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金融行业报告范文1
一、“区块链+AI”行业概述：
1、“区块链+AI”行业简介
人工智能（ArtificialIntelligence）英文缩写为“AI”，主要研究如何使计算机去做更多过去只有人类才能完成的智能工作。AI一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出，2015年美国伊利诺伊小组研究中表明，现阶段AI智力已可达4岁孩童智力水平。随着人工智能技术不断成熟应用，围绕着“AI+”的技术理念创新也在不断提出，其中“区块链+AI”的技术理念尤为突出。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。其本身作为比特币的底层技术，拥有去中心化、开放性、自治性、信息难篡改、匿名性等特征，可有效弥补人工智能应用中存在的数据共享、数据安全等问题。区块链可以为人工智能提供“链”的功能，让人工智能的“自主”运行中需要的数据信息都得到可信记录并具备可溯源的特点，使得AI更可信、更安全。可以说“区块链+AI”是新型技术之间的通力合作，若两者可有机结合，将会创造更大的价值。
从金融、消费、医疗服务到政府服务，区块链和人工智能的结合正在逐步渗透各个行业和领域。人工智能和区块链的协作将会解决诸多的问题，在人工智能提供数据分析和匹配的同时，区块链将提供一个更加安全和可信任的网络。
2、人工智能和区块链行业现状概述
人工智能被誉为引领未来的战略性技术，是提升国家竞争力、维护国家安全的核心技术之一，也将成为经济发展中新一轮产业变革的核心驱动力。在我国，人工智能的发展受到高度重视，2017年7月8日国务院了《新一代人工智能发展规划》的战略部署，明确我国新一代人工智能发展的三大战略目标：至2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，成为重要经济增长点，全面支持建设小康社会；至2025年人工智能基础理论实现重大突破，成为我国产业升级和经济转型的主要动力，向智能社会建设迈进；至2030年人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，为经济强国奠基。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2017年的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2016年中国人工智能相关专利年申请数量达30115项，产业规模突破百亿，2017年中国人工智能产业规模达152.1亿元，该行业每年以40%～50%增长率进行增长，预估2019年将突破300亿元，截止2017年6月我国人工智能企业总数已达592家，仅次于美国。2017年9月，华为公司推出的芯片麒麟970及苹果公司推出的芯片A11SOC均具备机器学习处理单元，为人工智能硬件打下坚实的基础。人工智能行业目前已走过技术蛮荒期，处于通用技术与行业结合形成商业化场景应用阶段。根据目前沪深两市板块分类统计，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵盖了人工智能基础层、技术层、应用层各相关领域。
相比于人工智能技术已经经历了60多年的长足发展而言，区块链技术目前起步不到10年，且刚刚经历了三个初级的阶段，分别为：
起步期：2009年-2012年，以比特币为代表的加密数字货币使得区块链技术开始走进部分极客和新兴技术爱好者的视野当中，并开始在世界范围内形成一定程度的关注和研究。
雏形期：2013年-2017年，以太坊在比特币的基础技术架构之上引入了智能合约，使得区块链的可拓展性得到极大的提升，区块链技术开始延展到更多行业和领域。
发展期：2018年-，区块链技术开始迭展，行业发展聚焦于更为安全的技术架构的搭建与更加良好基础性能的提升，区块链安全、区块链与人工智能等方向开始受到行业重视，一些应用逐步在全球各个行业领域开始试点。
目前区块链技术发展总体阶段处于类似于互联网发展的初期阶段，距离大规模的应用落地仍然需要时间积累。“区块链+AI”是新兴技术相互赋能的良好应用结合，区块链技术在人工智能这一垂直领域的探索，有助于加速新兴技术的落地，并在实践过程中不断完善。目前大部分“区块链+AI”项目仍处于概念验证阶段或早期应用阶段。
二、“区块链+AI”具有的优势与挑战
在人工智能为区块链提供更强大拓展场景与数据分析能力的同时，区块链技术可为人工智能提供高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。在未来人工智能高度发展的同时，也可通过区块链的分布式、透明、可溯源的特点，来保障人工智能始终处于人类可控的范围之内。这对两者的技术发展进程都提出了更高的要求，总体而言，区块链技术本身处于早期阶段，与人工智能相结合需要持续迭代以满足人工智能对性能和稳定性的要求。
1、“区块链+AI”两项尖端科技的相互赋能
区块链与人工智能两项技术的结合，有以下七个方面的优势：一是区块链可以提高人工智能的数据安全性；二是区块链可以加速数据的累积，给人工智能提供更强大的数据支持，解决AI的数据供应问题；三是区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题；四是人工智能可以减少区块链的电力消耗；五是区块链使得人工智能更加的可信任；六是区块链帮助人工智能缩短训练时间；七是区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场。双方结合的优势具体说明如下：
（1）提高数据安全性
区块链可以帮助人工智能避免因数据存储问题导致的故障。区块链中每个节点都按照链式结构存储完整的数据，每个存储节点都是独立的、地位等同的。区块链的高冗余特性，分布式数据存储，可避免系统级别风险的发生。理论上看除非所有节点全部出现风险，否则数据就是安全的。
此外，考虑到人工智能诊断的“黑箱”问题，清晰谁建立了人工智能，使用什么数据进行训练，以及谁部署了最终的，是我们应对人工智能可能出现的问题的最佳防控手段。目前使用的大多数人工智能程序都是“深度学习”算法的变体。不良的数据内容将给人工智能带来相应的安全隐患，区块链则通过记录哪些核心算法是使用哪组训练数据开发的，避免了这一问题。更宽泛地说，区块链可以记录谁编写了原始的人工智能算法以及用什么数据来训练算法。
（2）大量且丰富的数据支持
一些企业为了自身发展会进行海量数据收集，同时因为市场竞争而拒绝进行数据共享。由此造成这些公司接触到的数据有限，缺少完整的数据集做支撑，使得人工智能产品质量较差。采用区块链技术，可以利用数据分类帐进行部分数据的购买销售。可靠性强、可用性高的数据将会使得企业生产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。
当收集了大量同类型数据用于训练AI模型时，数据会受到偏差或“过度拟合”的影响。数据样本将不具备典型的随机性来代表总体的特性。使用此类型数据训练的模型比使用更多不同样本进行训练的模型表现能力要差很多。通过引入区块链技术，让不同的人和公司来提供可信的不同数据，可以获得更多样化的数据样本，帮助AI完成“自主性”决策。
（3）隐私保护
