背景情况
从国资监管实践看，穿透式监管之所以受到高度关注，主要在于中央企业资产规模大、业务链条长、管理场景多，部分企业具有跨行业、跨区域、跨境经营等特征，投资、资金、采购、产权、金融和境外经营等事项相互交织，风险可能沿股权、资金、供应链和管理链条传导。同时，中央企业承担服务国家战略、保障产业链供应链安全和国有资产保值增值等重大使命，既要保持经营活力，也要确保重大决策部署一贯到底，因而对监管的及时性、精准性和协同性提出了更高要求。
传统以层层报送、汇总分析、抽样检查和事后整改为主的监督方式，难以完全适应监管对象下沉和风险关口前移的现实需要。多级汇总可能导致口径不一、信息层级衰减，监督部门往往只能看到结果性指标，难以同步掌握业务背景、决策依据、资金流向和完整责任链条。特别是在重大战略落实、重大投资、资金运作、采购营销、境外业务和整改督办等领域，需要沿着“数据—业务—主体—责任”链条追溯到底，才能由表面合规进一步识别交易实质和风险成因。
中央企业既有内部监督和数字化建设成果，为穿透式监管落地提供了现实基础。近年来，内部审计、内部控制、合规管理、纪检监察和业务监督持续向重点领域、关键环节和基层企业延伸，司库、财务共享、投资、采购、合同、产权等系统不断完善。但各类监督力量和信息系统分属不同部门，仍存在标准不统一、接口不贯通、成果分散使用等问题。推进穿透式监管，实质上是重新组织既有监督资源、业务数据和风险规则，推动监督模式由单点检查向体系协同、由人工抽样向在线监测、由发现问题向闭环治理升级。
此外，穿透式监管也是落实放管结合、提升精准监管水平的重要方式。穿透式监管不等于无限延伸管理层级，也不意味着以总部审批替代所属企业依法自主经营，其核心是围绕重大风险和关键责任，明确边界、统一标准、优化授权，对高风险事项加强监测，对一般事项减少重复报送和无效检查。通过分类分层确定穿透深度和监管频次，可以在强化风险防控的同时降低基层企业负担。
《穿透式监管指导意见》的出台，推动中央企业穿透式监管由原则性要求转向制度化、体系化安排，明确提出坚持党的领导、坚持放管结合、坚持依法依规、坚持权责分明、坚持数智赋能、坚持安全发展六项基本原则，并围绕加快建设穿透式监管体系、扎实推进智能化穿透式监管系统开发应用、切实加强重点领域穿透式监管、做好穿透式监管保障工作等作出部署。2026年7月，国务院国资委召开穿透式监管工作会议，再次强调“建强建好智能化监管系统，加强重点领域穿透监管，健全监管闭环”。因此，中央企业广泛探索穿透式监管，既是落实国资监管要求的现实任务，也是以数智化方式重塑治理流程、持续提升风险防控能力和价值创造水平的内在需要。
中央企业穿透式监管的现实基础与主要挑战
从现有基础看，中央企业推进穿透式监管并非从“零基础”起步。部分企业已形成“总部统筹、分级负责”“上审下、交叉审”等监督机制，并在司库、投资、采购、合同、产权、财务共享和境外项目管理等方面积累了在线管理、风险识别和整改跟踪经验。这些制度、流程、数据和系统基础，为监管要求向企业内部治理机制转化提供了重要条件。
从走访调研结果来看，数据和系统仍是制约穿透深度的首要因素。部分中央企业不同业务板块之间数据定义、统计口径和编码规则不一致，系统之间存在接口不兼容、信息回流不及时等问题；部分基层企业仍依赖“系统采集+手工填报”，数据唯一性、完整性和真实性难以充分保证。在此情况下，即使建立统一展示平台，也可能停留在数据汇总层面，难以实现对业务实质和责任链条的有效穿透。
