债市又抓了一圈人，怎么还是18年前的老套路？

文/债市邦

今年债券圈又不太平了。

据财新报道，无锡债市专案持续发酵，银行、券商、私募、货币经纪公司，越来越多的从业人员卷入其中。有知情人士估计，目前已经有超过200人被羁押在当地看守所。

市场流传的涉案名单越来越长，涉及人员从交易员、投资经理，到金融机构部门负责人、货币经纪和中介人员，覆盖商业银行、保险资管、货币中介、基金券商等各种机构。

金额令人咋舌，据说某保险资管大佬在货币经纪的小三，涉及利益输送的金额上亿元了。

有些人早已财富自由溜到了国外，最终还是栽在了之前的交易上被带回国。

这场风暴，让我想起了十几年前的债市反腐。

2008年前后，农行金融市场部原处长白静，通过丙类户倒卖债券，套取国有资金超过2亿元。后来逃往境外，还上了红通名单。

2013年，债市迎来大整顿，大批交易员被调查，丙类户、代持、过券等灰色交易成为整治重点。

当年不少人以为，丙类户被清理之后，这种生意也就做到头了。

结果并没有。

这些年，城投结构化发债热闹过，私募产品和资管计划轮番登场，利率债市场的倒券生意也一直没有消停。

如今，随着城投融资收缩、结构化发债受到整治，一些早年混迹票据市场的中介，又把更多精力放到了利率债交易上。

这次财新披露的“宣城帮”，就是其中的代表。

从目前公开报道和市场流传的信息看，这个圈子并不是单一机构、单一岗位的个案，而更像是一条由资金方、交易员、货币经纪、私募和账户通道共同组成的利益链。

部分涉案人员此前长期活跃在债券、票据或资管业务中，熟悉机构交易规则，也熟悉不同账户之间如何完成资金和债券的转移。

和之前利益输送模式相比，这次一个新变化是和跨境结合在一起了，境内监管越来越严，有人干脆把账户开到了香港，借助债券通等渠道，将交易利益转移到境外，将境内机构、境外账户、债券交易和资金安排串在了一起。

十八年过去了，账户换了，通道换了，连资金都出海了，利益输送的套路却几乎没变。

说穿了，无非就是利用不合理的交易价格，把金融机构应得的利润让给外部账户；再通过代持、过券、资管产品等方式，把原本简单的交易链条拉长，隐藏真正的利益关系。

一笔活跃的利率债交易，收益率偏离半个BP，就可能产生几十万元的价差。把利益拆进大量正常交易中，一天转上几十笔、几百笔，累积起来就是天文数字。

而在正常交易的掩护下，单独看其中任何一笔，可能都没什么异常。

债市利益输送最难查的地方，是单笔交易往往看不出问题，异常只有放进长期、完整的交易网络里才会显现。

交易前台有成交记录，登记托管机构有持仓和结算数据，支付清算系统有资金流水，资管机构还有产品和投资者信息。

比如，一个只有1亿元规模的资管产品，每天结算上百笔，金额能高达几十亿；又或者，某些账户持仓频繁进出，交易利润却异常稳定，长期精准地从特定交易对手那里赚钱。

这些异常如果放在完整的交易网络中观察，很难不引起怀疑。

问题是，这么多年积累下来的海量数据，我们究竟用好了多少？

中国债券市场并不缺数据，但这些数据分散在不同机构、不同部门：有的掌握交易数据，有的掌握资金流向，有的掌握账户持仓。

即使在同一家机构内部，前台业务与后台结算的数据也未必真正打通。

更深层的问题，是懂数据的人不一定懂交易，懂交易的人又未必有能力处理海量数据。

正常做市、套利和违规利益输送，交易记录表面上可能非常相似。缺乏一线市场经验，只盯着成交价格和金额，很容易漏掉真正重要的线索。

所以，过去查这种案件，往往要依赖少数既熟悉交易规则、又懂数据分析的专业人员，逐笔还原交易链条。一查就是几年，牵出几十家机构、上百名人员。

但这件事正在发生变化。AI的出现，正在大幅降低金融数据分析的技术门槛。

过去需要专业团队花几个月完成的交易关联、账户行为分析，现在借助AI和自动化工具，处理效率可以大幅提升。尤其是债券市场这种高度标准化、数据量巨大、交易关系复杂的市场，本身就适合开展异常行为筛查。

当然，机器不能直接判断谁违法犯罪。但把可疑账户、异常交易和隐藏的关联关系从海量数据中筛选出来，再交给专业人员调查，已经能够显著提高效率。

现在，技术门槛正在快速下降，数据能否共享、专业人员能否真正用好数据，反倒成了更现实的问题。

说到底，金融市场基础设施最值钱的资产，不仅是交易和结算系统，更是背后积累了十几年、几十年的海量数据。

如果这些数据只是被动用于简单的数据统计和信息报送，实在有些可惜。

当然，再先进的技术，也解决不了所有问题。

这些年，中小银行信贷业务越来越难做，金融市场部门反倒成了利润中心。

一些年轻交易员手里管理着几十亿、上百亿元资产，绩效考核又高度依赖交易收益。

机构承担资金和市场风险，个别人却有机会利用交易权限，把利润留给自己。

尤其在债券牛市中，大家都在赚钱，漂亮的投资收益反而容易掩盖不正常的交易行为。

赚了是自己的，亏了是机构的。这样的激励机制不改变，利益输送就始终有生存土壤。

回头再看这次无锡专案，很多交易并不是最近才发生的，而是经过数年的追溯调查，才逐渐挖出了背后的利益网络。

从公开信息看，案件涉及的并非某一笔孤立交易，而是多个账户、多个机构和多个年份交易记录的交叉核查。调查人员需要把交易对手、成交价格、资金流向、产品结构和人员关系逐一对应起来，才能判断哪些是正常的市场行为，哪些可能存在利益安排。

这至少说明，交易留下的数据并没有消失。真正的问题是，为什么很多异常行为要等到几年以后，才能被完整识别出来？

十八年前，利益输送靠丙类户；十八年后，有人已经把账户开到了香港。

债券市场越来越大，交易手法越来越复杂，监管如果仍然停留在各看各的账本，下一轮类似的风暴恐怕还会出现。

AI时代，债市监管最值得期待的突破，不是再建一套系统，而是把过去沉睡的数据真正用起来。

交易员的马甲已经换了好几轮，查账的方式，也该升级了。