人工智能的高速发展需建立在大量的数据基础上，不可避免地涉及到个人隐私数据合理使用的问题，例如从公共数据库中推导出私人隐私信息，通过这些信息又推导到其他相关人员的信息，这已经超出大部分人同意披露的信息范围。区块链采用非对称加密和授权技术，交易信息公开透明，但对于账户身份信息是高度加密的，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，即使遭到入侵，也仅是一小部分信息内容，无法获取用户完整的个人身份信息，此技术在AI大数据运行环境下，个人的隐私免于被侵犯，不法企业难以利用用户数据来牟取不正当利益。同时，区块链与加密算法相结合可以在数据分享过程中分离数据所有权和使用权，让数据使用方可以利用密文进行模型训练和使用，彻底杜绝原始数据泄露的风险，从而打通企业和政府中的数据孤岛。
（4）能源消耗减少
采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源，人工智能可以通过学习算法，提升数据中心的负载，操控计算机服务器和相关的散热系统，优化冷却，有效地进行设备管理，从而减少电力的消耗。对于AI可以优化能源消耗已被谷歌和百度等公司证实，2017年6月百度的智能楼宇项目一个月内为百度省下了25万度用电量，谷歌旗下AI实验室DeepMind利用人工智能技术帮助谷歌削减了15%的用电量。
（5）可信任度的提升
一个人工智能管理的区块链可以为独立于人工智能运行的底层平台的人工智能提供一个分散的标识。每一个主要的人工智能都可以注册成为被普遍认同的节点，这将为AI识别提供一个解决方案，类似于今天的网站证书，以验证网站所有权。
一个人工智能管理的区块链还可以允许每个人工智能将其活动的常规哈希函数写入区块链分类，以便具有加密密钥的可以对其进行不可篡改的检查。区块链搭载的人工智能分布式账本记录了人工智能做了什么，确保人工智能的错误行为被及时的发现、分析和纠正。而区块链的不可篡改性使得人工智能几乎不可能“掩盖它的踪迹”和删除犯罪活动数据。
最后，区块链的共识机制可以确保人工智能处于控制之下。通过人工智能执行任务的公共记录(必须由多个区块链节点进行验证)，我们可以确保人工智能的运行不会超出界限。
（6）更短的AI训练时间
在使用区块链技术保障训练数据的真实可靠性的前提之下，可以通过区块链的分布式数据存储的方式将一台人工智能的深度学习训练时间大幅度的减少。例如一个人工智能的训练可以采用模型并行或者数据并行的方式，将单个的模型或者数据分布在不同的机器之上，从而减少训练时间。人工智能也可以在同步数据并行中删除同步约束限制，而采用异步并行模式——人工智能在每一步的信息处理中不必等待数据的相互确认，可以直接进行下一步的操作，从而进一步减少人工智能的深度学习训练时间。
（7）开放公平性
区块链提供的核心价值是“去信任中介化”。如果想要创建一个自组织和自我调节的人工智能网络——那么分布式记账技术是最好的途径。谷歌、腾讯、IBM、Facebook和其他大型科技公司已经彻底改变了分布式计算——将计算任务分散在多台虚拟机之间，以实现高效的可伸缩任务处理。但是他们的布式处理工具仍然是非常集中的，并且专注于由中心化的控制器统一调度特定任务，以实现非常特定的目标。
而基于区块链技术的智能合约将使“去信任中介”的网络得以实现，在这种可信网络中，两个人工智能系统可以安全可靠地进行交互，而无需任何中心化的中介。区块链还可为人工智能提供声誉系统，这样每个人工智能都可以在选择与其他人工智能进行交易之前检查其声誉。另外，区块链的无中介、高透明度将鼓励这些人工智能开发人员共享他们的数据和他们的产品，而不必担心出现某些偏袒竞争对手或窃取其知识产权的情况，并确保所有相关方为他们的工作获得适当的报酬。
2、“区块链+AI”面临的挑战
“区块链+AI”的面临的问题主要包括两方面：一方面是AI和区块链自身的缺点，在结合后仍无法有效解决；另一方面是AI和区块链结合过程中可能造成原有优势被破坏。例如：
（1）政策性风险
区块链目前部分的衍生应用在世界各地存在着一定的政策风险——例如未来是否采用区块链技术伴生的通证来激励人工智能开发或节点管理，但无论是在经济上还是在政策上如何定义通证仍有很大的不确定性。
（2）技术融合的不确定性
作为两个前沿的新兴技术，且都处于尚未完全成熟的阶段。无论是从当前区块链的技术指标，还是从人工智能的实际落地性来讲，距离两者真正的结合并实现落地，需要面对的不确定性因素仍然存在。目前区块链的主要问题为扩容、隐私、和计算能力，主流的公有链难以支撑人工智能的链上实现。
（3）大规模的社会应用面临挑战
数据共享威胁大型企业利益。通过弱化数据的中心化，降低了大型企业相对小公司的竞争优势。如果任何人都可以访问这些数据集和计算，那么任何人都有机会与世界上最大的公司竞争。从技术领域中去除这些障碍将会改善社会，但共享市场的尝试可能会让大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市场将与许多正在争夺一部分市场的初创企业和小企业共同分享。之前使用用户数据来制定广告或业务策略的公司和政府组织将再次被迫以较不直接的方式获取其数据。因此，大公司可能会反对数据去中心化，并可能游说维持AI模型开发方面集中式数据集的现状。
（4）不可控性
当使用了“一旦运行不可停止”的智能合约时，如果合约代码存在漏洞被黑客利用，黑客将通过智能合约漏洞牟利，因在区块链上运行的事务和交易不可撤销，可能会给企业和个人造成不可挽回的损失。
三、AI与区块链结合的应用场景
结合两者技术优势，通过AI让区块链更智能，区块链让AI更“自主”，更可信。目前对于AI和区块链的结合应用，市场上已经涌现出很多相关项目和理论创新，描述了不同场景下结合，比如：
（1）区块链+AI在医疗方面进行结合
相关的结合领域有医疗数据加密和医疗计算分析。关于医疗数据方面，据统计，大部分的医生会直接将病人的病情、个人信息等信息发给同事，这涉及侵犯病人隐私的问题。应用区块链的非对称加密和授权等技术，对关键信息进行加密，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，将大大的提高医疗数据的隐私性。关于医疗计算分析方面，AI在医疗机构提供数据错误率小于2%，利用区块链的技术，可以对于医疗数据进行信息交换，相比传统AI，数据可更好地进行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在开发区块链医疗数据审计系统，利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人健康数据。
（2）区块链+AI在数据市场进行结合
利用区块链集合群体的力量，进行数据上的共享、AI模型的训练等。AI的发展离不开庞大的数据集，区块链可以利用数据分类帐进行高质量数据的购买销售，当收集了大量的、多样化的数据样本后，可用于训练AI模型，这些数据及AI模型将会解决信任的数据孤岛问题，使得人工智能机器人可以进行共享学习，自我成长，产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等项目涉及该领域。
（3）区块链+AI在金融领域进行结合
