在营销方面，政府部门可以根据“企业画像”制定更有针对性的政策，以更好地服务企业。比如，提高地方政府与企业之间合作的效率。投行、征信、咨询机构也可以凭借“企业画像”的途径，为相关企业提供更精准有效的服务。
企业画像的核心工作是提取企业标签，企业标签的设计则取决于使用者所需要的信息。深交所此次的做法是，将业务财务、股权股东、监管评价、信息披露等多维度信息集成到企业画像中，然后将监管经验凝结成反映企业风险的标签体系。深交所作为监管者，对企业的风险更感兴趣，因此在设计风险指标构成时，肯定要考虑影响企业风险的主要因素以及这些因素的权重，凭借丰富的监管经验，将“企业画像”的标签设计得既简洁明快又不失准确性，为监管工作提供更多的便利。
将大数据等新技术引入监管，可以直接降低监管成本，提高监管效率。在处理企业海量数据时，大数据技术具有先天性优势。目前，深市共有上市公司2170家，2018年审核的上市公司公告文件超过30万份，监管机构向上市公司发出各类监管函件5000余份。要处理如此庞大并不断快速增长的海量信息，如果仅靠监管人员人工操作，显然是件不可能完成的任务。
大数据技术的引入，让“不可能”成为“可能”。在审查辅助方面，深交所已利用机器学习技术，对交易所近年来数千份年报与重组问询函进行分析，对2万条具体问题分类汇报，初步实现对年报与重组方案的自动审查。“企业画像”对深市2000多份2018年年报进行了自动审查，合计提示14000条异常关注点，大大提高了年报审核效率和审核质量。
据称，深交所“企业画像”项目一期、二期已陆续上线，被广泛应用于上市公司日常监督、年报审查、重组审查等方面。正在开发中的项目三期将重点开发财务舞弊识别、上市公司风险评估、违规处分智能辅助、舆情智能监测分析等功能，进一步提升监管的智能化水平，为监管提高科技含量。
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