面向风险识别的大宗商品电子交易中心画像研究_杨娉宁.pdf

2023 年第 14 期杨娉宁 孙若莹：面向风险识别的大宗商品电子交易中心画像研究*本文系国家重点研发计划课题“大宗商品电子商务市场的交易风险智能分析与预警技术”（项目编号：2019YFB1405003）阶段性研究成果。面向风险识别的大宗商品电子交易中心画像研究*杨娉宁孙若莹（北京信息科技大学信息管理学院 北京 100192）摘要：大宗商品电子交易中心风险涉及因素多，现有单一领域识别方法存在难以识别复杂多元的交易中心风险状况的问题，因此研究针对大宗商品电子交易中心的风险的识别方法有着重要意义。文章通过调研大宗商品电子交易风险相关文献、案例以及央地政府颁布的有关文件归纳风险因素并设计画像指标，同时提出一种结合正则表达式和词语相似度的方法来处理互联网原始数据，以此构建面向大宗商品电子交易中心风险识别的企业画像体系。为验证画像指标在风险识别上的有效性，利用支持向量机方法对样本构建风险分类识别模型，识别准确率达到了 94.25%，证明了提出的画像指标及体系在识别大宗商品电子交易中心风险中的有效性。关键词：企业画像 大宗商品电子交易风险 电子交易中心 风险识别 支持向量机一、引言自2003年国家质量监督检疫总局发布国家标准 大宗商品电子交易规范 以来，国家对于大宗商品电子交易的规范问题的重视程度逐年上升，经过多轮对交易场所的清理整顿工作，大宗商品电子交易中心的违法行为得到了一定的遏制，但长效且有力的监管机制仍未建立。例如在2020年7月爆发的唐山钢贸圈事件直接造成约30余家买方贸易商损失约6.8亿元。由于大宗商品电子交易涉及的交易数量以及金额巨大，一旦风险爆发会造成巨大的社会影响，因此如何更高效地识别交易场所潜在的风险成为了目前政府以及监管部门的关注焦点。目前面向大宗商品交易风险识别的研究中大多侧重于单一领域风险的识别，然而互联网经济下大宗商品电子交易风险因素多，且具有复杂多元的特点，传统单一模式的风险识别方法在识别大宗商品电子交易风险上效果不理想。为解决这一问题，本文引入企业画像技术，调研央地政府发布的大宗商品电子交易相关法律法规、历史风险事件，深入研究交易中心多方面的风险特点并归纳风险指标，提出了一种面向风险识别的大宗商品电子交易中心画像体系。二、文献综述（一）大宗商品电子交易风险识别难点综合分析大宗商品电子交易是一种介于普通B2B电子交易与期货交易之间的新型交易模式，其合约标准化、保证金、每日结算等交易机制采用了商品期货交易的机制，因此大宗商品电子交易的部分风险状况与期货交易类似，以往对大宗商品交易风险的研究中也都侧重于对期货商品的研究，例如朱慧明等1通过构建面板分位数回归模型，研究了原油期货价格波动与政策变化对我国大宗商品交易市场的影响；张玉波2基于分型市场理论对小麦和大豆交易数据进行分析，重构了面向大宗商品价格波动的风险测度模型。但大宗商品电子交易和期货交易也存在着诸多区别：一是监管体系不同。期货交易由国家证监会以及专门的 期货交易管理条例 规范管理；大宗商品电子交易以民商法及行业标准作为依据，由商务部宏观管理，大宗商品电子交易相比期货交易在管理上更为灵活，也因此纠纷、违法等风险事件更容易发生3。二是市场结构不同。期货市场由“期货交易所-经纪公司-交易商”的三级结构组成，即经纪公司负责与交易商进行对接，不需要由交易所发展客户；大宗商品电子交易则是“交易中心-交易商”的二级结构，需要交易中心自己发展交易商，也因此面临着更大的压力3。三是交易模式与目的不同。期货交易的标的物是标准化期货合约，投机获利的成分更多；而大宗商品电子交易的标的物是大宗商品，最终大多都以实物交收来完成履约行为。同时，由于大宗商品电子交易中心提供的业务运作复杂于期货市场，更深入146DOI:10.16144/ki.issn1002-8072.2023.14.018内控&风险2023 年第 14 期图1 违规大宗商品电子交易中心公告词云仓储、物流等服务的运作，因此涉及的主体更多，涉及的风险种类也更多3。