相关的结合领域有市场情绪分析、去中介交易商经纪人（IDB）和检测金融欺诈行为等。关于市场情绪分析及去IDB方面，利用AI进行深度学习和时序分析，再结合区块链技术保护下的个人数据相整合，为个人提供更精准的交易服务。具体来说，就是从用户面板上进行大数据采集及处理，通过人工智能分析用户情绪数据，对市场波动进行预算，最后自动化下单。利用机器人取代人工，提升效率，降低了IDB佣金。在检测金融欺诈行为方面，使用交易机器人，高频加密交易，弱中心化减少人为操控的可能性，降低金融欺诈风险，此外，AI监控加密市场，让恶意攻击变得更难。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等项目涉及该领域。
（4）区块链+AI在云计算方面进行结合
当前AI云计算方面面临计算资源昂贵、训练时间长、训练数据多、开发去中心应用困难等问题，结合区块链技术后能较好地解决以上问题。把区块链中挖矿及电力消耗过程中过剩的资源转换为AI云算力，资源上进行整合，降低计算成本。目前有NebulaAI项目涉及该领域。
（5）区块链+AI在物联网方面进行延展
首先，区块链技术可以帮助解决“如何证明自己是自己”的问题，用户可通过区块链+AI技术完成生物身份识别和身份认证，将个人身份与物联网联系在一起。其次，解决了更新的问题，所有物联网设备在区块链+AI的加持下，数据共享，设备可智能化更新。具体的垂直应用包括：应用在工业制造上，制造生产的设备在区块链中传递信息，更智能化地成长，提高效率、增加产能；应用在交通上，更好地铺开无人驾驶应用，解放人们的时间，智能化管理交通，有利于减少交通堵塞、交通事故的发生；应用在监控等公共基础设备上，身份认证能快速的识别出罪犯，有利于维护社会稳定。目前有智行者、美图等项目涉及该领域。
四、“区块链+AI”行业展望
金融行业报告范文2
[关键词] 金融监管 XBRL 信息系统集成
信息技术在金融业中广泛、深入的运用是近年全球金融业发展的重要特征。金融电子化和网络化的发展给金融监管体系、理念和具体监管操作都带来了严峻的挑战。本文从信息技术发展的背景和金融混业经营大趋势出发,结合我国金融电子化和网络化现状,分析金融电子化和网络化对金融监管的影响,并构建基于XBRL(eXtensible Business Report Language,可扩展商业报告语言)格式的新一代集成的金融监管信息系统框架。
一、信息技术发展对金融监管的影响
对于金融监管来说,信息技术的发展所带来的金融电子化和网络化,既给金融监管的发展提供了有利机会,同时也使金融监管面临着新的挑战和困难。
1.信息技术发展对金融监管的有利影响
信息技术的进步为金融监管的发展提供了新的契机,随着大容量存储设备的应用,网络化使获取金融业务数据更容易,数据内容更完整,这有利于金融监管部门对数据进行分析和整理,也为金融监管者提供了分析数据的便利。总之,信息技术的发展使信息收集、传输和处理更为方便,计算机和网络的发展带动了监管的电子化、网络化,从而使计算机和通信网络从空间、时间上为决策者提供大量信息,这无疑提高了金融监管效率和信息的准确性,降低了监管成本,所以信息技术的发展使金融监管更便于对银行进行非现场监管,充分利用计算机的运算能力进行金融风险的分析和预警。
2.信息技术发展对金融监管的负面影响
银行信息化和网络化,带来了银行虚拟性的特征,它能突破现有的监管体系,增加金融风险的放大效应,使风险具有技术含量高、隐蔽性强的特征。具体表现为:
(1)风险的扩散速度快:高科技的网络技术具有的快速远程处理功能,为便捷、快速的金融服务提供了强大的技术支持,同时也加快了支付清算风险的扩散速度。
(2)风险的监管难度高:电子银行的业务及交易过程是在网络上完成的,交易的虚拟化使金融业务失去时间和地理限制,交易对象变得模糊,交易过程也更不透明,金融风险产生的形式更趋多样化。
(3)风险交叉传染的可能性大:传统的金融监管可通过分业经营、提高市场准入规则、设置市场屏障或特许方式,将风险隔离在相对独立的领域。而电子银行削弱了传统银行金融监管的这些属性,使监管的物理隔离有效性大大减弱;金融业客户间的相互渗透和交叉,使金融机构间、国家间的风险相关性日益加强。
(4)金融危机的突发性和破坏性大:一些超级金融集团利用国际金融交易网络平台进行大范围的国际投资与投机活动,这些集团了解金融监管法律法规,能利用法规差异逃避金融监管,加之拥有先进的通讯设施和巨大资金,有一定能力操纵市场转嫁危机,这些都加大了金融危机爆发的可能性和突然性。
上述信息化条件下银行风险的四个特征,对金融监管的不利影响体现在以下三个方面:
首先,电子化后的金融业务流程出现了变化,一些传统的手工业务流程被计算机程序所代表的自动化流程所代替。与以往相比,金融系统在金融电子化和金融网络化的背景下衍生出许多新的风险,金融危机的扩散速度呈加速的趋势,金融监管更加困难。
其次,信息技术促进了金融创新的发展,金融产品越来越虚拟化,金融衍生产品和网络虚拟货币开始出现和应用。对于这些随着信息技术发展而产生的金融创新产品如何进行监管,在监管法律、准则和行动上仍还处于被动甚至空白的状况,这使金融监管远远落后于金融的发展。
第三,信息技术带来了金融业组织机构的变革。金融企业的组织结构越趋扁平化和一些全新的虚拟组织机构的出现(如网上银行、网上证券公司等),都给金融监管带来了新的难题。
二、基于XBRL的新一代集成化金融监管信息系统框架
金融电子化和网络化的发展,使金融组织机构扁平化和金融数据大集中成为当前金融发展的趋势。从金融监管的角度看,我国目前的金融监管是实行证监会、银监会和保监会的分业监管。它们是金融监管信息使用的主体。另外,作为中央银行的中国人民银行,承担货币政策的制定和执行,对于金融监管信息也有需求;社会上其他机构或个人也可能有使用金融监管信息的需求。目前,各金融监管机构都在建立自己的监管数据库和信息系统,这一方面造成了重复建设;另一方面,如果金融机构实行混业经营,监管部门在监管过程中就有可能对被监管对象进行重复监管和重复数据准备。以上两点都有可能提高金融监管的成本。另外,建立各自的数据库,其数据格式可能存在不一致,难以实现金融监管中的相互协调和信息共享,降低了金融监管的效率。
综上所述,在金融电子化和网络化的发展的形势下,为克服目前金融监管中的弊病,需要构建一个新一代的集成化金融监管信息系统。
1.关于XBRL(eXtensible Business Report Language,可扩展商业报告语言)
XBRL是构建新一代集成金融监管信息系统的核心技术之一。XBRL的全称是“Extensible Business Reporting Language”,即“可扩展商务报告语言”,是XML(extensive makeup language,可扩展标记语言)语言在财务报告信息交换中的一种应用,是目前应用于非结构化信息处理,尤其是财务信息处理的最新技术和标准。XBRL是一个开放的、平立的国际标准,是进行实时准确、有效与高性价比的金融与商业报告数据的电子存储、操作、复用与交换的标准,它使信息的变得更加透明。
XBRL是目前应用于非结构化信息处理,尤其是财务信息处理的最新标准和技术,是在网络环境下金融信息的一种标准化标记语言。在我国,证监会、上交所和深交所一直都非常关注信息技术的最新发展。中国证监会从2005年10月开始“上市公司信息披露电子化规范”标准的制定工作,于2003年底经全国金融标准化技术委员会审批通过,该标准最终确定采用XBRL的技术规范,充分利用XBRL良好的扩展性,达到与国际接轨,进行数据交换与共享的目的。
作为一种以XML为基础发展起来的标记语言,XBRL继承了XML所拥有的所有语言优势,其特点有以下几点:
