内容提要

本文以债券市场为样本，探讨财务信息在金融市场执法检查中的理论价值与实践路径。通过剖析“三大报表”及附注中的异常信号，归纳出关联交易输送、准则违反等典型违规形态。通过将实时财务数据、穿透式分析与人工智能预警嵌入执法流程，实现监管端口前移，做到风险早识别、早干预。文章进而提出专项检查、人才培养、信息化平台与联合执法等四项对策，为构建以财务为导向的智能监管体系提供参考。

债券市场体量庞大、结构复杂，财务信息既是发行人信用画像的基础，也是监管执法的入口。传统执法侧重法律文本与程序审查，面对链条长、证据散的财务舞弊行为常常力有不逮。本文从财务视角切入，尝试把会计语言转化为监管语言，通过解析报表异常、合规缺口与信息披露瑕疵，建立“数据—规则—行为”映射模型，为监管者提供一条穿透表象、直达实质的新路径。

一、与债券市场监管相关的财务信息核心概念

（一）财务报表异常识别

债券市场的稳定运行高度依赖真实、完整、可核对的财务信息。财务信息不仅是发行人偿债能力的直接反映，也是投资者判断风险、监管机构开展执法的重要依据。围绕债券市场，财务信息的核心概念可以归纳为异常识别、合规性评价、信息披露透明度以及对特殊财务数据的处理四个方面。

1. 资产负债表异常

在异常识别层面，财务报表中的资产负债表、利润表、现金流量表及附注信息均可能出现异常信号。资产负债表方面，债券资产在短时期内出现大幅度增减且缺乏合理解释，往往暗示资产转移或表外操作；应付债券科目余额与登记托管机构记载的实际持有量不符，则可能存在隐匿负债或重复记账的情况。

2. 利润表异常

突然出现金额较大的“其他业务收入”且缺乏明细说明，则可能是利用模糊科目调节利润。

3. 现金流量表异常

“收到/支付其他与投资活动有关的现金”项目若频繁出现大额异动，往往意味着资金流向被刻意分散。

4. 附注信息矛盾或缺失

债券投资类别、期限结构、减值准备计提方法等披露不完整，或者关联方交易的对手方、定价政策、决策程序未予充分说明，都会削弱报表使用者对交易实质的判断力。

（二）财务合规性与信息披露透明度

1. 财务合规性的定义及其在债券市场的表现

财务合规性在债券市场表现为发行人及中介机构在记账、资金使用、税务处理等环节严格遵循法律法规与会计准则。合规记账要求债券发行、回购、转让等业务及时、准确入账，避免表内外转移；资金使用合规强调募集资金必须限定在约定用途，防止被控股股东或实际控制人挪用；税务处理合规则关注利息税前扣除、资产转让增值税、印花税等环节的依法申报与缴纳。

2. 财务信息披露透明度

信息披露透明度以“及时、准确、完整、可理解”为内涵。“及时性”要求重大事项在法定期限内披露，“准确性”要求数据不得有虚假或误导性陈述，“完整性”要求风险因素、偿债安排、增信措施均充分列示，“可理解性”要求语言清晰、格式规范。衡量透明度的常用指标包括交易所或自律组织发布的信息披露评分、注册会计师出具的审计意见类型、监管机构发出的问询函或关注函次数等（王芳，2013）。

（三）特殊财务数据的影响

特殊财务数据对债券定价与风险监测具有放大效应。浮动利率债券的利息记录需同步反映基准利率变动，若企业只按票面利率计息而忽视后续调整，会导致应付利息与现金流预测失配；贴现现金流模型与久期分析等定价工具对利率路径、违约概率、回收率等指标高度敏感，任何参数估计偏差都会迅速传导至估值结果，进而影响二级市场波动（陈偶等，2021）。监管机构在检查过程中必须关注这些特殊数据在会计处理、模型假设、披露内容中的一致性与合理性，才能避免“小差错”演变为“大风险”。

二、财务信息检查影响金融市场执法检查效能的实务剖析

（一）财务数据造假

财务数据造假的目的通常是掩盖损失、虚增利润、夸大资产规模或隐瞒负债。造假手段包括伪造或篡改原始凭证、提前确认收入、延迟确认费用、利用过渡账户转移资金等。执法检查应首先核对记账凭证与银行流水，以及合同资料在时间、金额、对手方上的一致性；其次比对募集说明书中的承诺与实际财务数据，观察是否存在“先承诺后变脸”现象；最后分析公告披露日期与事件发生日期之间的时间差，若间隔过长且无正当理由，则往往伴随故意拖延披露行为。