综上所述，大宗商品电子交易由于其交易模式、服务方式等方面的多样化，风险状况具有一定的领域交叉性，风险呈现多元化的表现形式。若以期货交易风险识别方式来应对如今的大宗商品电子交易，仍难以对大宗商品电子交易进行有效监管。在目前针对大宗商品电子交易风险识别的研究中，石晓梅等4研究发现，交易商普遍担心交易中心的业务运营风险，良好的运营有助于提高交易中心的生命力与吸引力；王兴芬等5指出如今大宗商品电子交易风险识别方法大多以单一风险研究为主，对于交易中心客观存在的运营操作风险、信用风险等研究较少，且缺少多元数据汇聚的能力，难以从不同层面把握风险来源。不难看出，目前针对大宗商品电子交易的风险识别研究中仍有一定的不足，对于大宗商品电子交易中心本身的设立资质、运营状况等风险性仍有疏漏。因此从多方面深入研究大宗商品电子交易中心的相关风险，构建更加全面的风险识别方法有着重要意义。（二）企业画像构建研究用户画像（Persona）的概念由Alan Cooper最早提出，其含义是借助用户数据构建描述目标用户的模型，而企业画像的概念是由用户画像概念延伸而来，即基于企业的数据对企业进行画像，将企业信息提炼成描述目标企业的模型。企业画像目前在风险评估和监管协助方面都有着广泛的应用，例如著名的企业征信公司邓白氏利用多元化的企业数据收集与整合的方式构建了企业画像指标体系，并将企业画像运用于企业征信系统6；王镂7通过分析和构建信用风险指标建立了一种面向企业征信的企业画像体系框架，该框架通过网络获取所需的企业数据后依照指标生成相应的企业画像，并验证了其企业画像在风险评级方面的有效性。上述应用和文献都证实了企业画像技术在描述企业风险状况上都有着良好的表现。对于如何构建企业画像，田娟等6给出了一种企业画像的通用构建流程：首先明确企业画像的构建意义，然后通过实际数据来明确企业间的关系与规约数据实体，最后围绕企业信息展开调研，对企业不同方面的信息进行维度分解，构成相应的画像指标。画像指标包含的维度越多，企业画像越多元化。因此在构建面向识别的大宗商品电子交易中心企业画像时，必须深入分析大宗商品电子交易中心涉及的风险因素，以此设计能够描述多元化风险状况的画像指标，解决上文中提到的现有识别方法领域单一的问题。三、基于企业画像技术的交易中心风险识别方法本文的目标是通过分析和设计大宗商品电子交易中心的企业画像风险指标，并一次构建出相应的企业画像以识别交易中心的风险状况，为此下文将从四个部分展开：（一）大宗商品电子交易中心风险因素分析分析央地政府颁布的相关法律法规文件、标准文件以及历史案例后，大宗商品电子交易中心涉及的风险因素分为了如下四类：（1）企业资质。历史大宗商品电子交易中心风险事件中存在部分交易中心经营超出准许经营范围的情况，例如湖南湘商商品交易中心一案中，平台超出了其批准的经营范围，致使大量客户受骗并亏损严重。此外，历史案件中也有临时注册搭建大宗商品电子交易平台，诱导用户交易并注入虚拟资金等来获利的风险事件。因此通过工商信息中的经营范围、开业时间、实缴资本，企业类型、参保人数等信息来描述企业的建立资质，从中识别可能出现的风险。（2）运营状况。大宗商品电子交易规范 中提出大宗电子交易运营方应提供仓储和物流配送服务，还需要对商品的外在品质进行检验8。交易中心是否有相应的仓储设施或合作企业、能否提供物流服务、是否能对大宗商品进行质量检验等，交易中心都应作为公开项对交易参与方进行披露。此外，对历史违规大宗商品电子交易中心的运营相关公告构建词频词云（见图1），发现部分公告存在明显的诱导交易词汇，如“喊单”、“技巧”等。诱导交易是大宗交易风险的一大诱因，在中鑫石油交易平台案件中，通过“交易师”指导来诱导大量客户频繁加仓，使客户亏损严重并收取大量手续费以此从中获得利益。（3）法律法规风险。该类因素主要包含历史法律诉讼情况和历史行政处罚情况，这两项作为企业的信用记录，是评价企业风险情况的关键要素。