无许可证限制。XBRL具有良好属性的开放式技术构架,它使任何财务信息供应链上的人都能免费、自由地在不同的软件平台上准备、获得、交换并分析财务信息。
跨平台使用。由于XML文件可跨平台使用,使XBRL具有跨平台的优势。因而,通过XBRL信息可在不同的操作系统、数据库和应用软件之间进行传输和交换,XBRL是一种互联网上企业报告的通用语言。
多种格式的输出。对同一份XBRL实例文档,采用不同的样式表,可生成多种企业报告,所有报告的编制一次性完成,不仅降低了输入错误的风险,保证了数据的一致性,而且减少了重复输入,提高了报告的编制效率。
搜索快速、准确。XBRL在数据处理方面的效率要远远高于网络上常用的PDF、WORD、HTML格式文件,有利于网上搜索引擎的自动搜寻和过滤工作,达到快速、准确。
2.基于XBRL的新一代集成化金融监管信息系统框架
信息系统的集成是指将硬件平台、网络设备、系统软件、工具软件及相关的应用软件等集成为具有优良性能价格比的计算机系统的全过程。通常,信息系统的集成方式有两种方式:基于中央数据库的集成和基于数据交换界面的集成。前者的集成度较高,系统具有统一的信息模型和统一数据格式的数据库;后者的集成度相对较低,是系统之间的通讯,即不同程序之间通过接口程序或集成化环境达到交换数据的目的,往往没有统一的信息模型、数据库、程序界面和项目视图。
本文提出的金融监管信息系统是如图1所示的一个兼顾基于中央数据库的集成和基于数据交换界面的集成化信息系统。从整体拓扑结构上看,金融监管信息系统的集成化形成了m1n(m个部门的金融信息汇总到统一的一个金融监管信息系统,然后被n个不同金融监管部门所使用)的关系结构,其数据来源是银行、证券和保险等金融业务部门,其数据使用者是金融监管部门以及其他金融信息需求者。
与现有的金融监管信息系统结构相比,上述信息系统具有如下优点:
(1)从系统运行成本和效率的角度看,各金融机构通过不同的网络方式将金融机构部门所需要的数据以统一的数据格式(XBRL)格式,发送到统一的金融监管信息库;金融监管部门对金融机构的非现场监管数据可从金融监管信息库提取,由于数据是集中采集和处理的,这便于实现数据的共享,减少中间环节,降低采集和使用金融信息数据的成本,提高金融信息的使用效率。
(2)提高了金融信息的一致性和准确性,减少金融机构对数据造假的可能性。由于对金融信息采取集中采集和处理,避免了不同金融监管部门对同一金融业务部门金融数据的重复采集,从而可保证金融信息的一致性,另外,在基于集成的金融监管信息系统的金融组织机构(图2)中,金融信息采集处于金融业务部门和金融监管部门之间,它可以独立出来形成单独的组织机构,专门负责提供金融信息,由于该组织机构处于中立地位,与金融业务部门和金融监管部门之间没有任何的利益冲突,从而可最大限度地保证金融信息的准确性。
(3)从系统灵活性和相应的组织机构变动成本考虑:由于本系统是基于我国当前的金融监管组织结构现状,因而在实施中具有较低的监管组织变动成本,同时系统又能机动灵活地适应未来金融业务和金融机构的变化。因此,该信息系统具有较好的灵活性。
四、结束语
本文从分析银行业固有的信息属性和信息技术发展对金融监管的影响出发,对可扩展商业报告语言XBRL技术进行比较详细的介绍后,提出了一个基于XBRL格式的新一代集成化金融监管信息系统框架,比较信服地说明了以新的数据标准XBRL构建集成化的金融监管信息系统,既能适应目前信息技术和金融产业发展的要求,又能应对未来的技术和结构变化,必将显示出愈来愈大的经济价值和社会效益。
参考文献:
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[5]杨周南 赵秀云:可扩展商业报告语言的发展与研究.中国注册会计师,2005年第2期
金融行业报告范文3
2014年，截至10月15日，我们通过企业主动寄送、企业官方网站下载及网络查询等方式，我们共收集到地产企业的企业社会责任报告66份。我们依据“金蜜蜂社会责任报告评估指数2014”，对这些企业社会责任报告进行评估。基于报告参数，我们对房地产企业的企业社会责任报告进行整体描述，并结合在企业社会责任报告编制咨询方面的经验，对这些报告的整体质量进行比较、分析和判断，尝试总结房地产企业社会责任报告的特点，并在此基础上提出相关建议。
2014年地产行业企业社会责任报告概况
66份 如图1所示，2014年，地产企业社会责任报告数量661份。地产行业报告数量自2009年起呈爆发式增长，直至2012年趋于稳定。
92.5% 报告企业中，其中31家为民营企业，30家为国有控股企业。占报告企业总数的92.5%。
95.5% 评估样本中约95%为社会责任报告，在的样本中占据着相当高的比重。
5次及以上 43.9%的企业连续报告次数在5次及以上，其中武夷实业和万科企业均7次。大部分企业已经连续报告，近五分之一报告为首次。
46.3% 的报告中篇幅在11-30页的企业接近50%，地产企业多以国有控股和民营为主。
编制依据多元化 如图2，报告编制依据成均衡状态分布。上交所指引，全球倡议组织（GRI）的《可持续发展报告指南》，中国社会科学院的（CASS-CSR1.0/2.0）均占比20%以上。
93.9% 93.9%的地产企业了中文报告，6.1%地产企业了中英文报告。
报告审验 地产企业社会责任报告中经第三方专业机构审验的报告占比4.5%。本次研究样本中，有3份企业社会责任报告经由独立的第三方机构审验。
对地产企业社会责任报告质量的判断
我们依据得分的不同将报告分为起步、发展、追赶、优秀和卓越5个层次。地产企业社会责任报告的平均得分为52.9分，整体处于发展阶段。其中，7.5%报告质量已经达到卓越，具有较高的水准；9.1%处于优秀阶段，披露水平较高；多数报告处于起步与发展阶段，报告质量还有很大的提升空间。
研究发现，地产行业企业社会责任报告整体质量水平与当年中国责任报告水平基本持平。如图3所示，在报告的可读性和可信性方面有一定的优势，在可比性与完整性方面略有不足。
主要发现
发现一：报告数量趋于稳定，部分企业建立了定期机制
2014年的前十个月，共收集到地产企业报告66份。其中报告次数达到5次及以上的报告有29份。相比于2009年至2012年间快速增加，2012年至2014年报告数量呈现平稳态势。从历年收集报告总数以及次数来看，部分企业报告的定期机制已经形成。
发现二：报告实质性披露特点明显，关键议题披露不足
研究发现，大多数报告对员工、客户、社区和环境等利益相关方披露信息较多。其中，为社区捐款捐物、提供志愿者服务，客户产品/服务质量，员工社会保障指标覆盖率较高。但是对社区资源补偿情况、生态系统保护、客户信息和隐私保护指标覆盖率较差，均低于6%。《信达地产2013社会责任报告》中建立产品标准化体系框架，畅通客户沟通渠道，积极回应客户投诉对每个客户信息进行单独封存，统一保管、不断提升客户满意度；《深圳华侨城2013社会责任报告》中对员工相关议题做了详细披露，通过提供均等就业机会，员工结构多元化，推动基层员工收入增长，健全民主管理渠道等方式满足员工需求。但大部分报告对同行、媒体、金融机构等利益相关方披露信息相对较少，利益相关方责任绩效指标覆盖率较低。
发现三：报告编制依据呈现多元化，但报告国际化水平有待进一步提高
参考GRI、全球契约、ISO 26000等国际标准报告数量占比分别为20.9%、1.5%和4.5%，万科、招商局地产、泛海建设等企业报告均参考GRI等国际标准，报告质量普遍较高。除参考GRI报告占比超过20%外，ISO 26000和全球契约参考比例均偏低。另一方面，上交所指引、多标准指引以及其他指引占比均超过20%，非国际标准参考率较高。与此同时，中英文对照或者英文版报告为6.1%。
