华鑫证券信息技术部总经理崔宏禹、华鑫证券信息技术部副总经理张林方、华鑫证券信息技术部夏雨

　　随着证券交易产品种类的显著增长和交易策略的日益多元化，证券市场中的异常交易行为愈发难以察觉，其手段亦愈发复杂隐蔽。当前，异常交易监控体系利用分时交易数据来实现对异常交易行为的监控，面对一些高度复杂的投资策略，频繁出现计算偏差，导致对某些异常交易行为的识别疏漏，传统监控体系难以应对。与此同时，国际主流风控系统受限于监管自主性与数据安全等问题，在国内证券机构的应用面临诸多制约。

　　随着国家相关技术自主战略深入推进、新“国九条”发布及证监会程序化交易监管规则的逐步完善，为证券行业风险防控技术升级提供了政策导向。国产化软硬件强调数据安全与关键核心技术自主可控目标，程序化交易监管规则不断完善，对交易监测系统提出“国产化、可审计、低时延、可解释”的系统化要求。在此背景下，本文将聚焦FPGA赋能异常交易检测与风险防控，剖析多技术融合在异常交易风险防控中的理论机制与应用价值，为证券行业构建自主可控、高效精准的风控体系提供参考。

　　一、证券异常交易风险防控的现状与问题

　　当前国内证券行业在异常交易风险防控领域仍面临多重挑战，技术短板等因素制约了风控效能的提升，主要体现在以下四方面：

　　其一，传统监控系统的技术响应滞后。传统监控系统大多基于秒级分时数据，难以捕捉毫秒级交易行为，导致高频异常交易行为识别滞后，形成“监控盲区”。国内多数证券机构的异常交易监控系统依赖分时行情数据，难以捕捉高频交易中的瞬时异常。例如，连续竞价虚假申报、涨跌停虚假申报等超高频行为的持续时间往往短于3秒，传统系统易出现“监控空白”，无法满足实时风控需求。

　　其二，部分核心风控模块依赖境外技术架构，存在数据安全与监管自主性的双重隐患，难以满足国产化背景下的本地化部署与合规要求。国际领先的纳斯达克SMARTS系统虽具备210种预设监测算法及跨市场监测能力，但其核心技术架构未考虑国内监管规则与数据安全要求，存在“监管自主性缺失”、“数据出境风险”等问题，国内部分风控系统相关先进技术虽然应用了AI技术，但多数只是单一或少数几种技术的简单运用，在识别准确度上存在不足。

　　其三，软硬件国产化转型的“局部化”局限。部分证券机构的系统改造仅停留在数据库、操作系统等单一环节，尚未实现从硬件到软件的“全栈国产化”，难以保障风控系统的自主可控。

　　其四，智能化识别的“单一技术依赖”。现有系统多依赖传统机器学习模型，缺乏对交易行为模式、账户关联关系与市场结构变化的综合识别能力。传统系统无法同时实现“高频数据采集、海量数据处理、复杂关系识别”的全流程智能化，导致异常交易识别准确率较低，对关联账户组、隐匿交易路径的分析能力薄弱。

　　二、多技术融合的风险防控理论机制

　　构建“FPGA+分布式技术+大模型+知识图谱”的融合体系，可实现各技术模块在功能上的互补与协同，形成从数据采集、处理、识别到防控的全流程闭环风控机制。该体系的理论机制可从以下四个核心维度进行解析：

　　（一）FPGA技术的低延迟数据采集机制

　　FPGA（现场可编程门阵列）凭借其硬件并行计算特性，有效突破传统软件采集方面的速度瓶颈。一方面，FPGA可实时采集逐笔行情数据，支持构建“千档订单簿”系统，精准捕捉市场微观结构的瞬时变化；另一方面，通过与异常交易监测模型的深度融合，FPGA可直接将高精度订单簿数据输入风控算法，避免因数据传输与转换中的延迟损耗，将预警延迟缩短至毫秒级，从而实现从“事后分析”向“事中干预”的转变。

　　（二）分布式技术的海量数据处理机制

　　针对交易高峰期的逐笔订单数据爆发式增长问题，分布式技术通过多节点并行计算实现“负载均衡”。系统采用先进的分布式时序数据库技术，专门针对市场行情和交易相关数据进行快速接入及重演操作，实现从数据同步、清洗、存储、检索到分析监控的实时数据流处理模式，有效突破传统集中式系统的性能瓶颈。

