聚焦穿透式监管，筑牢国资风控防线——打造智能化穿透式监管体系

当前，国有资本布局优化与结构调整持续提速，对企业治理体系和治理能力提出更高要求。在数字化浪潮与高质量发展目标双重驱动下，构建与之匹配的现代监管体系，成为国资国企领域的重要课题。穿透式监管作为创新监管范式，着眼于打通层级壁垒、消除信息盲区，以技术赋能监管效能提升。其落地实施不仅关乎国有资产安全，更关系到国有经济活力的有效释放。

围绕这一方向，远光软件股份有限公司（简称“远光软件”）基于多年企业管理与信息技术实践经验，围绕“主体穿透、业务穿透、数据穿透”三大关键监管目标，通过规划监管体系、部署智能应用、构建数智模型等举措，助力企业构建全程可控、实时可视、风险可预警的智能化穿透式监管体系。

穿透式监管的改革方向与核心载体

当前，国资监管从“管资产”向“管资本”加速转变。面对国有资本跨层级、跨地域、跨业务的复杂流动，传统事后核查模式在时效性与覆盖面方面存在明显不足。穿透式监管的全面实施，要求数字化平台贯通数据链路、强化智能分析，为主体穿透、业务穿透、数据穿透提供统一的技术支撑。

趋势解读：穿透式监管的三大改革方向

2026年1月，国务院国资委正式发布《关于加强中央企业穿透式监管的指导意见（试行）》，系统定义了穿透式监管的发展目标与推进路径，标志着穿透式监管正式进入全面实施阶段。具体来看，穿透式监管的核心聚焦三大改革方向。

首先是“主体穿透”，它解决的是“管到谁”的问题。“主体穿透”要求打破传统监管止步于集团总部或二级单位的局限，将监管视角一直贯穿到最基层的经营单元，从而能够按照股权结构多维度掌握各级主体的实际经营和风险状况。

其次是“业务穿透”，它解决的是“管什么”的问题。“业务穿透”强调超越以往单点风险纠偏的局限，对财务、金融等重点领域实施全链条覆盖，从业务起点到终点实现全过程闭环监管。例如，对一笔投资业务不仅要关注最终的收益结果，还要穿透整个投资全过程，关注前期决策、资金流向、合同执行和产权登记等各个环节的风险。

最后是“数据穿透”，它解决的是“怎么管”的问题。“数据穿透”要求改变过去依赖事后手工报表、数据滞后且容易失真的传统模式，转为从业务系统源头直接取数，通过数据中台进行标准化治理和多维度分析，实现数据层层可追溯、可查询，确保数据真实、可靠、及时、完整。

总体而言，这三大穿透方向共同构成了智能化穿透式监管的核心逻辑：以“主体穿透”解决“管到谁”、以“业务穿透”解决“管什么”、以“数据穿透”解决“怎么管”，最终实现对国有资本全级次、全链条、全过程、全要素的监管。

行业痛点：数字化平台解决传统国资监管难题

传统监管模式下，中央企业层级架构复杂、系统林立，数据割裂与信息滞后导致监管效能不足，主要体现为以下四方面挑战。

一是数据分散、标准不一。财务、采购、生产、销售等系统独立建设，形成“数据孤岛”；集团与子企业、境内与境外之间数据标准不一致，难以获取完整的企业经营信息。二是跨层级穿透困难，底层监管存在盲区。多层股权结构与复杂关联交易，使得集团总部难以有效覆盖所有子企业、境外机构及表外资产，各个部门之间信息互通不足，容易形成监管真空。三是风险识别依赖人工，预警滞后。系统智能化水平有限，缺乏动态跟踪与规模化数据分析能力，风险判断主要依靠定期报告与人工经验，对隐性债务、关联交易等风险识别不及时。四是全过程溯源管控能力不足。监管依赖逐级上报与事后核查，资金流向难以实时监控和全链条追踪，无法有效全流程管控。

为了解决以上痛点，数字化平台作为统一的数据底座与智能分析中枢，是推动穿透式监管的核心载体。具体来看，“主体穿透”的实现，有赖于数字化平台对全级次组织架构及股权关系的统一建模与动态更新，使监管主体能够跨越层级直接获取底层业务单元的经营数据。“业务穿透”的实现，依托于数字化平台对业务全链条数据的贯通整合与实质性校验，使业务各环节得以完整还原与交叉验证。“数据穿透”的实现，则以数字化平台的技术能力为前提，通过多源异构系统的互联互通与数据标准的统一，自动采集、实时汇聚与动态分析多系统数据。