发现四：重视披露环境履责信息
多数报告着重披露公司履行环境责任的信息，绿色节能建筑成为建筑主流趋势。报告多以既有建筑改造，在建、将建项目通过推行LEED施工、绿色施工使用新工艺、节能材料等开展绿色节能工作。以负责任的态度、建筑实施的力度让客户以及利益相关方感受到企业对保护环境、节约能源，履行社会责任的态度和行为。
主要建议
建议一：加强对企业社会责任报告价值的认识
根据《2012年中国统计年鉴》，2012年房地产企业85859家，房地产业GDP总量占全国的5.6%，从业人数约218.3万。截至10月15日，2014年报告房地产企业仅为66家，不足同期房地产企业数量的千分之一。我们建议更多的房地产企业加入到社会责任报告的行列中来，一是加强社会责任信息的披露，通过社会责任报告主动与利益相关方沟通，更好地获得利益相关方认知、理解和支持；二是发挥社会责任报告对企业管理的促进作用，通过编制报告梳理企业实践、开展内部对话及管控运营风险，提升企业的社会责任管理水平，增强房地产企业的可持续发展能力。
建议二：主动披露产品质量、客户服务等关键议题信息，提升报告的实质性
房地产业作为国民经济的支柱产业，与经济增长、就业稳定、关联产业、人民生活和环境保护息息相关。房地产企业在编制社会责任报告过程中，对于建筑质量、绿色建筑、购房合同、房屋价格、房屋面积计量、客户隐私保护等利益相关方最为关注，同时又对自身发展极为重要的议题和信息，应进行重点披露。在报告中尽量呈现既是业主、公众、媒体、金融机构和政府等利益相关方想看到的信息，又是自身想对这些利益相关方披露的信息，有效提升报告的实质性。
建议三：加大对同行、金融机构等利益相关方信息披露力度
报告在针对员工、客户、社区和环境等利益相关方披露社会责任信息的同时，考虑加大对同行、金融机构等关键利益相关方信息披露的力度。通过披露关键绩效指标，加强与同行业先进水平的比较；披露参与行业标准、推动行业社会责任的发展等方面的信息，营造房地产行业积极履行社会责任的氛围；披露对金融机构履行社会责任的理念、措施和典型实践，增进金融机构对地产企业的信任和理解。
建议四：对标国际先进地产企业社会责任报告，提升报告国际化水平
地产企业应立足于全球视野，主动对标国际先进同行，一是学习国际先进同行社会责任报告在内容、结构、形式方面好的做法，直接提升自身报告的水平和质量；二是通过对标国际先进地产企业社会责任报告，学习国际先进企业在社会责任管理、实践方面好的经验，提升自身的管理水平，为后续编制社会责任报告提供更好地素材；三是加强对GRI、全球契约、ISO 26000等社会责任报告相关标准、指南和规范文件的学习，掌握社会责任报告编制的国际通行语言，以科学的理念、专业的视角提高报告的专业化和国际化水平。
金融行业报告范文4
开幕首日，按以往惯例，《2014年1～6月中国游戏产业报告》，该报告显示2014上半年中国游戏产业总体运行形势，预测未来游戏发展趋势，是游戏产业的风向标。
报告显示，2014上半年中国手游收入首超页游，2014年1-6月国内游戏市场实际销售收入为496.2亿元，同比增长46.4%，其中移动游戏销售收入125.2亿元，网页游戏收入91.8亿元。这是移动游戏在收入规模上首度超越网页游戏。网页游戏用户数量约3亿人，市场占有率达18.5%，手游用户数已经激增至3.3亿人，市场占有率达25.2%。另，中国游戏用户数量已达4亿人，同比增长9.5%。移动游戏用户数量约3.3亿人，同比增长89.5%。实际销售收入125.2亿元，同比增长394.9%。据中国游戏产业报告预测，2014年中国游戏产业的产值将达到912亿元，2015年将达到1056亿元。
中国游戏市场的收入主要分为四大来源：分别是客户端游戏、移动游戏、网页游戏、社交游戏。目前，移动游戏取代网页游戏，崛起为第二大游戏市场，创历史新高。
四大因素促中国手游市场迎来全面爆发：
1)网络环境改善
2014上半年国务院各部委联合全面推进三网融合，加快网络、通信基础设施建设、升级，3G、4G网络的改善和普及是移动游戏实现快速增长的外部环境基础。
2)人口红利、智能手机普及
智能手机渗透率大幅提升、移动互联网用户数快速上升、玩家付费意愿增强和收入的上升。到2015年，我国智能手机游戏市场规模将从去年的12.5亿元快速增长到86亿元。如今，传统游戏企业也纷纷将重心转向手机游戏，移动游戏行业一片蓝海。
3)大批资本涌入
传统行业资本大量流入手机游戏行业，手机游戏创业者融资渠道拓宽，加速手游行业的快速扩容，手游公司的数量大幅增加，移动游戏发展遇到更多新机遇。
金融行业报告范文5
关键词：XBRL；独立审计；影响；对策
中图分类号：F239.45 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）031-000-03
Research on impacts of independent audit based on XBRL
Zeng Xinli
Abstract： XBRL（extensible business reporting language）is a new important landmark of accounting information， and develop the revolution of auditing. This paper describes the history of XBRL， and analyzes the main effects that use of XBRL has on auditing， such as audit risk， audit evidence and audit model and so on. Lastly， puts forwards proposals to meet the demands of XBRL’s applications.
Key words： XBRL； auditing； impacts； proposals
一、可扩展商业报告语言XBRL概况
（一）XBRL历史回顾
1.XBRL的产生和境外的发展情况
1998年4月，美国会计师查尔斯・霍夫曼（Charles Hoffman）提出了一种构想，意在以可扩展标记语言（XML：Extensible Markup Language）为基础作为编制财务报表工具的原型，因而当时的名称是XFRML（XML based Financial Reporting Markup Language）。第二年6月，AICPA成立了该指导委员会，10月份，查尔斯等完成其测试用原型，根据其提供的企业报告的特性和潜力，AICPA遂将其更名为可扩展商业报告语言XBRL（eXtensible Business Reporting Language）。2000年，XBRL国际组织（XII）成立，它是一个非盈利组织，主要任务是制定XBRL技术规范，推动XBRL在全球的应用，目前成员已超过571个。2008年SEC要求美国和外国公司在向SEC提交财务报表时，同时提供一张包括财务报表附注和明细表在内的交互式数据格式编制的主表。2013年5月23-24日在苏州举行的第四届亚洲圆桌论坛显示：目前美国XBRL的应用已取得长足进展：数据报送已从外挂实施方式逐步过渡到内嵌式报送，XBRL数据质量显著提升；越来越多的XBRL数据分析软件不断涌现，对XBRL数据的分析能力不断提升；联邦政府准备使用XBRL来全面提升信息透明度、提高企业报送效率和问责能力；未斫推进网页内嵌式XBRL（iXBRL）和XBRL GL的研发和应用，并不断提高XBRL数据的质量。由于XBRL能根据财务报告信息使用者的需求提供便捷、及时的信息，美国注册会计师协会已将其列为近年来的十大顶尖技术之一。
