在新型內(nèi)評(píng)模型中，最大程度地減少人的非理性因素，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、主動(dòng)、理性的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)控制。

目前，利用人工智能提升信用風(fēng)險(xiǎn)防控方面有許多值得參考的案例。其中，平安資管為實(shí)現(xiàn)智能信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，提升債券評(píng)級(jí)質(zhì)量，開(kāi)發(fā)了融合分析師經(jīng)驗(yàn)、科技和數(shù)據(jù)能力的“人機(jī)合一”型智慧信評(píng)平臺(tái)——KYZ Credit。他是平安資管布局智能化債券投資平臺(tái)KYZ中的重要一環(huán)，主要用于智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、智能信用評(píng)級(jí)、智能債券定價(jià)等方面。下設(shè)地域畫像、債券畫像、行業(yè)景氣、市場(chǎng)情緒熱度、行業(yè)利差信用定價(jià)、量化評(píng)級(jí)、信用策略、違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等10余個(gè)模塊，用于城投債、資產(chǎn)支持債券、產(chǎn)業(yè)債等多個(gè)債券品種研究。實(shí)時(shí)獲取、加工和分析來(lái)自個(gè)券和市場(chǎng)的海量數(shù)據(jù)，利用專家經(jīng)驗(yàn)，設(shè)定定量模型，進(jìn)行機(jī)器定量評(píng)級(jí)。之后綜合人工評(píng)級(jí)結(jié)果和機(jī)器定量評(píng)級(jí)結(jié)果，進(jìn)行相互校準(zhǔn)，從而提高評(píng)級(jí)結(jié)果的可信度。目前KYZ Credit信用評(píng)級(jí)能力基本可以達(dá)到中等分析師的水平。

（三）人工智能助力提高債券市場(chǎng)透明度

提升債券市場(chǎng)透明度可從增加債券一級(jí)市場(chǎng)透明度和二級(jí)市場(chǎng)透明度兩個(gè)維度進(jìn)行。在增加債券一級(jí)市場(chǎng)透明度方面，人工智能可以通過(guò)整合有關(guān)發(fā)行人披露的多源信息，降低投資者信息收集、分析、處理的難度，減少投資者與發(fā)行人之間的信息不對(duì)稱，幫助投資者選取高質(zhì)量發(fā)行人和相應(yīng)債券。同時(shí)，能持續(xù)監(jiān)測(cè)發(fā)行人兌付能力，并及時(shí)向投資者傳遞，為投資者反應(yīng)預(yù)留時(shí)間。在增加二級(jí)市場(chǎng)透明度方面，人工智能通過(guò)賦能債券電子交易平臺(tái)建設(shè)，增加債券交易透明度，提高債券交易效率，增強(qiáng)債券市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力。

1.人工智能賦能債券發(fā)行人披露信息整合

目前，債券發(fā)行人主要借助電子信息披露平臺(tái)進(jìn)行信息披露，投資者也主要依靠電子信息披露平臺(tái)獲取消息。銀行間債券市場(chǎng)主要借助中國(guó)債券信息網(wǎng)、中國(guó)貨幣網(wǎng)等電子信息披露平臺(tái)進(jìn)行債券信息的披露。交易所債券市場(chǎng)信息主要在上交所、深交所官網(wǎng)和中國(guó)證券報(bào)官網(wǎng)等進(jìn)行披露。由于債券信息披露平臺(tái)不同，遵循的原則和披露的內(nèi)容也各不相同，同時(shí)平臺(tái)之間信息傳輸存在一定障礙，這就增加了投資者信息收集、整合、分析的成本和難度。而人工智能可以高效抓取、清洗、處理多源數(shù)據(jù)，滿足投資者信息獲取需求。此外，人工智能在采集各類實(shí)時(shí)披露信息后，可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模，實(shí)時(shí)監(jiān)控債券發(fā)行人兌付能力，在一定程度上可以實(shí)現(xiàn)前瞻性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

2.人工智能賦能債券電子交易平臺(tái)，增加市場(chǎng)交易透明度

與傳統(tǒng)的交易方式相比，電子交易平臺(tái)具有以下優(yōu)勢(shì)：更低的交易成本，更高的交易效率；更高的債券價(jià)格透明度；更好的機(jī)構(gòu)頭寸信息保護(hù)；更短的回購(gòu)交易鏈條。從上述角度而言，電子交易平臺(tái)可以更好地彌補(bǔ)傳統(tǒng)交易方式的不足，增強(qiáng)債券市場(chǎng)資源配置功能。而人工智能在電子化交易中具有不可或缺的作用。

英國(guó)債券系統(tǒng)開(kāi)發(fā)商Algomi就建立了一個(gè)基于人工智能的獨(dú)特的債券交易信息網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，為債券投資者提供來(lái)自不同債券市場(chǎng)的交易意圖與流動(dòng)性信息。我國(guó)在債券電子交易平臺(tái)的構(gòu)建上也進(jìn)行了積極的嘗試。2014年2月，基于雙邊授信撮合的匿名點(diǎn)擊交易平臺(tái)X—Swap上線；2015年8月，質(zhì)押式回購(gòu)匿名點(diǎn)擊平臺(tái)X—Repo上線；2016年9月，現(xiàn)券匿名點(diǎn)擊平臺(tái)X—Bond上線，現(xiàn)券交易除了詢價(jià)、點(diǎn)擊成交、請(qǐng)求報(bào)價(jià)外，還可以通過(guò)X—bond成交。此外，將X—Bond和X—Swap作為兩個(gè)模塊嵌入X—Trade中。通過(guò)引入上述X系列交易平臺(tái)，豐富了銀行間本幣市場(chǎng)的交易方式，提高了債券市場(chǎng)交易透明度。

2019年6月，在優(yōu)化X—bond的基礎(chǔ)上，銀行間市場(chǎng)本幣交易平臺(tái)又上線了現(xiàn)券市場(chǎng)交易功能。其在行情展示和查詢功能方面，對(duì)X—Bond進(jìn)行了全面優(yōu)化，新增全市場(chǎng)綜合報(bào)價(jià)、活躍券報(bào)價(jià)、單券報(bào)價(jià)以及各自成交行情，同時(shí)多維度對(duì)此進(jìn)行展示，有利于投資者全面了解銀行間本幣市場(chǎng)概況。此外，對(duì)債券的歷史報(bào)價(jià)及交易查詢方面也進(jìn)行了相應(yīng)升級(jí)，保證報(bào)價(jià)交易全流程留痕可查。在交易功能方面，對(duì)協(xié)商交易、訂單交易、報(bào)價(jià)交易機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化。協(xié)商交易機(jī)制方面，新增對(duì)話報(bào)價(jià)、意向報(bào)價(jià)轉(zhuǎn)聊天功能。訂單交易機(jī)制方面，對(duì)X—Bond報(bào)價(jià)交易進(jìn)行擴(kuò)展，并新增策略訂單功能。報(bào)價(jià)交易機(jī)制方面，在優(yōu)化請(qǐng)求報(bào)價(jià)和做市報(bào)價(jià)基礎(chǔ)上，增加了指示性報(bào)價(jià)。