大数据精确打击“内幕交易” 法理推定创新案件认定

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2月26日，国务院召开中国证监会特别新闻发布会。中国证监会主席刘幽默地说:“至于谁是真正的‘野蛮人’，谁是‘妖精’，谁是害虫，谁是‘资本掠夺者’，如果我告诉你，你认为我下一步该怎么做？”

事实上，除了“地精”和“资本大鳄”之外，从内幕信息中获利的资本市场“老鼠”也是中国证监会自去年以来的主要目标。据中国证监会《21世纪经济报道》记者了解到的数据，2016年，内幕交易案件占新备案的证券期货违规案件的20%。

目前，大量信息的筛选和内幕交易者对证券法律法规的熟悉给内幕交易案件的侦破带来了很大的困难。

对此，在“昌松内幕交易案”、“林牧之内幕信息披露案”等一系列内幕交易案件中，中国证监会正积极尝试运用大数据分析和法律推定创新来打破游戏规则、抓住老鼠。

长期以来，一些内幕交易者善于隐藏和消除不容易被监管部门发现的痕迹。然而，随着科技的发展，大数据正成为中国证监会每天在海量信息中“捉老鼠打狼”的重要辅助手段。

2月26日，刘还对说，“随着计算和分析技术的广泛应用，特别是大数据和云计算，资本市场中的任何行为都是用数据记录的。这些线索，不管是历史的还是现在的，我们都要密切注意。”

数据是解释大数据用途的最佳方式。据《21世纪经济报道》记者从中国证监会了解到的数据，2016年，全系统共受理违法违规有效线索603条，立案调查551起，立案调查率达91%。线索分析和处理的准确性大大提高；在有效线索中，沪深两市的线索占64%，派出机构的线索占17%，期货交易所、股份转让系统和内部部门的线索占7%，大大拓宽了线索来源。

这意味着来自上海和深圳证券交易所的大数据系统线索发挥了越来越重要的作用。在具体案件的调查过程中，大数据也被提升到了一个更加关键的位置，为很多过去存在一定困难的案件提供了一个重要的切入点。

例如，在“昌松内幕交易案”的调查中，大数据是一个至关重要的焦点。发挥了重要作用。

2017年1月，中国人民大学教授昌松被中国证监会罚款110万元，并被禁止上市10年。教授利用上市公司的身份交易“国发股份(600538，买入)”和短期交易“京能地产(600791，买入)”等股票。

中国证监会的调查人员正在利用大数据打破这个局。为了分析昌松交易的特点，证监会调查人员对昌松控制账户横向和纵向开立以来的所有委托和交易流程进行了分析和比较，并在海量数据(603138，buy)中对交易规则进行了总结和提炼。

无独有偶，在夏雪等人涉嫌内幕交易“平潭发展(000592，Buy)”一案中，我们也可以看到大数据的计算模式。证监会检查人员通过软件工具对比分析了1万多页纸质材料和102亿多份电子数据，获得了关键线索。

2月27日，华融律师事务所证券律师徐峰在接受《21世纪经济报道》记者采访时表示:“有些案件很多是不能查的，就是太隐蔽了。”中国证监会进行调查时，需要依赖足够的证据。如果没有证据，他们也将面临法律制裁。在过去两年中，大数据监管一直受到重视，正是因为大数据发挥了重要作用。”

大数据是技术手段更新和迭代的检验突破，而法律层面的推进为司法合作层面的证券检验提供了坚实的支撑。

除了使用大数据支持，2016年中国证监会在实施内幕交易检查方面取得的一项重大突破是，相关司法解释首次被用来推定披露内幕信息是非法的。

林内幕信息泄露案是一个具有创新意义的案件，为今后类似内幕交易的查处和执法奠定了坚实的理论基础。

林为广东省潮商会常务副会长，鸿达兴业(002002，Buy)董事长为会长。在内幕消息敏感时期，林与有过接触，并推荐其儿子购买鸿达兴业股份。

一位证券审计师向记者指出:“本案的创新之处在于首次运用相关司法解释推定内幕信息的非法披露，这极大地震惊了内幕信息的非法披露。”

徐峰表示:“内部交易和操纵案件中一直存在法律推定问题。随后，中国证监会还发布了一些内幕交易认定指引，包括最高人民法院《关于证券行政处罚案件证据审理若干问题的会议纪要》，其中谈到了操纵案件、内幕交易案件等行政案件的举证责任分配问题