（二）关联交易与利益输送

关联交易与利益输送的隐蔽性更强，表现为隐瞒关联关系、操纵交易价格、通过债券回购或远期交易向特定对象输送利益。检查思路是沿着“股权—资金—交易”三条线展开：核查股权结构以识别实际控制人及一致行动人；追踪资金流向以发现资金是否绕道关联方并最终回流；比对同类债券同期成交价格，若发现特定对手方持续以显著偏离市价的价格交易，则存在利益输送嫌疑（张培松，2023）。

（三）违反会计准则与风险管理要求

违反会计准则与风险管理要求主要体现在减值准备计提不足和杠杆操作失控这两个方面。按照现行准则，企业应当以预期信用损失模型为基础，分阶段计提减值准备。若检查发现管理层未对风险显著增加的债券计提相应减值，或减值依据明显不足，即构成违规。杠杆方面，回购余额占净资产比例、回购期限结构、风险限额执行情况是监测重点，若企业频繁突破内部限额或监管红线，表明风险控制机制形同虚设。

（四）市场操纵与交易异常

市场操纵与交易异常多发生于二级市场，手法包括自买自卖、虚假申报、拉抬打压、散布不实信息等。执法检查可通过账户关联分析识别同一控制人下的多个账户是否存在对倒交易；通过报价撤单频率监测判断是否存在虚假申报干扰价格；通过成交波动与信息披露时点的前后关系检验是否存在信息操控。以上方法均以财务数据为起点，辅以交易数据交叉验证，才能形成完整的证据链。

三、财务信息融入执法检查的重要意义

将财务信息深度融入执法检查，不仅能在事后追责时提供坚实证据，更关键的是推动监管模式从“事后查处”向“过程防控”转变，实现风险早发现、早干预、早化解。

（一）提升内控识别能力

强化财务流程控制能够显著提升内控识别能力。以资金挪用为例，传统监管往往等到定期报告披露后才被动发现，此时损失已经扩大。若监管机构要求企业建立资金专户管理、网银U盾分级授权、审批流程系统留痕、关键岗位定期轮岗等内控措施，并借助信息系统实时采集资金流水，则异常划转会在发生当日触发预警，监管介入时点可大幅前移。穿透式的财务数据分析技术进一步将交易对手、账户层级、资金流向逐层展开，使隐藏在多层通道背后的违规行为无所遁形。

（二）增强违规行为预警能力

实时财务数据与规则引擎的结合大幅增强了违规行为预警能力。债券市场违法违规行为往往呈现链条长、环节多、证据分散的特点，单靠人工抽查难以奏效。通过构建“数据采集—智能分析—风险预警—现场核查”闭环，监管机构可对债券募集资金使用、关联交易余额、减值计提比例、杠杆水平等关键指标设置阈值，一旦触发即自动推送预警，并同步生成核查要点。该模式突破了传统执法研究局限于法律文本与程序分析的框架，把会计学、数据科学、公共管理等多学科方法引入行政执法场景，为跨学科融合提供了新的研究范式。

（三）人工智能在执法检查中的作用

人工智能技术的嵌入进一步放大了财务信息的监管效能。在信息检索与筛查环节，算法可在数秒内遍历多年度、多主体的报表与公告，自动标记异常科目、异常波动、异常表述，减少人工遗漏。在信息校验环节，系统可对财务报表、银行流水、合同文本进行交叉比对，提示金额、日期、签章不符之处。在风险预警与预测环节，机器学习模型基于历史违规样本训练，能够对新发生的数据进行风险评分，输出概率化预测结果，使监管资源向高风险主体倾斜。需要指出的是，人工智能并非替代人工判断，而是通过“机器初筛+人工复核”模式，提高执法效率与精准度。

四、面临的现实问题与挑战

（一）专业研究尚不充分

专业研究不足是首要瓶颈。财务知识与行政执法的交叉领域尚处于探索阶段，缺少系统化的理论框架，导致监管规则、检查程序、证据标准难以统一。现有研究多停留在个案分析或技术工具介绍层面，缺乏对债券市场整体运行规律、财务舞弊动因、执法成本收益的系统梳理。