除欧美地区外，亚太地区也是全球XBRL应用的主要地区之一。日本在2008年启动新的EDINET（Electronic Disclosure for Investors’ Network）的信息披露的平台项目，能够向公众提供约5000家公司（大部分是上市公司）、约3000家投资基金的XBRL格式的财务信息。韩国有三个机构开展了XBRL应用项目，分别是韩国金融监督院、企划财政部和证券交易所。印度于2008年成立了XBRL地区组织，由印度公司事务部开始推动其应用项目。马来西亚2010-2014年的战略规划的重要工作之一即是启动XBRL应用。
2.XBRL在我国的发展情况
中国证监会从2002年底开始研究XBRL标准，并借鉴国际XBRL技术框架，结合我国实际情况制定了《上市公司信息披露电子化规范》。以此为契机，上海证唤灰姿积极探索、推进上市公司信息披露创新，率先将XBRL应用于上市公司2003年年报摘要和2004年年报全文披露。2005年，上海证券交易所以单位身份加入XBRL国际组织，推动了XBRL工作的发展。翌年，我国基金XBRL分类标准及上证所金融类上市公司XBRL分类标准获得XBRL国际组织认证。2008年10月，经XBRL国际指导委员会批准，我国正式成为XBRL的国家成员，同时又成立了国家会计信息化委员会暨XBRL中国地区组织，意味着中国全面启动了XBRL建设。这也将成为资本市场的主流。2010年，企业会计准则通用分类标准和XBRL技术规范系列国家标准正式。2011年，财政部和国家标准化管理委员会成立了全国会计信息化标准化技术委员会。同年，首批试点单位推进实施XBRL，9月，有114家企业向财政部报送XBRL实例文档。2012年，财政部了《关于地方国有大中型企业实施企业会计准则通用分类标准的通知》，XBRL中国地区组织和银监会合作，有十八家商业银行采纳了会计准则通用分类标准，并依托地方财政部门把82家地方大中型企业纳入到分类实施范围内。
财政部及相关监管部门下发的财会[2013]4号《关于做好2013年企业会计准则通用分类标准实施工作的通知》决定，在11家大型企业实施企业会计准则通用分类标准，3家大型企业实施企业会计准则分类标准、石油和天然气行业扩展分类标准，18家银行业金融机构实施企业会计准则通用分类标准和银行业扩展分类标准，以及5家保险公司实施企业会计准则通用分类标准。为推进此项工作，对于实施单位报送的2012年度XBRL格式财务报告实例文档，相关单位对其编制的实例文档免于承担会计责任，相关会计师事务所和注册会计师免于承担审计责任。
（二）XBRL的内容
XBRL国际组织将XBRL定义为基于可扩展标记语言（XML，即eXtensible Markup Language）家族的一员，是在企业和网络之间进行电子数据交换的标准。在可扩展标记语言环境下，识别标签被用于数据项目以便计算机软件能够有效地识别。也即，XBRL是使用标准定义“标记”数据的电子格式，方便各类软件应用程序，诸如数据库及财务报告系统识别和处理数据提供稳定的验证结构。同时，XBRL允许公司创建本公司特别的标记，扩展由此得名。XBRL能够避免重复手动输入数据，因此投资人及其他信息使用者就可以按需，甚至跨行业、跨期间进行数据挖掘（Data Mining）和财务分析等。迄今为止，XBRL是应用于非结构化信息处理，特别是财务信息处理的最新标准和技术。XBRL被誉为财务报告领域里的条形码，大大加速了财务报告的制作和处理速度。
XBRL基本框架由技术规范（Specification）、分类标准（Taxonomy）和实例文档（Instance Document）三部分组成。XBRL技术规范是总纲，定义各类专业术语，规范XBRL文档结构，说明如何建立分类标准及实例文档，财政部提出的推荐性国际标准GB/T25500 《可扩展商业报告语言（XBRL）技术规范》分为四个部分：基础、维度、公式和版本，这与XBRL国际组织制定的技术规范一致。其中，“基础”是XBRL技术规范的核心，规定了XBRL的技术架构，定义了XBRL分类标准和实例文档中使用的XML元素和属性；在此基础上，“维度”提供了一个定义维度元数据并且在XBRL实例文档中对其进行引用的通用机制，以维度化的方式处理分类标准中的元素定义问题，可达到同一元素不同背景下的重复使用；“公式”扩展了能在可发现分类标准集（DTS）里可获得信息的范围，提供了一套表述XBRL数据结构相关复杂公式关系的语法，这些语法可用于编制从XBRL实例获得信息产生新XBRL事实的规则。“版本”定义了XBRL分类标准版本报告的XML语法，提供了两个可发现分类标准集之间差异的结构化描述。分类标准是根据XBRL技术规范对商业报告中的元素及其关系进行标记和描述的“业务词典”，是编制XBRL格式报告（实例文档）的具体标准。实例文档是XBRL数据的重要载体，也是XBRL应用的关键。实际上，XBRL是将业务报告整体拆分为一个个元素存在，使报告由静态转变为动态，通过计算机可以按照所需信息对报告内容进行自动取舍。这也是XBRL优于之前的财务信息格式如Word、Excel、html以及PDF等的主要原因，可以实现数出一门，资源共享。
二、XBRL对审计的影响及对策
目前，XBRL已经在我国开展了较为广泛的应用。毋庸置疑，XBRL也是未来信息技术发展的主流。尽管一些技术手段和方法可能会发生变化，但是信息技术的趋势是不会改变的。对独立审计而言，XBRL的应用将对审计风险、审计效率、审计范围、审计模式、审计证据以及审计人员的知识结构等方面产生深远的意义和影响。研究这些问题的对策无疑具有积极的作用。
（一）对审计风险和审计效率的影响
被审单位使用XBRL环境下，对审计风险、审计效率及范围会a生两方面的影响：第一，由于XBRL的通用性，注册会计师从被审单位信息系统中进行数据挖掘、转换的过程相对传统审计将会极大地简化，因而注册会计师可以在风险评估的基础上及时取得各项数据，提升审计效率。第二，注册会计师不仅要实施传统的风险评估程序，同时，由于其获取的数据等证据源于被审单位的信息系统，因此，注册会计师还必须审查XBRL数据生成的过程是否合规。因此，与传统审计相比较，XBRL下审计范围就势必扩展到被审单位的XBRL系统。也即注册会计师不仅要审计会计信息，而且扩展到信息系统的应用程序及其内部控制审计。同时，分类标准能否被正确使用，XBRL的实例文档可能被篡改等相应的安全风险本身也会增加XBRL的审计风险（温振伟，2008）。目前，美国已经提出了基于XBRL全球账簿的审计数据标准（XBRL GL）为公司内部和外部审计师提供了一种标准化的数据访问方式，可以有效地应对这种风险。2012年，财政部XBRL技术规范国家标准符合性测试要求按照编写测试引导程序、执行符合性测试和根据测试报告判定是否通过符合性测试三步骤进行。只有全部测试案例的测试结论均为“通过”，被测试的XBRL软件才能通过符合性测试，由此减低分类标准未被正确使用的风险。
（二）对审计模式和审计证据的改变
金融行业报告范文6
