摘要：利用科技工具发现财务造假，已是全球监管趋势。本文从数据和系统建设、组织架构和人才队伍建设、监管流程和协作机制建设三个方面，梳理了美国、英国、新加坡通过科技监管发现财务造假做法，及国际证监会相关研究成果。

研究发现：美国证监会依托结构化数据和风险建模体系，识别多维异常数据以提升财务造假发现效率。英国金融行为监管局通过监管沙盒等创新机制提升对新型业务风险的前端识别能力，财务报告局扩大数字取证范围以提升造假的调查和分析能力。新加坡金融监管局、交易所监管公司和会计与企业监管局跨部门共享数据、扩大网络关联分析范围以强化对上市公司的风险筛查。

全球科技监管发现财务造假的主要经验：一是夯实数据基础设施，推动跨部门数据共享，二是加强风险持续监测和识别能力，三是坚持“AI辅助监管”定位。面临共性挑战：一是智能化使造假手段不断升级，训练样本不足制约模型效果，二是模型法律责任边界尚不清晰，三是数据、算力、平台建设成本较高等。

几点启示：一是持续提升数据质量，夯实建模基础。二是加速打通数据壁垒，强化多维数据交叉验证能力。三是持续优化与迭代财务造假风险发现模型，提升线索转化和证据认定效率。