从规划到落地：穿透式监管体系的系统化构建与差异化推进

面对日益强化的国资监管要求与数字化转型浪潮，企业在落实穿透式监管过程中普遍面临业务断点多、数据基础参差不齐等现实挑战。远光软件基于多年深耕企业管理信息化的实践经验，形成了一套覆盖体系设计、推进路径与技术支撑的系统性解决方案。这一方案旨在为不同数字化阶段的企业提供清晰的建设指引，助力企业完成从传统事后核查向事前、事中、事后全过程智能管控的转变，从而打通监管闭环。

体系构建：聚焦顶层设计与重点场景，实现全链条闭环监管

据介绍，关于穿透式监管体系的构建，远光软件提出了一套从战略蓝图到业务能力、从技术平台到工作保障的系统性框架，确保体系可落地、可执行、可运营。其中，首要任务是制定清晰的顶层规划与实施路径，明确企业级落地蓝图；同时，聚焦国资监管及企业监管各大重点领域，找准监管场景与切入点。在此基础上，企业依托三大平台协同运作，构建纵向贯通集团总部及子企业，横向覆盖生产经营的智能化穿透式监管体系（图1）。

图1 智能化穿透式监管体系架构

智能化穿透式监管体系的核心，包括制度、规则、风控、流程、指标和模型六大层面，共同形成权责清晰、模型驱动、流程贯通、风险可控的监管体系，从而真正推动监管从被动应对走向主动防控。

一是制度体系，重在定权责、定基线，形成分级、分层、分类的监管制度，压实主体责任。二是规则体系，将事后监管前移至事中过程管控，将制度要求转化为嵌入业务前端的刚性规则，实现事前、事中的拦截与约束。三是风控体系，致力于识别全业务链条中的风险点，建立风险评估、预警与应对机制，使风险识别从单点环节扩展到业务全域，并将传统风控矩阵真正融入穿透式监管体系中。四是流程体系，强调监管要求与业务流程的深度融合，保障业务全链条协同贯通。五是指标体系，通过量化指标，让经营风险与监管效能“看得见、说得清”，形成可度量的监管依据。六是模型体系，依托数据与算法，整合规则、指标等要素，实现重点监管领域的智能化、模型化。

推进策略：因企施策，穿透式监管体系建设的两种模式

在推进数字中国建设、国资监管持续强化的背景下，各央国企积极响应转型要求，但由于战略规划、资源投入和技术基础不同，其数字化转型进度不一，大致可分为以下三类：第一类是卓越型企业，其特点是核心系统已全面建成，业财高度协同，通过数据中台、业务中台的落地，深入推进智能应用，仅存在个别断点和标准化细节有待完善；第二类是领先型企业，其核心系统基本建成与贯通，业财部分打通，数据中台投入运行，数字化基础初步成型，并且已有部分监管模型在数字化平台中落地，在主体穿透、业务穿透和数据穿透方面有一定基础；第三类是成长型企业，其核心系统和数字化平台建设尚未全面覆盖，大部分业务系统相对孤立，数据基础薄弱，也缺乏统一的数据中台底座。

基于系统集成度、数据中台成熟度和智能应用水平的梯度差异，远光软件在实践中因企施策。针对不同企业的数字化转型基础与战略诉求，远光软件总结提炼出两种穿透式监管体系建设模式。

一种是风控体系深化模式，主要适用于卓越型和领先型企业。这类企业的管理体系相对成熟，追求全局性的监管能力。该模式以大风控体系为底座，通过管理制度规则化、平台一体化、能力智能化，实现从传统风控向穿透式监管的升级。在推进策略上，这一模式优先贯通数字化转型中残存的少量断点和堵点，聚焦核心业务领域模型的迭代升级，再逐步延伸到业务全域。

另一种是关键场景切入模式，适合追求快速见效的企业。这类企业往往从自身业务痛点出发，选择财务、供应链等高价值且数字化基础较强的领域作为突破口，以典型场景进行集中攻关和快速落地，通过纵向贯通、横向拓展，实现由点及面的全领域扩展。

两种模式的最终目标都是建成全面的穿透式监管能力，区别在于路径选择和建设步骤上的差异。因此，在实践过程中，企业需根据自身的数字化基础，选择自上而下的体系升级或自下而上的场景突破，从而找到最契合自身战略目标的推进路径。

智能引擎：以“数据＋模型＋AI”为核心，提升风险防控能力

远光软件在穿透式监管领域布局较早，起步阶段即围绕国务院国资委提出的11类重大问题风险展开深入实践，积累了丰富的业务经验。远光软件以“数据+模型+AI”三维赋能，助力企业构建可感知、可干预、可闭环的智能监管体系。

一是数据筑基。远光软件通过一体化数据管理平台，覆盖从数据采集、存储、清洗到治理的全链条服务，助力企业深化数据治理与数据资产管理，提升数据应用效果，夯实穿透式监管底座。同时，远光软件强调数据伴生理念，确保数据在业务流程全链条中可信、可追溯、可贯通。

