ก.ล.ต.พัฒนา e-enforcement ใช้ AI ตรวจสอบการกระทำผิดในตลาดทุน

ตุลาคม 12, 2021 ข่าว
นายเอนก อยู่ยืน ผู้ช่วยเลขาธิการ สำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (ก.ล.ต.) กล่าวว่า ก.ล.ต.พัฒนาโครงการ e-enforcement ช่วยตรวจสอบการกระทำผิดในตลาดทุน ประกอบด้วย 3 ส่วน คือ
- AI-Enforcement นำ AI เข้ามาตรวจสอบการกระทำความผิดในด้านราคาในตลาดหลักทรัพย์ โดยจะช่วยชี้พฤติกรรมการซื้อขายที่ผิดปกติ และระบุช่วงเวลาที่เกิดพฤติกรรมที่ผิดปกติ ซึ่งปัจจุบันเริ่มนำมาใช้งานจริง และอยู่ในการพัฒนาระยะที่ 2 และ 3 ให้ AI จับพฤติกรรมที่ไม่เป็นธรรมในการซื้อขายหุ้น โดย AI จะไปช่วยจับพฤติกรรมที่มีความผิดปกติในหุ้น เก็บสถิตินำมาวิเคราะห์พฤติกรรมการส่งคำสั่งและแตกคำสั่ง
- Corporate Surveillance ใช้ระบบออนไลน์ช่วยตรวจจับความผิดปกติเกี่ยวกับฐานะการเงิน และผลการดำเนินงานต่าง ว่าเกิดการกระทำที่ทุจริตหรือไม่ โดยได้เริ่มใช้งานมาตั้งแต่ไตรมาส 2/64 ขณะที่แผนงานในอนาคตก็จะทำในเรื่องของ non-financial data, การพัฒนาเพิ่มระบบตรวจสอบความสัมพันธ์บุคคล, Implement AI & Machine learning โดยมีเป้าหมาย ตรวจจับและคัดครองธุรกรรมที่ผิดปกติได้รวดเร็ว ยับยั้งไม่ให้ความเสียหายลุกลาม ลดระยะเวลาในการทำงาน และลดจำนวนกรณีทุจริต คาดเห็นความชัดเจนในปี 65
- E-Link ระบบช่วยเชื่อมโยงความสัมพันธ์บุคคลและทางการเงิน รวมถึงข้อมูลอื่นๆ ในอนาคต ที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบังคับใช้กฏหมายและรวดเร็วมากขึ้น ช่วยยับยั้งความเสี่ยงหาย ช่วยความสัมพันธ์หรือการมีส่วนร่วมในการกระทำความผิดที่เร็วขึ้น
“กลไกของ e-enforcement จะช่วยบอกได้เลยว่า ณ ช่วงเวลาหนึ่งของหุ้นตัวนี้ พฤติกรรมที่เรามีการป้อนให้ระบบช่วยหา เช่น ผลักดันราคา สั่งคำสั่งแล้วยกเลิกคำสั่ง พฤติกรรมของการแตกคำสั่ง เป็นต้น เครื่องคอมพิวเตอร์ก็จะบอกทันทีว่า ณ เวลานี้หุ้นตัวนี้เป็นอย่างไร ทั้งในเรื่องของราคาหุ้น ปริมาณการซื้อขายหุ้น โดยจะสรุปพฤติกรรมให้กับเรารายวัน ซึ่งผู้ตรวจสอบก็สามารถเข้าไปตรวจสอบตามเวลาได้ง่ายขึ้น ชัดเจนขึ้น ก็จะทำให้การตรวจสอบในเรื่องพฤติกรรมการกระทำผิดได้แม่นยำมากขึ้นด้วย และยังป้องกันการผิดพลาดของคน” นายเอนก กล่าว


Archive
- เมษายน 2022(1)
- มีนาคม 2022(39)
- กุมภาพันธ์ 2022(58)
- มกราคม 2022(56)
- ธันวาคม 2021(43)
- พฤศจิกายน 2021(61)
- ตุลาคม 2021(72)
- กันยายน 2021(65)
- สิงหาคม 2021(76)
- กรกฎาคม 2021(75)
- มิถุนายน 2021(83)
- พฤษภาคม 2021(61)
- เมษายน 2021(66)
- มีนาคม 2021(41)
- กุมภาพันธ์ 2021(44)
- มกราคม 2021(21)
- ธันวาคม 2020(13)
- พฤศจิกายน 2020(14)
- กันยายน 2020(1)
- สิงหาคม 2020(1)
- กรกฎาคม 2020(3)