　　（三）大模型与知识图谱的智能化识别机制

　　基于大模型的语义理解与知识图谱的结构化推理能力，实现对交易行为的多维建模与关联分析。具体而言，通过对金融领域微调的大模型，能够深入理解交易文本内容，识别如虚假申报中的委托撤单规律等异常模式；知识图谱技术可以通过构建账户、交易路径、资金流向等实体关系网络，揭示隐性关联与操纵路径。二者协同作用下，可显著提升异常识别准确率与召回率，风控决策的科学性增强。

　　（四）软硬件国产化的自主可控保障机制

　　在全栈数智化转型背景下，风控系统实现从硬件到算法实现全面国产化，涵盖操作系统、中间件、数据库、浏览器与算法模型等关键环节：操作系统采用麒麟V10，应用中间件选用东方通TongWeb，数据库部署TDSQL-PG，浏览器支持360、国产FireFox，分布式计算服务依托金仕达自研系统。通过软硬件深度适配，不仅提升系统安全性与可控性，也为构建自主可控的金融基础设施提供技术支撑，降低外部技术依赖带来的系统性风险。

　　三、证券行业多技术融合应用面临的挑战

　　（一）技术协同的适配难度

　　FPGA、分布式技术、大模型等技术的技术体系差异较大，尤其在硬件逻辑与软件架构之间存在适配障碍，数据格式、接口协议与计算范式不匹配的问题，导致系统集成复杂度高、稳定性难以保障。

　　（二）国产化产业链的适配短板

　　国产FPGA芯片在高端性能、稳定性与生态支持方面仍存在不足，部分关键软件组件在证券行业应用中尚未形成标准化适配方案，制约系统的规模化推广与落地。

　　（三）复合型人才短缺

　　风控系统的开发与运维需兼具金融业务知识、信息技术创新应用、AI算法及硬件工程能力的复合型人才。目前，金融科技人才多集中于软件开发与数据分析领域，既懂硬件架构又熟悉金融业务与监管规则的复合型人才稀缺，制约技术融合与系统演进。据统计，当前行业内同时掌握FPGA编程与异常交易规则的人才占比不足5%，高校尚未开设相关交叉学科，企业内部培训周期长达6-12个月，人才缺口严重制约技术融合与系统演进。

　　四、构建多技术融合异常交易风控体系的对策建议

　　为促进FPGA、大模型、知识图谱、AI等前沿技术在异常交易风险防控中的深度应用，建议从以下四个方面着手：

　　（一）构建技术协同创新平台

　　建议由监管机构牵头，联合头部券商、科研院校与企业，共建“证券风控技术创新平台”。平台聚焦围绕FPGA接口协议、分布式计算架构优化、大模型训练框架、知识图谱构建规范等关键共性技术，开展联合研发与技术攻关，推动形成统一的技术标准、数据接口规范，降低中小机构适配成本，提升行业整体技术兼容性与系统可扩展性。

　　（二）完善国产化产业链支持政策

　　建议金融监管部门联合工业和信息化部，研究出台针对证券行业国产化落地的专项扶持政策。对采购和使用国产FPGA芯片、服务器、数据库等核心硬件的机构给予一定比例的财政补贴或税收优惠；建立国产化软件“证券行业适配认证”体系，对通过认证的产品纳入“白名单”，在行业内优先推广。同时，鼓励企业针对证券交易高频、低延迟、高并发等业务特点，开展定制化研发，提升国产组件在极端场景下的稳定性和性能表现。

　　（三）加强复合型人才培养

　　推动教育部、科技部支持高校设立“金融风控工程”“智能金融系统”等交叉学科，系统设计涵盖FPGA开发、分布式系统、大模型应用、知识图谱、异常风控等课程体系，推动形成产学研协同育人机制。鼓励券商、科技公司与高校共建联合实验室和实训基地，开展项目制教学与岗位轮训。

　　（四）开展试点示范与生态培育

　　建议分阶段、分机构开展“FPGA+大模型+知识图谱”风控系统应用试点，优先在系统建设基础较好的券商进行场景验证，总结经验并形成可复制的技术方案。支持券商与信息技术创新应用企业、科技公司共建开源社区、开发者平台和行业联盟，推动算法模型、组件工具、解决方案的共享与交易。通过举办创新大赛、技术沙龙、行业峰会等形式，促进技术交流与生态聚合，形成良性发展的产业氛围。

　　在相关战略引领下，推动FPGA、分布式技术、大模型与知识图谱的深度融合，是应对证券异常交易风险防控中“响应滞后、自主可控不足、智能化水平低”等关键问题的有效路径。通过持续完善基础设施与制度供给、健全评测与治理框架、加强复合型人才梯队建设、推动标准共建与生态培育，可系统构建起自主可控、实时精准、透明可审的风险防控体系，为建设规范、透明、开放、有活力、有韧性的资本市场提供技术支撑与制度保障。