规则和场景建设同样存在现实难点。穿透式监管不仅需要汇集数据，更需要把制度要求转化为可执行、可计算、可验证的风险规则。由于中央企业业务类型多、管理模式差异大，需持续平衡通用监管规则与个性化业务场景的适配关系；业务模式、制度要求和风险特征不断变化，也要求预警阈值、分析模型和核查逻辑动态迭代。如果规则梳理与业务流程脱节，容易出现预警过多、误报率较高或关键风险识别不足等问题。
此外，风险识别、派单核查、整改复核和结果运用之间的衔接仍需加强。部分监督事项存在“发现问题多、深层治理少”“整改台账有记录、实际成效难评价”等现象，跨部门信息共享、责任认定和整改协同成本较高。随着监管场景不断增加，中央企业还面临复合型人才不足、系统运维投入较大、数据安全和权限边界复杂等约束。因此，当前实践的关键已不再是简单回答“要不要建设”，而是如何把穿透式监管做成与治理体系相融合、与业务流程相衔接、与整改问责相贯通的系统工程。
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“整合嵌入型”穿透式监管的探索
从中央企业现有探索看，有一种具有代表性的路径，是不脱离既有治理体系和信息化基础，按照“顶层统筹、存量整合、场景牵引、规则嵌入、分步迭代、闭环运行”的方式推进穿透式监管。本文将该实践模式概括为“整合嵌入型”穿透式监管探索。其基本内涵是：不把穿透式监管视为独立于企业治理的附加系统，而是将监管目标、风险规则、数据标准、责任链条和整改机制嵌入既有业务流程和信息系统；在实施机制上，以重点场景为牵引，以分阶段建设为方式，以问题整改和治理提升为落脚点。下文基于代表性中央企业的实践，对这一类型的主要做法进行归纳。
坚持顶层设计先行，聚焦重点领域和突出问题
将穿透式监管建设纳入治理和监督体系建设的整体框架，由内部审计部门牵头，会同财资、数智、技术支撑及相关业务部门协同推进，推动平台建设与监督需求、业务场景和治理目标有机衔接。在重点方向上，突出问题导向和业务导向，注重围绕资产全生命周期管理、投资管理、资金管理、煤炭购销、市场营销等重点领域精准梳理薄弱环节和管理短板，并将党中央重大决策部署落实、上级监管关注事项以及巡视审计整改要求纳入总体场景规划。这种做法避免了平台建设与企业主责主业脱节，也为后续确定建设边界、数据范围和责任分工提供了统一遵循。
坚持整合现有系统资源，推动监管能力融合升级
以现有业务系统、数据库以及相关专业模块作为基础支撑，强调在既有信息化基础上推进系统整合、数据贯通和功能重构，而不是脱离现有基础另建一套完全独立的新平台。样本企业在司库、投资、采购、科技、产权、公司治理和境外项目管控等方面已具备一定信息化基础，相关系统能够沉淀账户、项目、合同、产权、决策和资金流等数据。在此基础上推进统一接口、统一口径和跨系统关联分析，既有利于降低重复建设成本，也有利于保持监管规则、业务流程和数据来源的一致性。其本质是把分散在不同系统中的管理能力重新组织为可穿透、可追溯、可协同的监管能力。
坚持“小步快跑、分步实施”，分期形成突破
样本企业没有追求一次性覆盖全部业务和全部层级，而是先围绕重点风险、共性问题和整改事项开展首阶段建设，再逐步向更多业务板块和监管场景拓展。在首阶段方案中，梳理形成覆盖党中央重大决策部署贯彻落实情况15类领域、国资监管关注的11类中央企业共性问题，以及国家审计和中央巡视指出问题整改等内容的场景框架，合计覆盖20余类监管场景、70余项风险监测规则。通过优先选择风险集中、数据基础较好、监管需求明确的事项开展试点，可以在较短周期内验证数据质量、规则有效性和闭环机制。在首阶段形成基础功能后，后续阶段建设按照“分阶段、分板块、分重点”的思路推进，围绕投资、产权、境外、金融等重点领域逐步拓展监管场景，结合业务部门个性化需求和新技术应用持续优化平台功能。通过建立“需求提报—开发落地—应用反馈—优化迭代”的持续改进机制，使穿透式监管能够随制度变化、业务调整和风险演化不断更新，避免系统建成后规则固化、应用弱化。