对效率、利润的追求，只有在公平、道德的价值引渡之下，才具有天然的正当性。不可否认，中国上市公司越来越重视履行社会责任，但整体来看并不尽如人意。本次封面报道，以公司治理的视角，梳理上市公司近几年履行社会责任的情况及在认知上的误区，以期更多的企业能履行好这一责任。
随着内地上市公司2012年年报披露落下帷幕，644家上市公司同时披露了企业社会责任报告（含可持续发展报告），分别涵盖沪深证券交易所377家和267家上市公司，占上市企业总数的26%，较上一年的582家增长约11%。
如果说上市公司年报是倾向于经济绩效的财务报告，那么社会责任报告则是体现公司治理、环境及社会管理绩效与透明度的非财务报告。起源于欧美的这一做法，已被包括全球500强在内的主流商业实体所接受，甚至连教育机构、国际组织也开始。A股上市公司的社会责任信息披露2006年兴起，大规模则开始于2009年——深沪证券交易所在对2009年的报告披露工作安排中，明确要求“深圳100”指数成分股公司，以及治理板块、金融业、同时在海外上市的上市公司必须社会责任报告。那些因“必须”而的社会责任报告被业内称为“应规”，其余则是“自愿”。
尽管沪深证券交易所2013年的社会责任报告应规披露范围，与2009年相差无几，但A股公司社会责任报告数量却从2009年的371份猛增到2013年的644份。几近翻倍的数量增长直观表明：五年来自愿社会责任报告的上市公司越来越多，社会责任报告这一与公司治理及社会、环境相关的新兴管理理念和实践正得到实施和发展，这本身就是中国上市公司向国际先进公司管理理念迈进的重要里程碑，26%的公司成为了难得的社会责任信息披露先行者。
不均衡的增长
据独立民间社会责任评价机构润灵环球责任评级（RKS）的监测，2009年4月底上市公司披露的社会责任报告总数是371份；2010年为471份，同比增长近27%；2011年为518份，同比增长近10%；而2012年为582份，同比增长12.4%；2013年，在连续三年持续增长后，这一数字达到了644份，增长率再超10%达到10.7%。在基数不断扩充的前提下，报告数量一直保持了10%以上的增长；2009—2013年五年间上市公司社会责任报告总量的复合增长率超过15%。
自愿性报告比例增长，但随机性大。2013年，沪深证券交易所在强制上市公司披露社会责任报告方面的政策较2012年无明显调整，但上市公司社会责任报告披露数量保持增长态势，这表明除应规披露的大型上市公司外，企业社会责任信息的自愿披露正逐渐成为大中型、甚至中小板、创业板上市公司综合信息披露的重要组成部分。
据润灵环球责任评级（RKS）监测统计显示，2013年644家社会责任报告的A股公司中，应规披露企业为387家，自愿披露社会责任报告的公司为257家，后者占比达40%。相比之下，自愿披露社会责任报告的公司中，2012年数量为189家，占比39%；2011年为135家，占比28%；2010年及2009年分别为132家及50家，占比为28%及13%。从证券交易所层面看，上证所2011—2013年自愿披露公司分别为35家、56家及89家；深交所则分别为110家、133家及161家。
尽管自愿社会责任报告的上市公司每年都在增加，但这一增长率呈现不稳定性。例如2013年与2012年相比，增长率约为36%；但2011年与2010年相比，几乎没有增长。这说明自愿性还具有相当大的随机性，且与经济走势密切相关。
行业集中度意外升高，信息技术首次闯入五强。除上市公司本身具有行业集中度之外，社会责任管理的推进程度也存在行业集中的现象，比如高污染、高耗能的制造业、采掘业和能源供应业，其开始社会责任管理较早，数据收集较为精细，自然社会责任报告的几率也就更高；而金融业等虽然不是高环境影响产业，但因进入上交所强制披露范围，所以其行业比率同样较高。
RKS通常用报告的行业集中度指标来看整体的报告行业分布情况。与市场占有率集中度的概念相似，报告行业集中度的衡量方法是选取报告最多的五个行业，将其报告总量相加，除以当年报告总量，即得到该值。其百分比数字越高，说明报告的行业集中度越高。而最理想的状态是各行业接均，即按照证监会行业分类标准，上市公司分为22类行业，最理想集中度为5/22，约为23%，这说明上市公司的总体行业属性均衡，且各行业对报告的重视程度相同。
五年间的数据显示，2009年行业集中度为53%，2010—2013年该百分比分别为46%、48%、46%、45%。在报告数量前五名的行业中，机械制造、金属非金属制造及石油化工历年均榜上有名，金融保险、房地产、信息技术及交通运输业也均曾入榜。特别是2013年行业数据中，信息技术业首次出现在报告数量五强产业中，这也给社会责任信息披露的产业属性打上了深深的产业变迁烙印。长期看，随着更多新兴产业的兴起和产业结构调整的深入，相信会有更多元化的报告产业分布，产业集中度百分比将进一步下降。
五省市贡献半数报告，欠发达地区集中度相当低。报告地域集中度的概念与产业集中度相似，是用以衡量报告的区域分布情况的重要指标，是将前五大报告省市自治区的总量相加除以报告总量，其理想值约为5/31，即约为16%。在理想状态下，不但内地各区域的上市公司数量趋向平均，而且其社会责任报告的意愿相当一致。
2009—2013年，根据社会责任报告前五大区域计算的地域集中度分别为50%、52%、53%、52%、52%。从区域集中度数字不难发现，目前中国上市公司社会责任信息披露半数来自五个省市，尽管过五年排名位次错落，但始终锁定在北京、上海、广东、福建及浙江五省市。这意味着，来自发达东部沿海地区的上市公司不但数量众多，且成为社会责任报告的主体；经济欠发达的甘肃、青海、宁夏等省区，只有个位数字的报告披露。社会责任报告受到经济大环境影响的特性表露无遗。
进步，但离及格尚远
上市公司大规模社会责任报告的五年间，社会责任报告在量与质两个维度都产生了深刻的变化。此间，监管机构、上市公司及市场投资者都对社会责任信息披露建立了基本概念，也在一直调整。比如2010年开始，上证所要求原本作为年报附件的社会责任报告独立，并明确了每股社会贡献值这一具有量化意义的社会责任项；深交所出台了社会责任报告编制指引，并对上市公司开展关于社会责任管理的培训。这些调整意味着证交所对社会责任信息披露更加重视。相比数量增加，有质量的增长更为重要，上市公司披露的社会责任报告，究竟能打多少分？
根据RKS的MCTi社会责任报告评级体系，2009—2012年的四年间，报告评级得分的平均分呈现明显增长趋势，从2009的29.4分，到2010年的32.6分，2011年达34.9分，2012年为37.1分。上市公司社会责任报告的质量评级得分增长十分稳定，除2011年增幅未达10%外，其他年份的分数提升程度都在10%以上。根据近两年上市公司社会责任报告披露质量呈较稳定进步趋势，预期2013年会保持进步，但进步幅度不会太明显。
必须指出的是，质量得分提升与2009年报告评级的低基数不无关系。同时，在以100分为满分的评级体系下，近几年总体得分的绝对值仍相对较低，平均分距离60分“及格”线尚有很长的路要走。
自愿报告披露质量小幅不足，未真正认识报告内涵。自愿报告与应规报告究竟谁的整体质量更高？按正常逻辑，既然社会责任报告是自愿，没有政策外力的驱使，那么公司对社会责任的认识应该更加深入，至少不亚于应规报告企业。同时，社会责任报告需要呈现一定社会责任管理绩效数据，如果自愿，说明这一数据收集体系已经初步建立起来，并形成了社会责任管理的雏形。
