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　　◇本文原载《债券》2025年2月刊

　　摘 要

　　本文梳理了债券异常交易行为的监测要点 ，分析了当前债券异常交易风险管理中所面临的困难与挑战
，并结合实际业务需求，从公司内控及外部监管两方面切入 ，对债券异常交易行为管理实践提出思考和建议。

　　关键词

　　异常交易　风险管理　交易数据　智能化

　　近年来
，债券市场业务监管趋严 。自2021年起，金融监管机构公开异常交易行为处罚数十起 ，涉及利益输送
、操纵市场、出借账户 、违规代持等多方面
。这为每一个市场参与者敲响警钟
，也引发风控人员关于债券异常交易风险管理的思考。

　　在本文中，债券异常交易行为是指在市场交易中出现的不符合正常交易模式或规律的交易行为 ，其异常特征包括代持养券或过券
、价格异常、交易量无理由突然增加或减少 、频繁报撤单
、出借账户等
，其原因包括投资者判断错误、市场操纵 、规避监管、利益输送等 。债券异常交易行为可能损害债券市场的公平性和市场参与者利益，不利于宏观经济调控和市场管理
。识别防范异常交易对于防范风险
、保持金融市场稳定至关重要。

　　债券异常交易风险的监测要点

　　在实践中 ，债券交易策略灵活多变，交易动机复杂多元 。这使得异常交易的表现形式错综复杂
，增加了监督和管理的难度，也对市场参与者和监管机构监督管理相关行为提出较高要求
。从债券交易的异常表现特征出发 ，可以从达成交易各环节的行为特征、交易员与交易对手之间的可疑关系以及交易员个人异常行为三方面进行更为具体的分析。

　　（一）交易行为监测要点

　　交易行为或模式的监测重点
，是识别交易询价 、交易达成等过程中各环节可能存在的异常风险点 。相关要点包括：下达不合理的交易指令；成交价格与市场价格存在明显偏离；交易量出现异常增长；询价流程未满足尽职合规要求；在交易意向达成后，无理由更换交易对手；通过过桥等方式 ，绕道与不合规交易对手进行交易；出借债券账户
，允许第三方机构或个人使用；主动或被动进行代持等。

　　（二）交易关系监测要点

　　分析交易员与交易对手之间的行为，可以监测是否存在异常的交易对手 ，或是否存在异常的交易模式
。相关要点包括：某一交易员对某个特定交易对手存在异常盈利或亏损；与特定交易对手存在异常利益输送关系
，如以不合理的价格进行转让，或以连续买卖
、合谋买卖等方式制造虚假供求关系并影响债券价格；与同一交易对手的不同账户对同一只债券进行交易 ，协助进行利益调节；联合多家机构对同一只债券进行闭环交易、虚增交易量
，或者在不同对手或账户间进行利润调节；主动介入不法交易机构利益输送链条，在其违规交易中充当过桥方并从中牟利等。

　　（三）个人账户监测要点

　　监测和分析与债券交易或决策相关人员的个人账户 、个人投资记录 ，有助于避免内幕交易 。相关要点包括：交易人员
、投资经理借助机构对现券市场的影响力，操纵和交易债券
，并在个人期货账户中进行预期交易；交易人员、投资经理与其他机构人员存在不正当资金往来等
。

　　债券异常交易风险的管理难点

　　（一）债券监控指标和阈值未明确统一

　　债券市场参与机构依据相关交易规则拟定交易异常监控指标，指标的阈值通常是各家根据实际情况和风险偏好自行设定 ，与监管机构采用的监管值或预警值未必一致。这既不利于各类机构进行标准 、统一的自律机制管理
，也对监管效率和效果产生负面影响 。

　　（二）全市场交易数据获取难度较大

　　从目前公布的处罚情况来看，被监管机构展开调查的对象主要是处于特定交易链条的金融机构 ，或是总体交易数据与全市场交易情况相比存在异常的金融机构
。而单家机构在进行自身管理时难以获得全交易链条数据
，对全市场交易情况的获取与比对多存在于事后而非事前，难以对异常交易行为进行有效预警。

　　（三）管理交易对手风险的方式有限

　　在实际操作中 ，因债券交易结算的风险相对较小
，多数金融机构对交易对手风险的管理方式有限，尽职调查的动力不足 。如交易黑名单等管理方式虽效果显著 ，但由于较为激进
，较少被主动采用
。