坚持规则嵌入和场景驱动，推动监管运行闭环化
样本企业将建设重点放在“规则、场景、责任、整改”的贯通上，围绕风险识别、自动预警、智能派单、过程跟踪、整改复核和复盘优化等环节构建闭环流程。一方面，将制度条款、业务标准、风险阈值和责任要求转化为可执行的监测规则，使监管要求嵌入业务运行过程；另一方面，对预警事项明确核查主体、办理时限、反馈标准和整改要求，推动问题发现、责任落实和整改督办紧密衔接。该做法使穿透式监管不止于“看见数据”和“发现异常”，而是进一步延伸至问题确认、原因分析、责任追溯和治理改进。
坚持数智技术赋能，稳步深化人工智能应用
在技术应用上，样本企业坚持需求牵引和稳步迭代，不脱离具体监管场景另行搭建通用智能工具，而是立足既有数据基础、规则体系和业务流程，推动人工智能能力与监管需求同步演进。首阶段主要围绕重点风险、共性问题和整改事项，探索实现数据自动采集、模型自动分析、风险自动预警、检查智能派单和整改在线跟踪；后续则结合重点领域拓展和业务部门需求，逐步提升人工智能在非结构化数据解析、异常关联识别、规则细化、模型优化和辅助研判等方面的应用深度。需要强调的是，技术赋能并不意味着以模型判断替代专业判断。对重大风险、复杂交易和责任认定事项，仍需通过业务核查、证据验证和人工复核形成审慎结论。因此，较为稳妥的路径是将人工智能定位为风险筛查、线索发现和决策辅助工具，在提高全量监测效率的同时，保留必要的人工审慎和责任审核机制。
坚持组织保障和多部门协同，形成推进合力
穿透式监管涉及监督、业务、数据和技术多个领域，单一部门难以独立完成体系建设与落地运行工作。样本企业在方案设计中明确了跨部门组织保障机制：首阶段由审计监督部门牵头，数智和技术部门协同推进；后续阶段进一步吸纳业务部门参与场景需求提出、规则确认、模型优化、结果核查和整改跟踪等工作。监督部门负责提出风险视角和闭环要求，业务部门负责解释业务逻辑并核验异常真实性，数据和技术部门负责数据治理、模型开发和系统运维，由此形成“监督提出问题、业务确认实质、技术提供支撑、责任单位落实整改”的协同链条。
阶段性成效：由平台建设向治理能力转化
从阶段性进展看，上述实践探索已形成较为清晰的顶层思路和实施路径，较好处理了顶层设计与分步实施、系统整合与重点突破之间的辩证关系。一方面，重点场景和监测规则的系统梳理，使穿透式监管逐步由概念性要求转化为可实施的工作安排；另一方面，风险预警、核查派单和整改跟踪的流程衔接，推动监督方式由事后检查向过程监测和闭环管理延伸。更为重要的是，这一探索并非简单增加一个信息化平台，而是通过规则、数据、流程和责任的重新连接，为后续拓展重点领域、深化成果运用和完善治理机制奠定了基础。
经验启示与工作建议
基于上述“整合嵌入型”实践，中央企业进一步推进穿透式监管，可重点把握以下几个方面。
将顶层设计放到更加重要位置
推进穿透式监管，首先要回答“为什么建、围绕什么建、先建什么”的问题。中央企业应围绕功能定位、主责主业、重大风险和关键责任链条，形成清晰的建设目标、任务图谱和阶段安排，明确总部与所属企业、监督部门与业务部门之间的职责边界。顶层设计既要体现统一性，也要为不同业务板块保留差异化实施空间，防止因目标不清、职责交叉造成建设碎片化和重复投入。