然而2010—2012年三年的数据显示，自愿报告的平均得分各为29.1分、30.7分及34.6分，与同期整体质量得分相比，均有小幅不足，说明自愿披露的企业有主动沟通非财务绩效的意愿，但需要更加细致；同时说明自愿的企业并未认识到报告的真正意涵，发挥报告的真正作用。
金融、采掘、建筑业报告质量高，部分行业连年垫底。行业报告质量也是公众关心的问题。基于对于行业报告评级平均得分的检视，我们不但可以发现哪些行业的信息披露水平更高，还可以发现行业报告水平的时间变化——有的行业社会责任报告水平不断攀升，而有的则原地踏步，甚至背道而驰。
2009年，报告评级平均得分前三高的行业是采掘业45分、金融保险业44分、交通运输业32分；2010年，则分别是金融保险业45分、采掘业41分、建筑业38分；2011年，分别是金融保险业53分、采掘业46分、建筑业43分；2012年，得分前三高的行业分别是金融保险业52分、采掘业43分、建筑业42分。跻身前三甲的行业基本上比较稳定，除交通运输业出现一次外，金融、采掘及建筑三个产业重复出现的几率很高。深入研究这三个行业的特点，我们不难发现，这些产业都存在一大批营收稳定、规模巨大的国有控股上市公司；这些产业都跟国计民生紧密相关，社会关注程度非常高，如采掘业中的“两桶油”，建筑业中的铁建、中国建筑等；此外，这些产业都相对发展较为成熟，业绩比较稳定。
然而我们也发现，譬如木材与家具制造业、造纸业等本身具有重污染属性的上市公司，是每年行业平均得分垫底的“固定班底”，报告质量几乎没有提升，甚至部分年份还出现了水平倒退的情况。以木材家具业为例，其2009年行业平均得分为32分；2010年为28分；至2011年时，下降到25分；2012年，进一步下降至24分。
大型国企领跑，东部沿海发达地区公司报告写得好。报告质量的区域性与数量的区域性具有类似的特点，主要是东部沿海发达地区报告质量较高。一方面，大型国有及国有控股企业的报告质量普遍较高，而这些企业的总部通常位于北京、上海、广东等东部沿海地区，因此这些高水平报告直接拉升了区域报告水平；另一方面，东部沿海上市公司在治理理念及先进管理技术方面具有先行优势，相关信息比较丰富，因此在报告数据收集及报告撰写方面都有不错表现。
以区域划分，2009年报告平均得分前三强为北京、上海、山西；2010年前三强为广东、北京、上海；2011年为浙江、上海、安徽；2012年为北京、广东、河北。地域属性与行业属性相比呈现了一定的多样性，虽然北京、广东等省市屡次出现，但山西、河北、安徽等省市的社会责任报告质量也呈现较高水平、提升较快等势头。在报告质量改进这个层面上，地方政府相关部门的引导和规范是非常重要的推动因素。
好的真好，差的真差。马太效应在社会责任报告领域同样存在。2009—2012年四年间，中国平安连续四年获得当年报告最高评级且评级得分居第一位。除平安外，在评级得分前十名的上市公司中，中国神华、工商银行、建设银行、复星医药、中信银行、万科、宝钢股份等企业每年榜上有名。值得一提的是，目前长期具备优良质量的社会责任报告企业，已开始着手建立社会责任管理体系。
但与此相对应，一些上市公司每年的社会责任报告总是垫底年度排名榜，更有甚者直接复制上一年的报告陈述，造成自我抄袭的现象。四年间，江中药业、爱建股份、东北制药、天房发展四家上市公司的报告评级得分分别垫底，雅戈尔、北人股份、卧龙电气、天宸股份等上市公司也成为得分榜倒数几名的常客。
双汇发展更是一个典型的负面案例。在2011年爆出食品安全问题后，公司2011年的社会责任报告，大量内容竟然自我抄袭上一年，社会责任信息披露沦为空话和套话，成为每年都能使用的“万金文”。社会责任报告预警着上市公司内部管理的漏洞，社会公众及投资者如果深入阅读，可以避免相关损失。
改变重报告、轻管理“跛脚症”
在新的国际国内环境下，中国企业的发展面临新的问题，亟需新的管理模式。同时，中国企业正在实施“走出去”策略，要和国际企业接轨，在治理理念和管理方式及绩效评估各个维度都面临极大挑战。常态下的企业管理要求内部充分沟通、重视细节、关注环境与社会、实现绿色成长，而社会责任报告的数据收集和编写过程正好能够体现企业是否具备良好的内部管理“素养”。社会责任报告涉及几乎公司的各个部门，一些支持性部门的工作绩效将体现在社会责任报告中，这就为公司的内部沟通建立了天然的平台。如果可以成立一个报告编写委员会，那么各个部门都将被囊括进来，报告也就变成了定期举办管理会议进行跨部门沟通的载体和平台。这对企业而言至关重要。
社会责任报告在欧美的发展，是建立在企业制定社会责任战略、实施社会责任管理、评估社会责任绩效、收集社会责任数据等基础之上的，社会责任报告是社会责任管理的重要环节，同时也是末端环节。但对中国上市公司而言，大部分企业在2009年之所以社会责任报告，完全是处于监管政策的“应规”需求，可以说没有哪一家上市公司是由社会责任战略入手、经过绩效评估从而撰写报告的。这导致了现实的问题：报告发了，数据也可以临时收集上来，但报告的意义到底是什么？只是“我有社会责任报告”，还是只为了对外公共关系传播？
一份真正意义上的社会责任报告兼具内部管理及外部沟通功能，然而人们通常看到的是后一功能，往往忽略了前者。得分远不及格的现状表明，大多数上市公司并不注重社会责任报告的质量和信息的完整程度，只是注重“与否”这一动作带来的意义；社会责任的实质性内容——企业社会责任管理并未在大多数上市公司中落实，“先有报告后有管理”是中国上市公司社会责任履行的真实写照。尤其是现在，社会责任报告流于形式的问题越来越突出，报告的企业也常常陷入“社会责任报告何用？”的困惑。
社会责任报告是兼具管理内涵和利益相关方沟通功能的非财务绩效报告，它同时具有内部绩效总结与检讨、目标设定及外部沟通的功能，这两者偏废哪一方，都是浪费了社会责任报告的巨大功用。为发挥其应有功用，公司、政府、社会还需要付出艰巨的努力。
政府应采取更具策略性的政策。涉及食品安全、环境污染、劳工权益等议题的社会事件频发已经推动政府在相关政策上做出抉择，就上市公司的社会责任履行而言，除信息披露之外，社会责任管理制度、内控制度、社会责任指数基金以及倡导报告审验等政策均已出台，对上市公司履行社会责任起到了极大的引导及推动作用。
但从强制披露社会责任报告的政策多年未变这一现象观察，政府相关政策似乎处于停滞期，亟需下一步政策的制定及规则的出台，把引导中国企业，特别是上市公司履行社会责任、进行社会责任信息披露当做一项长期的策略来看待，真正提升中国企业的国际竞争力。
企业需要具有更开放的心态。企业本身除了意识到社会责任管理的外部功能，包括品牌声誉、投资者关系、市场营销等方面以外，还有必要从内部管理的角度看到社会责任管理，怀揣更开放的心态和理念，以可持续发展为终极目标，构建策略及管理细项。譬如，社会责任内涵中的产品质量管理、防止商业腐败、防止环境污染、防止社区关系恶化等议题都是非常天然的风险控制因子。
过去企业发展中没有重视到企业跟环境有如此密切的关系，没有意识到环境会成为影响企业生存发展的因素，更不曾把它视为风险。但环境风险因子一直存在，且因行业不同而呈现不同的威胁程度。数年前紫金矿业爆发的公众环境污染问题就曾一度影响到公司的估价和社会声誉，最后紫金矿业缴纳了大额罚款，经济利益也受损失。而社会责任管理的题中之义，恰恰能够引导企业早早识别并避免风险的爆发。
公众可以秉持更正面的角度。目前公众对于企业社会责任的态度已与数年前有较大差别。很多人认为企业的社会责任报告只会歌功颂德，只写做好事、不写风险和损失，甚至说的和做的根本不是一码事，而且认为企业的公益活动大多数是“作秀”，由此对于社会责任报告及企业履行社会责任产生了负面观感。