　　（四）询价过程监测难度较大

　　交易员询价渠道较多，可包括货币经纪商
、个人通讯工具、外汇交易中心平台等。这在一定程度上会造成难以完全统一 、规范询价渠道管理及记录保存 。目前多数金融机构 ，特别是中小金融机构，对于询价监测
、记录留痕和合规性管理多着眼于事后检查
，在事前或事中缺乏有效的管理工具和手段
。

　　（五）对异常交易的数字化管理手段不足

　　目前，债券交易分散于各个交易系统 ，缺乏统一的管理路径
，且存在数据标准不统一、口径不一致等问题，需要花大量时间进行数据整理 、清洗。在分析及预警过程中 ，多数机构事前仅能通过设定交易价格偏离度、交易量等指标进行限额管理
，缺乏科学有效的监测模型 。这些情况都造成投资机构无法充分利用数字化手段，构建自动抓取异常交易的监控体系。

　　（六）事前异常交易管理系统建设难度较大

　　目前 ，多数异常交易监控分析管理属于事后预警
，事前异常交易监控和预警仍然存在一定的难度
。事前管理对系统时效性
、准确性的要求远高于事后监控，且管理期间涉及交易拦截、交易校验等问题。对中小金融机构而言 ，自身信息技术管理水平和人员有限
，面临的困难更大 。

　　金融机构层面的风险监测体系构建

　　传统交易风险监测方式集中于风险计量 、风险控制层面，包括逐日盯市估值
、收益风险评估、限额管理 、压力测试等
。其主要对相关投资组合进行风险监测及管理 ，对交易员行为
、交易关系、询价流程 、个人投资行为等方面涉及较少，容易出现风险监控盲点。金融机构的员工行为管理则多面向全体员工
，对投资经理
、交易员等岗位的针对性不足 。因此，从交易行为视角构建交易风险监测体系 ，对现有全面风险管理体系进行补充和完善
，就显得尤为重要
。特别是在数字化转型的浪潮推动下，科技赋能的运用场景不断丰富和深入 ，人工智能、大数据分析等技术在助力交易风险识别和预警方面也可不断发挥作用。

　　（一）优化组织架构设计
，明确交易行为监测的职责分工和协调机制

　　一是在现有风险管理架构中增设交易合规管理相关岗位，或对原有岗位赋予新的管理职能 ，不局限于原有的限额监控 、收益风险评估等风险管理职能
，而是拓展至合规层面的日常交易行为风险监测
、检查、报告等方面，以人工分析与系统监控相结合的方式 ，实现风险早发现 、早应对、早处置 。

　　二是明确金融机构内部各部门在交易管理链条上的监督职责与工作协调机制
。其中
，业务部门是第一道风险防线，应定期对交易员的交易策略进行复盘 ，对交易风格的调整进行评价，关注交易风格是否存在异常变化
，同时关注交易员工作时间之外是否存在异常行为。风险管理部门和法律合规部门是第二道风险防线，应借助业务管理系统定期对限额执行
、制度落实、交易员交易行为特征进行监测 ，及时识别异常交易
，做好事前预警 、事中监测处置
、事后报备 。审计部门是第三道风险防线，应将交易员行为纳入审计范围 ，基于员工的自然属性和行为属性提炼出高精度的员工特征标识
，为非现场审计模型输入多维度关注要点
。

　　三是建立前台业务部门、风险管理部门 、内控合规部门
、高级管理层之间的信息交互机制，对具有异常交易特征的交易进行共同评估与分析 ，避免异常交易监测因为监测人的不同、执行人的不同或是对行为与环境的认知差异而发生偏离。

　　（二）构建高效的数据管理体系
，为建立异常交易识别模型夯实数据基础

　　数据的可用性和完整度对模型建设的影响举足轻重，因此 ，完善数据收集机制
，打破数据壁垒，全面整合金融机构内外部数据 ，利用各类统计方法构建衍生指标，搭建可实时进行分析计算的员工行为数据平台
，配合数据管控质量的提升，才能推动预警和管控前置化 。一方面 ，需对内部数据进行深入挖掘
，包括员工基础信息 、业务行为
、系统操作记录、职场行为记录 、风险管理等方面的数据，其来源包括人力资源部门
、业务系统日志、投诉记录 、审计稽核信息等。另一方面 ，对从外部采集的数据
，包括社交数据、征信数据
、消费数据等，应采用数据整合技术 ，综合运用语音识别、自然语言处理等技术
，将来自不同系统 、不同格式的数据进行清洗
、转换和存储，形成统一的数据仓库或数据湖 ，以便后续挖掘多源数据
，全面分析与评估交易员行为
。