二是模型驱动。远光软件构建了从监管主题到具体指标的结构化模型库，并形成了一套成熟的穿透式监管模型构建方法论与能力体系。目前，该模型库已基本覆盖11类重大问题风险，涵盖财务、金融、管理、投资、资产等重点监管领域，涉及模型总数超过150个。

三是AI赋能。远光软件依托大小模型协同、场景化智能编排模式，搭建垂直领域监管智能体，并嵌入业务全流程。利用AI创新，远光软件推动企业风控从事后稽查逐步向事中控制和事前预警转变，从人工防控向智能技术防控转变，显著提升风险防控的前瞻性和有效性。

以虚假贸易识别为例，远光软件从合同、商品、物流、资金、项目五个维度构建监管模型。该模型不再局限于事后数据抽取和风险识别，而是在事中、事后同步进行规则检查和风险拦截。在合同起草环节，该模型会自动关联企业的购销合同，识别上下游企业是否存在同一实际控制人、股权持股比例异常等情况，一旦发现疑点立即发出预警；事后则汇聚合同、项目、物流、资金等数据，检查贸易对象、发票开具等相关风险。这一动态监管机制使得风险防控从事后发现前移至事中拦截，实现贸易风险提前预警。

具体实践中，远光软件“智能化穿透式监管解决方案”已在多家央国企推广应用，并取得了显著成效。例如，远光软件采用风控体系深化模式，助力某大型能源企业集团将其原有风控平台升级为智能化穿透式监管平台。核心做法是梳理并设计覆盖集团主要部门、关键领域的监管主题与指标体系，将监管规则嵌入前端业务流程，实现风险提前预警与处置。又如，某能源装备制造企业集团以财务穿透式监管为切入点，从重点场景驱动，逐步向全业务链条拓展。远光软件为其搭建了统一的穿透式监管平台，涵盖合规管理、内控管理、规则中心、财务监督、场景模型、数据治理等多个层面。

未来，随着政策和技术的逐步发展，智能化穿透式监管将呈现五个方面的演进趋势。

一是从“系统建设”向“智能进化”演进。企业数字化转型的重点从“搭建平台、落实数据基础”转向“智能化模型的应用成效”。AI大模型将深度融入穿透式监管全流程，具备自动生成、迭代和优化的能力，从辅助工具升级为智能引擎。

二是从“单域穿透”向“全域融合”演进。企业将从当前的单一业务领域切入，转向依托DRP（全域数字化资源管理平台）等实现跨业务、跨层级的全面覆盖。与此同时，监管逻辑也将从单点风险纠偏，升级为全域风险链接与协同。

三是从“企业内部监管”向“国资监管与内部监管双向赋能”演进。未来，国资监管领域的智能监管网络与企业域的监管系统双向赋能、协同推进，共同构建穿透式监管的闭环生态。

四是从“被动响应”向“主动感知”演进。借助智能体技术，未来的监管系统将实时捕捉外部政策与监管方向的变化，从人工发现风险转变为模型发现潜在隐患，实现前瞻性预警。

五是从“数据汇聚”向“数据安全与隐私深度融合”演进。随着主体穿透、业务穿透、数据穿透的逐步加深，数据的分层分级、权责界定等将成为关键议题。未来，穿透式监管重点将聚焦于解决跨域协同中的数据安全与隐私问题。

结合上述趋势，远光软件将依托自身技术积累，重点在以下三个方面深化布局。

第一，创新AI应用，构建智能化“模型工厂”。围绕AI原生理念，远光软件将构建穿透式监管的智能化模型工厂，将智能化监管模型融入管理平台。此外，远光软件将依托自研的九天灵境AI原生平台，为监管应用提供坚实的AI算力与算法支撑。

第二，深化模型演进，强化风险管控。远光软件将持续沉淀和细化监管模型库，从传统的“规则＋指标”模式，向融合算法的复杂模型演进；重点攻克隐性风险的捕捉难题，利用先进算法识别传统手段难以察觉的深层关联风险，提升监管的敏锐度。

第三，保障数据安全，实现合规管控。依托自研的数据管理平台，远光软件将落实穿透式监管中数据分级分类、隐私数据脱敏等要求；同时，融合区块链技术，利用其可追溯、防篡改的特性，强化数据安全管控。

远光软件以“数据＋模型＋AI”为核心引擎，持续深耕穿透式监管领域。基于对监管要求和业务逻辑的深刻洞察，以及在央国企数字化转型领域的多年积淀，远光软件将通过智能化穿透式监管产品的迭代升级，推动监管模式从事后检查向事前预警和事中管控转变，并实现与前端业务的有效衔接，助力央国企真正将风控体系融入穿透式监管中。

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