“38号文”中指出违规交易场所存在交易中心管理人员操作价格，股东直接参与买卖等问题9。因此除交易中心自身的历史法律1472023 年第 14 期杨娉宁 孙若莹：面向风险识别的大宗商品电子交易中心画像研究表3部分分数标准法律诉讼部分失信被执行人被执行人合同纠纷民间借贷纠纷物权纠纷其他分数30103221行政处罚部分责令停业、限制从业暂扣、吊销许可证件没收违法所得列入经营异常名录罚款警告分数30201515105表2企业资质部分指标评价表标签实缴资本参保人数数值范围4200 以下4200-55005500-1000010000 以上10 以下10-3030 以上等级1234123评价低较低较高高低中高表1大宗商品电子交易中心企业画像标签体系一级指标基本信息企业资质运营风险法律法规风险交易风险二级指标企业名称统一社会信用代码法定代表人风险等级成立时间实缴资本参保人数企业类型经营范围法定代表人变更次数登记住所变更次数参保人数趋势公告敏感词物流设施签约机构数仓储设施签约机构数质检机构交易中心法律诉讼情况交易中心行政处罚情况股东法律诉讼情况股东行政处罚情况交易活跃程度结算平台合作银行数量交易管理制度入市风险提示标签性质固定标识固定标识固定标识定性定量定量定量定性定性定量定量定性定量定量定量定性定量定量定量定量定性定性定量定性定性规则-通过分类模型得出单位：年单位：万元单位：人-是否有超出范围的经营项单位：次单位：次与上一年年报人数对比统计敏感词频之和未公开记为 0未公开记为 0是否公开权威的质检机构信息统计当事人为交易中心的裁判文书统计当事人为交易中心的处罚情况统计交易中心各股东的裁判文书统计交易中心各股东的处罚情况以周交易量变化情况为准是否接入第三方结算平台以结算银行数量为准制度是否完备详细注册前是否有入市风险教育画像标签-企业资质风险高企业资质风险低运营变动风险高诱导交易风险高商品交割风险高运营风险低法律法规风险高法律法规风险低结算风险高管理制度不完备交易风险低法规情况以外，各交易中心股东的历史司法纠纷与行政处罚情况也需要关注。（4）交易风险。该类因素涉及交易过程中风险判断的几项重要依据，例如交易中心是否依照 商品现货市场交易特别规定（试行）中的规定制定了相应的业务规则和交易风险防范方案。此外，历史风险案件中存在客户的交易资金直接流入交易中心管理者账户的情况，因此客户的交易资金是否交由第三方存管也是风险判断重要的依据3。（二）画像指标体系设计构建画像的核心是设计画像标签的指标，标签是企业数据高度提炼的结果，能够更直观地掌握企业的特征，因此指标能够涵盖的因素和粒度影响着画像呈现的效果。对上一节中分析的风险因素进行指标分解后，得到由两级指标构成的画像指标体系（见表1）。在企业资质中，依据各定量数据的整体情况将交易中心的资质情况划分不同的区间等级和评价（见表2）。特别对于经营范围这一项，由于交易中心的合规性要求，当出现经营范围不一致情况时应当强调。综合上述各指标将企业资质标签中的风险项描述为“实缴资本较低”“参保人数低”、“有疑似超出经营范围”等风险问题，最终企业资质标签可以依照风险问题的数量汇总为“资质风险高”及“资质风险低”两类标签提示。本文将该部分风险项数量两项及以上的企业划分为了“资质风险高”标签。运营风险根据指标情况可以分为“登记信息变更次数多”“公告中含有敏感词”“未公开物流仓储”等风险项。由于运营风险部分包含的指标均属于风险事件重点关注因素，因此标签不仅限于描述出整体的风险程度是高或低，而是结合上文的风险要素分析，将标签具体描述为由于登记信息变更次数而可能发生的“运营变动风险”、含有敏感词而可能导致的“诱导交易风险”以及未公开仓储物流信息的“商品交割风险”等。法律法规中由于纠纷案由、判决结果以及处罚结果有所不同，涉及情况复杂，需要设立一定的计分规则来更简洁地区别交易中心之间的法律法规评价状况差异，即通过分数来为区分“法律法规风险低”和“法律法规风险高”两项标签。而在评分标准上，以“大宗商品”作为关键词在中国裁判文书网共搜索