坚持整合现有系统资源，不简单另起炉灶
充分利用现有司库、财务、采购、投资、合同、产权、审计和内控等系统基础，在统一数据标准和接口规范下推进整合联通，通常比重新建设完全独立的平台更具可行性。建设重点应从追求“系统数量”转向“数据能否关联、规则能否执行、责任能否追溯”，通过对存量系统功能进行梳理、重构和复用，逐步形成覆盖全级次、全链条、全过程的监管视图。
聚焦重点领域和重点场景，率先在关键环节形成突破
穿透式监管不宜平均用力。对中央企业而言，资产全生命周期管理、投资管理、资金管理、采购与供应链、产权交易、整改跟踪等领域，既是风险高发区域，也是治理提质增效的关键板块。中央企业可围绕高频问题、共性问题和上级监管关注点，优先打造一批数据基础较好、规则相对清晰、应用成效可验证的重点场景，再逐步扩大覆盖范围。同时，应根据企业功能定位、产权关系、业务规模和风险等级实行分类分层监管，合理确定数据颗粒度、穿透层级和监测频次，避免监管越位、重复报送和基层负担加重问题。
将规划梳理、数据标准和模型建设同步推进
穿透式监管不是单纯的数据汇总或技术展示，而是要把业务规则、数据标准、预警阈值和责任链条同步嵌入场景之中。中央企业应建立企业级指标口径和数据质量责任机制，明确数据产生、审核、传输、使用和维护各环节责任；同时建立规则模型动态更新机制，根据制度变化、业务创新和预警效果持续调整监测逻辑。只有做到规则可执行、数据可验证、模型可解释、责任可追溯，平台才能真正发挥风险防控与治理支撑作用。
把整改闭环和成果运用作为建设落脚点
穿透式监管的实际价值，最终仍体现在问题解决和治理优化层面。应把风险预警、核查派单、整改督办、复盘评估和结果运用有效衔接起来，建立能够区分表面整改与实质整改的验收标准。对重复发生、跨单位发生和具有共性特征的问题，应从制度流程、授权机制、系统控制和责任落实等方面开展源头治理，并与审计整改、内控评价、绩效考核和责任追究统筹联动，防止监管结果停留在问题清单和数据展示层面。
强化协同机制和复合型人才保障
穿透式监管既涉及业务理解，也涉及审计监督、数据治理和技术支撑。中央企业在建设过程中，应同步建立常态化跨部门协同机制，明确场景提出、规则确认、数据提供、异常核查和整改验收的责任主体；同时注重培养“业务+数据+监督”复合型人才队伍，提升规则梳理、场景识别、模型优化和问题转化能力。
统筹监管边界、模型应用和数据安全
穿透越深，对权责边界、数据安全和模型治理的要求越高。中央企业应按照最小必要原则配置数据访问权限，建立数据分类分级、脱敏使用、访问留痕和安全审计机制，对涉及商业秘密和境外数据的事项严格落实安全管理要求。对人工智能模型，应明确适用范围、验证标准和人工复核责任，防止因数据偏差、规则缺陷或算法不可解释造成误判。通过把依法合规、安全可控贯穿建设和应用全过程，确保穿透式监管在规范边界内稳健运行。
总体来看，中央企业推进穿透式监管，既是监管工具和技术手段的升级，也是治理理念、业务流程和责任机制的系统重塑。本文概括的“整合嵌入型”探索表明，在现有治理和信息化基础上，通过顶层设计先行、存量系统整合、重点场景突破、规则嵌入流程、数智技术赋能和闭环整改运行，可以逐步提升监管的及时性、精准性和协同性。其可借鉴之处不在于简单复制某一平台或某一组规则，而在于根据企业自身功能定位、业务结构和数字化基础，形成监管要求与业务运行相融合的实施机制。需要看到，穿透式监管仍处于持续深化过程中，后续还需要在重点领域拓展、规则模型迭代、跨部门协同、成果运用和数据安全等方面不断完善，推动穿透式监管由工作要求真正转化为风险防范能力和治理效能。