（二）国际经验借鉴有限

国际经验可借鉴程度有限。各国债券市场发展阶段、法律体系、监管架构差异显著，一些成熟市场依赖司法主导的集团诉讼和做空机制，而我国以行政监管和自律管理为主，对执法逻辑与程序设置难以直接复制。加之跨境债券、离岸发行等新型业务不断涌现，国际规则的适用边界更加模糊。

（三）技术手段滞后

技术手段滞后制约了监管效率。债券市场参与主体多、数据格式不统一，原始凭证仍以影像件或纸质件为主，结构化程度低，导致数据获取与清洗成本高。现有自动化分析工具多针对单一报表或单一业务场景，缺乏覆盖“发行—交易—存续—兑付”全生命周期的综合平台，难以满足实时监管需求。

（四）跨部门协作机制不完善

跨部门协作机制不畅是深层次制度障碍。债券市场由国家财政部、中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证监会等多部门共同监管，各部门数据口径、执法标准、处罚尺度存在差异，信息共享缺乏统一接口。实践中，同一事项可能因管辖权争议而延迟处理，降低了执法威慑力。

五、构建财务导向的执法检查体系的对策建议

为破解上述难题，应从制度、人才、技术、协同四个维度系统推进，构建以财务信息为核心的执法检查新体系。

（一）建立财务信息专项检查机制

在制度层面，建立财务信息专项检查机制。一是明确检查重点，如债券投资分类与计量、减值准备计提、关联交易披露、募集资金使用等关键环节。二是制定标准化检查清单，将检查步骤、取证要点、判断标准以表格化、流程化形式固定，减少自由裁量差异。三是发布操作指引，对常见问题给出示例分录、风险提示、整改模板，方便一线执法人员快速上手。

（二）推动财务与执法人才融合培养

在人才培养方面，一方面要加强在职执法人员财务知识轮训，内容涵盖会计准则、报表分析、资金追踪、估值模型等实用技能；另一方面要通过公开招聘、政府购买服务、外部专家库等方式，引入具备注册会计师、注册审计师、注册税务师资质的专业人员参与现场检查、复核听证、处罚建议等环节，形成复合型人才梯队。

（三）提升信息化监管水平

在技术层面，提升信息化监管水平。监管机构可牵头建设债券市场财务数据平台，统一数据报送接口，自动抓取托管结算、资金清算、信息披露、评级报告等多源数据，实现动态监控。平台内置大数据分析与人工智能模块，对异常交易模式、异常指标波动、异常文本表述进行实时预警，并生成可视化报告。通过持续迭代算法模型，逐步提高识别精准度，降低误报率。

（四）强化多部门协同治理

在协同层面，强化多部门综合治理。财政部、中国人民银行、金融监管总局、证监会等部门应在中央金融委统筹下，建立常态化联合执法机制，统一执法标准，互认检查结论，避免重复进场。同时搭建信息互通机制，依托政务数据共享平台，实现债券发行、资金账户、征信记录、税务申报等核心数据的一键调取，形成监管合力。

（五）充分发挥人工智能的作用

持续加大对人工智能技术在执法检查领域的研发投入，开发覆盖文本、图像、语音的多模态分析工具，提升对复杂违规手法的识别能力。鼓励监管机构与科技企业、高等院校共建联合实验室，围绕债券估值、风险传染、合规图谱等主题开展前瞻性研究，推动监管模式持续创新。同步制定人工智能技术应用的规范与标准，明确数据来源合法性、算法可解释性、决策可追溯性要求，强化数据安全与隐私保护，防止技术滥用。通过制度与技术双轮驱动，最终形成可复制、可推广、可持续的财务导向执法检查体系，为我国债券市场长期健康发展提供坚实保障。

六、结语

将财务信息深度嵌入债券市场执法检查，使监管重心由事后处罚前移至过程防控，可显著压缩违规存活周期。未来需在制度层面固化检查清单、证据标准和信息共享接口，在技术层面强化数据安全与算法可解释性，在社会层面形成“发行人自律、中介机构制衡、监管机构威慑”的良性生态，最终实现债券市场高质量、低波动、可持续的发展目标。

作者：陈子奇、韩冬萌、崔林菁，中国人民银行上海总部现场检查部