債券異常交易風險管理探析

摘要：本文梳理了債券異常交易行為的監測要點，分析了當前債券異常交易風險管理中所面臨的困難與挑戰，并結合實際業務需求，從公司內控及外部監管兩方面切入，對債券異常交易行為管理實踐提出思考和建議。

關鍵詞：異常交易 風險管理 交易數據 智能化

近年來，債券市場業務監管趨嚴。自2021年起，金融監管機構公開異常交易行為處罰數十起，涉及利益輸送、操縱市場、出借賬戶、違規代持等多方面。這為每一個市場參與者敲響警鐘，也引發風控人員關于債券異常交易風險管理的思考。

在本文中，債券異常交易行為是指在市場交易中出現的不符合正常交易模式或規律的交易行為，其異常特征包括代持養券或過券、價格異常、交易量無理由突然增加或減少、頻繁報撤單、出借賬戶等，其原因包括投資者判斷錯誤、市場操縱、規避監管、利益輸送等。債券異常交易行為可能損害債券市場的公平性和市場參與者利益，不利于宏觀經濟調控和市場管理。識別防范異常交易對于防范風險、保持金融市場穩定至關重要。

債券異常交易風險的監測要點

在實踐中，債券交易策略靈活多變，交易動機復雜多元。這使得異常交易的表現形式錯綜復雜，增加了監督和管理的難度，也對市場參與者和監管機構監督管理相關行為提出較高要求。從債券交易的異常表現特征出發，可以從達成交易各環節的行為特征、交易員與交易對手之間的可疑關系以及交易員個人異常行為三方面進行更為具體的分析。

（一）交易行為監測要點

交易行為或模式的監測重點，是識別交易詢價、交易達成等過程中各環節可能存在的異常風險點。相關要點包括：下達不合理的交易指令；成交價格與市場價格存在明顯偏離；交易量出現異常增長；詢價流程未滿足盡職合規要求；在交易意向達成后，無理由更換交易對手；通過過橋等方式，繞道與不合規交易對手進行交易；出借債券賬戶，允許第三方機構或個人使用；主動或被動進行代持等。

（二）交易關系監測要點

分析交易員與交易對手之間的行為，可以監測是否存在異常的交易對手，或是否存在異常的交易模式。相關要點包括：某一交易員對某個特定交易對手存在異常盈利或虧損；與特定交易對手存在異常利益輸送關系，如以不合理的價格進行轉讓，或以連續買賣、合謀買賣等方式制造虛假供求關系并影響債券價格；與同一交易對手的不同賬戶對同一只債券進行交易，協助進行利益調節；聯合多家機構對同一只債券進行閉環交易、虛增交易量，或者在不同對手或賬戶間進行利潤調節；主動介入不法交易機構利益輸送鏈條，在其違規交易中充當過橋方并從中牟利等。

（三）個人賬戶監測要點

監測和分析與債券交易或決策相關人員的個人賬戶、個人投資記錄，有助于避免內幕交易。相關要點包括：交易人員、投資經理借助機構對現券市場的影響力，操縱和交易債券，并在個人期貨賬戶中進行預期交易；交易人員、投資經理與其他機構人員存在不正當資金往來等。

債券異常交易風險的管理難點

（一）債券監控指標和閾值未明確統一

債券市場參與機構依據相關交易規則擬定交易異常監控指標，指標的閾值通常是各家根據實際情況和風險偏好自行設定，與監管機構采用的監管值或預警值未必一致。這既不利于各類機構進行標準、統一的自律機制管理，也對監管效率和效果產生負面影響。

（二）全市場交易數據獲取難度較大

從目前公布的處罰情況來看，被監管機構展開調查的對象主要是處于特定交易鏈條的金融機構，或是總體交易數據與全市場交易情況相比存在異常的金融機構。而單家機構在進行自身管理時難以獲得全交易鏈條數據，對全市場交易情況的獲取與比對多存在于事后而非事前，難以對異常交易行為進行有效預警。

（三）管理交易對手風險的方式有限

在實際操作中，因債券交易結算的風險相對較小，多數金融機構對交易對手風險的管理方式有限，盡職調查的動力不足。如交易黑名單等管理方式雖效果顯著，但由于較為激進，較少被主動采用。

