口碑榜ESG評價體系首次揭秘

每經記者｜劉明濤    每經編輯｜肖芮冬    

“2023第十三屆中國上市公司口碑榜”數據建模篩選階段已經正式啟動，在目前這個階段，每日經濟新聞與同花順合作正緊鑼密鼓地進行建立數據模型，分類統計出各獎項入圍名單的工作。作為國內知名的金融服務機構，同花順為本屆口碑榜活動提供了數據、建模支持。

近日，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）就本階段的相關工作專訪了負責本屆口碑榜數據建模階段的同花順負責人（以下簡稱同花順），為您講述新一年口碑榜評選大數據技術的最新運用。

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NBD：作為“2023第十三屆上市公司口碑榜”數據建模支持方，同花順受到業內廣泛關注。能否為大家介紹一下公司的基本情況和目前業務開展情況？

同花順：同花順作為國內領先的互聯網金融信息服務提供商，產品及服務已覆蓋產業鏈上下游的各層次參與主體，包括證券公司、公募基金、私募基金、銀行、保險、政府、高校、研究機構、上市公司等機構客戶，以及廣大個人投資者。公司主要業務是為各類機構客戶提供軟件產品和系統維護服務、金融數據服務、智能推廣服務，為個人投資者提供金融資訊和投資理財分析工具。

今年以來，生成式AI（人工智能）熱潮持續，同花順依托專業的金融語料積累正在積極研發金融行業大模型。公司利用AI重塑產品和服務體系，研發具備競爭力的產品和服務矩陣，面向個人用戶將提供AI金融助理，面向機構客戶將提供智能投顧、智能客服、智能運營、智能投研等產品服務。

本次口碑榜數據基于iFinD（產品名稱）金融數據終端整理完成。iFinD金融數據終端是同花順旗下面向機構客戶提供研究、投資決策服務的軟件系統，已從業內僅提供數據階段，升級演變成提供投研一體智能化解決平臺。面向用戶提供金融大數據、產業圖譜、研報自動化生成、輿情監控、買方標簽研究體系等一整套智能化解決方案，技術實力和功能處于業內領先。

NBD：本屆口碑榜定調“激發活力堅定信心”，作為深度耕耘上市公司大數據的公司，結合此次評選的數據遴選環節，同花順有無經驗可以分享？

同花順：針對口碑榜的建模，一是基于大數據的精細化算法，依托公司對大數據的智能處理機制，保證建模篩選的客觀性；二是多維度透析，不僅僅是財務數據等基礎指標類型，還涵蓋對公司軟實力的考核，諸如行業口碑、管理層狀況等，通過綜合多項量化因子，實現對上市公司科學性的考量與剖析。

此外，針對本屆口碑榜新設立的ESG（環境、社會和公司治理）、科技創新先鋒人物等獎項，同花順進一步構建專業的評價體系，例如ESG評價體系立足于自身海量結構化數據、AI機器學習技術等，綜合上市公司定期報告、非定期報告、ESG報告、媒體輿情、政府機構及第三方等數據來源，形成指標數據庫；運用多種算法等實現指標數據的提取、計算和評級結果輸出，加工成評價結果數據庫，實現上市企業的ESG績效的有效量化，旨在幫助投資者獲取企業的風險和機遇，輔助推動上市企業改善自身評級。

NBD：近兩年來，國內大數據公司數量漸多，雖然領域各有側重但其中也難免重疊。同花順在面對大數據行業的競爭中擁有哪些優勢？

同花順：一方面，同花順iFinD金融數據終端擁有業內領先、規模龐大的數據資源庫，公司的數據來源具有多元性，既有互聯網的結構化數據和非結構化數據，也有來自政府、交易所、媒體門戶網站、科研院所、宏觀經濟研究機構和專業行業數據公司等一系列跨行業的公開和授權數據，這些特色數據能夠滿足當下更為多樣化的金融數據需求。另一方面，在傳統的大數據的挖掘和文本處理基礎上，同花順充分與AI融合，積極響應金融科技的發展趨勢。綜合運用輿情文本大數據挖掘技術、自然語言處理技術、多因子分層打分模型等，完成對數據模塊的智能化重構與排列，沉淀優質完備的數據解決方案。一言以蔽之，同花順依托強大的技術體系在金融大數據方面形成了獨有的競爭優勢。

NBD：您如何看待大數據公司和媒體的合作？

同花順：大數據公司的優勢在于雄厚的數據儲備及技術資源，能夠通過一系列算法機制精準、高效地處理海量數據，挖掘數據的潛在價值；媒體的優勢則在于策劃與宣傳，能提供獨到的視角洞悉市場的演變跡象。大數據公司與媒體合作，能夠發揮各自優勢，將有價值的金融數據在資本市場中傳播，助推資本市場的良性運轉與穩步發展，實現“1+1>2”的效果。

NBD：您覺得口碑榜評選對市場的意義體現在哪里？

同花順：我國資本市場對企業的梯度培育體系正在形成，在注冊制背景下，符合上市標準、適應市場形式、具備發展潛力的企業其上市通道正被疏通，而與發展趨勢相背離或難擔公眾公司大任的企業所面臨的壓力也在同步提升。在此大環境中，優質企業的甄別是身處金融市場的每一位從業者或參與者所必備的技能。每日經濟新聞已連續十余載推出中國上市公司口碑榜評選，為市場提供了評測上市公司質量的參照體系，并且持續動態更新。“口碑榜”評選有助于投資者從眾多上市公司中快速尋找高質量的企業，有效認識公司投資價值。

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