近日，北京证监局针对违规炒股开出批量罚单——20人被警示，1人被谈话，具备极强警示意义。而据不完全统计，截至9月18日，今年以来已有超百名证券从业人员被罚。
年初至今，监管部门多次重申证券从业人员勿要触碰违规炒股“红线”，严查严打从业人员违规炒股行为。业内人士认为，监管部门对违规炒股行为重拳出击，对管控不力的机构从严问责，有利于加快形成从业人员管理“严”的氛围，持续净化行业生态。
追溯久、处罚严
上海证券报记者梳理发现，今年以来，监管已发布近50条与从业人员违规炒股相关的罚单。除了罚单发布密度升级以外，还呈现多个特点：
一是批量处罚频现。今年初，中国证监会集中查办了招商证券多名从业人员买卖股票等违法违规行为，依托刑事追责、行政处罚、行政监管措施、内部问责等进行立体化惩戒。证监会对63人作出行政处罚，合计罚没8173万元;对1人作出终身证券市场禁入措施;将1人涉嫌内幕交易行为移送司法机关处理;对46人采取行政监管措施，其中拟对3人采取认定为不适当人选，对5人采取监管谈话、38人采取出具警示函。
北京证监局9月14日最新发布的一张罚单中，有20名证券从业人员因买卖股票被出具警示函。同日，北京证监局对庄某某采取出具监管谈话行政监管措施，其作为证券从业人员，同样曾存在买卖股票的行为。
二是追溯历史久。一旦被监管追查，不论是多少年前的违规行为，都会被查处。销户、销号、换设备等手段不能抹去历史客观事实，此外，离职人员也不能幸免。
天津证监局披露的罚单显示，平安证券天津分公司证券从业人员边某元因违规炒股被处罚10万元。2019年2月1日，边某元入职平安证券天津分公司，担任财富经理，2021年11月10日离职。综上，边某元于2019年2月1日至2021年11月10日在平安证券天津分公司工作，属于证券从业人员。
三是处罚认定严。即使未获取收益分成或报酬、即使投诉纠纷处置达成和解、即使反映经济困难，仍不影响违规事实认定，也不会免除处罚。
事实上，违规炒股巨额亏损的案例并不少见。例如，今年6月，重庆证监局发布的一份行政处罚决定书显示，西南证券重庆潼南证券营业部员工何某违规炒股，总计亏损106.98万元，仍被处以10万元罚款。
在业内人士看来，监管部门的严厉处罚表明了其维护市场秩序、保护投资者利益的坚定决心。通过较大的处罚力度，监管部门能够有效震慑潜在的违规行为者，这种“以儆效尤”的方式有助于构建更加良好的行业风气和职业道德。
“踩红线”为何屡禁不止
监管部门多次重申从业人员莫碰违规炒股的“红线”，但仍有人铤而走险，背后症结何在?
业内人士认为，归根结底还是证券从业人员面对利益诱惑时抱有侥幸心理，守法合规意识淡薄。“证券从业人员距离股票市场更近，加之利用亲属账户、借用客户账户等炒股的行为隐蔽性强，部分员工自身守法意识不强，在高额利益的诱惑下滑向了违法违规的泥潭。”华东某券商营业部的负责人说道。
员工违规炒股频现，也在一定程度上暴露出证券公司的内部管理和外部约束机制亟待进一步健全。从罚单来看，一线营业部往往是违规炒股的“重灾区”，违规炒股员工多数为营业部投资顾问助理、高级投资顾问、营业部总经理等。
一位券商经纪业务人员表示，券商经纪业务存在网点多、员工数量大、专业化水平参差不齐等现象，管理上难度相对较大。这与券商线上化展业趋势以及公司管理的集中化导向也有较大关系。例如，分支机构的人员规模和岗位设置发生较大程度调整时，相关人员与岗位在调整过程中可能会反应不及时，出现和监管要求相错位的情况。
上海新古律师事务所王怀涛律师认为，除自身合规意识不足、企业内部管理缺失外，还有可能是因为信息不对称、监管难度较大，导致部分人认为“违规了也不会被发现”“被发现了被处罚了也还有得赚”。约束违规炒股行为，需要通过技术手段提高监控的全面性和准确性，同时也必须有严厉的处罚措施，大幅提升中介机构员工的违法成本。
强化监管与提升内控并重
从业人员违规炒股，一直是证券领域违法违规行为的高发地带，监管亦对此持续保持高压态势。近年来，证监会严厉打击证券从业人员违规买卖股票行为。2019年至2023年，共查办67起从业人员违法炒股案件，对139人作出行政处罚，着力构筑“不敢、不能、不想”违规炒股的长效机制。
此外，在完善制度机制方面，今年8月上旬，券商2024年度分类评级结果出炉，评价体系内再度明确了对董监高人员、主要业务人员违规买卖股票、违规代客理财等问题予以扣分，传导以合规风控为本的鲜明导向。
受访人士表示，强化外部监管的同时，券商也要优化自身治理。不仅要加强从业人员合规管理，更要健全内部监测、自查自纠及问责机制，推动券商行业向更加规范、专业的方向发展。
上海兰迪律师事务所马佳律师认为：从规范制度的角度而言，要尽快建立严格的信息分级、信息屏障制度，明确工作人员可以获取的信息范围，杜绝越级、超范围获取上市公司信息的情形;从技术管控的角度而言，借助现代IT技术实施监管，以及通过交易行为大数据对客户进行画像，也有助于及时发现员工违规炒股等异常交易行为。