（四）詢價過程監測難度較大

交易員詢價渠道較多，可包括貨幣經紀商、個人通訊工具、外匯交易中心平臺等。這在一定程度上會造成難以完全統一、規范詢價渠道管理及記錄保存。目前多數金融機構，特別是中小金融機構，對于詢價監測、記錄留痕和合規性管理多著眼于事后檢查，在事前或事中缺乏有效的管理工具和手段。

（五）對異常交易的數字化管理手段不足

目前，債券交易分散于各個交易系統，缺乏統一的管理路徑，且存在數據標準不統一、口徑不一致等問題，需要花大量時間進行數據整理、清洗。在分析及預警過程中，多數機構事前僅能通過設定交易價格偏離度、交易量等指標進行限額管理，缺乏科學有效的監測模型。這些情況都造成投資機構無法充分利用數字化手段，構建自動抓取異常交易的監控體系。

（六）事前異常交易管理系統建設難度較大

目前，多數異常交易監控分析管理屬于事后預警，事前異常交易監控和預警仍然存在一定的難度。事前管理對系統時效性、準確性的要求遠高于事后監控，且管理期間涉及交易攔截、交易校驗等問題。對中小金融機構而言，自身信息技術管理水平和人員有限，面臨的困難更大。

金融機構層面的風險監測體系構建

傳統交易風險監測方式集中于風險計量、風險控制層面，包括逐日盯市估值、收益風險評估、限額管理、壓力測試等。其主要對相關投資組合進行風險監測及管理，對交易員行為、交易關系、詢價流程、個人投資行為等方面涉及較少，容易出現風險監控盲點。金融機構的員工行為管理則多面向全體員工，對投資經理、交易員等崗位的針對性不足。因此，從交易行為視角構建交易風險監測體系，對現有全面風險管理體系進行補充和完善，就顯得尤為重要。特別是在數字化轉型的浪潮推動下，科技賦能的運用場景不斷豐富和深入，人工智能、大數據分析等技術在助力交易風險識別和預警方面也可不斷發揮作用。

（一）優化組織架構設計，明確交易行為監測的職責分工和協調機制

一是在現有風險管理架構中增設交易合規管理相關崗位，或對原有崗位賦予新的管理職能，不局限于原有的限額監控、收益風險評估等風險管理職能，而是拓展至合規層面的日常交易行為風險監測、檢查、報告等方面，以人工分析與系統監控相結合的方式，實現風險早發現、早應對、早處置。

二是明確金融機構內部各部門在交易管理鏈條上的監督職責與工作協調機制。其中，業務部門是第一道風險防線，應定期對交易員的交易策略進行復盤，對交易風格的調整進行評價，關注交易風格是否存在異常變化，同時關注交易員工作時間之外是否存在異常行為。風險管理部門和法律合規部門是第二道風險防線，應借助業務管理系統定期對限額執行、制度落實、交易員交易行為特征進行監測，及時識別異常交易，做好事前預警、事中監測處置、事后報備。審計部門是第三道風險防線，應將交易員行為納入審計范圍，基于員工的自然屬性和行為屬性提煉出高精度的員工特征標識，為非現場審計模型輸入多維度關注要點。

三是建立前臺業務部門、風險管理部門、內控合規部門、高級管理層之間的信息交互機制，對具有異常交易特征的交易進行共同評估與分析，避免異常交易監測因為監測人的不同、執行人的不同或是對行為與環境的認知差異而發生偏離。

（二）構建高效的數據管理體系，為建立異常交易識別模型夯實數據基礎

數據的可用性和完整度對模型建設的影響舉足輕重，因此，完善數據收集機制，打破數據壁壘，全面整合金融機構內外部數據，利用各類統計方法構建衍生指標，搭建可實時進行分析計算的員工行為數據平臺，配合數據管控質量的提升，才能推動預警和管控前置化。一方面，需對內部數據進行深入挖掘，包括員工基礎信息、業務行為、系統操作記錄、職場行為記錄、風險管理等方面的數據，其來源包括人力資源部門、業務系統日志、投訴記錄、審計稽核信息等。另一方面，對從外部采集的數據，包括社交數據、征信數據、消費數據等，應采用數據整合技術，綜合運用語音識別、自然語言處理等技術，將來自不同系統、不同格式的數據進行清洗、轉換和存儲，形成統一的數據倉庫或數據湖，以便后續挖掘多源數據，全面分析與評估交易員行為。