　　（三）针对业务关键节点，建立多样化的异常交易识别模型

　　中小机构可从提高效率的角度出发 ，聚焦交易询价、交易员画像等重点场景，前置合规管理举措
，构建风险算法模型，强化交易关键节点的行为管理。

　　以询价管理为例 ，可以对交易询价时形成的音频 、文本等信息留痕记录
，借助智能化分析工具，进行全量监测与分析 ，构建结构化数据与非结构化数据链接
，实现智能化监测 。应用机器学习
、文本识别、自然语言处理等技术，可以对通讯过程中的特定语气 、专业术语
、日常俚语等进行精准识别和标记 ，结合交易管理系统和风险管理系统中的交易价格偏离、交易量比对 、交易对手方分析等市场化数据
，形成交易员行为监测指标，准确研判交易达成过程中的潜在风险 ，借助科技信息手段实现前瞻性监测和预警
。

　　在进行交易员画像时
，应建立智能化的交易员行为评估模型，分析交易员交易偏好和交易策略 ，更科学地对交易员行为进行预测，将有限的资源重点应用于新入职
、尚未实现盈亏平衡、存在异常行为特征等的交易员身上。事前可以基于历史可疑数据构建样本
，采用人工智能方式进行算法训练和特征识别，通过标签化进行交易管理 。事中一旦触发预警信号 ，系统自动对交易员近一年的交易持仓 、交易对手、盈亏情况
、交易偏离度等信息进行统计
，结合数据多维筛选、数据可视化 、趋势分析等手段进行深入分析，同时向风控中台和交易前台发出异常预警提示 ，节约数据搜集时间
，协助快速定位和判断交易风险
。事后可以根据预警信号触发与实际交易是否异常等情况，将数据纳入历史样本进行模型训练和优化 ，提升模型识别准确率和管理效率
，提升异常行为管理的有效性。

　　（四）探索知识图谱等前沿技术的应用，提升推理分析能力

　　知识图谱作为一种将数据以图的形式进行建模和表达的技术 ，可以广泛应用于智能搜索
、文本分析、即期阅读理解 、异常监控等场景 。在交易员行为管理中
，应用知识图谱不仅有助于识别和分析交易员之间
、交易员与交易对手之间的关联关系、行为习惯及潜在的风险因素，还有助于识别异常模式或是异常损益等迹象 ，从而较早规范可能存在的违规行为，提高风险管理的及时性和全面性
。随着信息技术的快速发展
，可不断借助前沿技术实现人机结合的高效管理，在减少合规管理人工成本的同时提升风险管控效能。

　　对监管层面强化债券异常交易风险管理的建议

　　一是统一债券异常交易监管标准 ，建立明确 、可量化的指标管理阈值 。这有助于投资机构提升对异常交易的认识
，树立正确的风险意识，形成良好的风险文化 ，为市场参与者建立异常交易自律管理体系奠定基础
，从而提升异常交易监管效率
。

　　二是做好投资者教育。对于市场参与者异常交易管理的制度建设
、系统建设或者技术准备等，监管机构可以给予一定的指导或培训 ，做好机构投资者教育
，同时完善相关管理制度体系，明确交易参与各方应承担的责任 ，引导市场参与者建立自律机制
，从源头控制异常交易的发生 。

　　三是加强信息披露，提升信息透明度。监管机构可不断强化信息披露的持续性、及时性 、全面性 ，通过建立层次丰富
、操作简易的信息披露体系，增强信息披露对市场参与者的约束力和规范力
。同时
，对于合规交易与违规交易交替穿插等情况，通常难以依靠市场参与者的自身力量进行管理 ，需要监管部门从整体交易情况层面予以关注
，并及时通报违规案例，以便市场参与者及时强化交易对手管理 ，避免被动参与到利益输送链条中。

　　四是监管机构之间可以建立数据共享机制
，持续提高数据监测的全面性和完整性，持续提升监管能力和监管水平 。