（三）針對業務關鍵節點，建立多樣化的異常交易識別模型

中小機構可從提高效率的角度出發，聚焦交易詢價、交易員畫像等重點場景，前置合規管理舉措，構建風險算法模型，強化交易關鍵節點的行為管理。

以詢價管理為例，可以對交易詢價時形成的音頻、文本等信息留痕記錄，借助智能化分析工具，進行全量監測與分析，構建結構化數據與非結構化數據鏈接，實現智能化監測。應用機器學習、文本識別、自然語言處理等技術，可以對通訊過程中的特定語氣、專業術語、日常俚語等進行精準識別和標記，結合交易管理系統和風險管理系統中的交易價格偏離、交易量比對、交易對手方分析等市場化數據，形成交易員行為監測指標，準確研判交易達成過程中的潛在風險，借助科技信息手段實現前瞻性監測和預警。

在進行交易員畫像時，應建立智能化的交易員行為評估模型，分析交易員交易偏好和交易策略，更科學地對交易員行為進行預測，將有限的資源重點應用于新入職、尚未實現盈虧平衡、存在異常行為特征等的交易員身上。事前可以基于歷史可疑數據構建樣本，采用人工智能方式進行算法訓練和特征識別，通過標簽化進行交易管理。事中一旦觸發預警信號，系統自動對交易員近一年的交易持倉、交易對手、盈虧情況、交易偏離度等信息進行統計，結合數據多維篩選、數據可視化、趨勢分析等手段進行深入分析，同時向風控中臺和交易前臺發出異常預警提示，節約數據搜集時間，協助快速定位和判斷交易風險。事后可以根據預警信號觸發與實際交易是否異常等情況，將數據納入歷史樣本進行模型訓練和優化，提升模型識別準確率和管理效率，提升異常行為管理的有效性。

（四）探索知識圖譜等前沿技術的應用，提升推理分析能力

知識圖譜作為一種將數據以圖的形式進行建模和表達的技術，可以廣泛應用于智能搜索、文本分析、即期閱讀理解、異常監控等場景。在交易員行為管理中，應用知識圖譜不僅有助于識別和分析交易員之間、交易員與交易對手之間的關聯關系、行為習慣及潛在的風險因素，還有助于識別異常模式或是異常損益等跡象，從而較早規范可能存在的違規行為，提高風險管理的及時性和全面性。隨著信息技術的快速發展，可不斷借助前沿技術實現人機結合的高效管理，在減少合規管理人工成本的同時提升風險管控效能。

對監管層面強化債券異常交易風險管理的

建議

一是統一債券異常交易監管標準，建立明確、可量化的指標管理閾值。這有助于投資機構提升對異常交易的認識，樹立正確的風險意識，形成良好的風險文化，為市場參與者建立異常交易自律管理體系奠定基礎，從而提升異常交易監管

效率。

二是做好投資者教育。對于市場參與者異常交易管理的制度建設、系統建設或者技術準備等，監管機構可以給予一定的指導或培訓，做好機構投資者教育，同時完善相關管理制度體系，明確交易參與各方應承擔的責任，引導市場參與者建立自律機制，從源頭控制異常交易的發生。

三是加強信息披露，提升信息透明度。監管機構可不斷強化信息披露的持續性、及時性、全面性，通過建立層次豐富、操作簡易的信息披露體系，增強信息披露對市場參與者的約束力和規范力。同時，對于合規交易與違規交易交替穿插等情況，通常難以依靠市場參與者的自身力量進行管理，需要監管部門從整體交易情況層面予以關注，并及時通報違規案例，以便市場參與者及時強化交易對手管理，避免被動參與到利益輸送鏈條中。

四是監管機構之間可以建立數據共享機制，持續提高數據監測的全面性和完整性，持續提升監管能力和監管水平。