陈晋军、林玲、黄嘉升 | 国网福建省电力有限公司财务资产部

郝颖 | 北京师范大学经济与工商管理学院

当前国资国企改革正处于由“管资产”向“管资本”加速转型的关键阶段，这一转型并非简单的监管对象调整，而是监管逻辑、监管工具与监管方式的系统性重构。AI智能体作为数字化时代的监管利器，为企业实现全流程穿透式监管与治理提供了新的解决方案。

尽管国资监管的政策导向日益清晰，但在具体实践中仍面临若干相互交织的结构性约束，集中体现在监管覆盖、运行方式与支撑条件等方面。这些问题并非孤立存在，而是伴随集团化经营深化和业务复杂化逐步显现，对穿透式监管目标的实现形成现实掣肘。

从组织结构与监管覆盖看，大型国有企业普遍呈现多层级治理结构，经营活动大量分布于基层单位和项目主体之中。传统监管模式主要依赖分级报送和集中审查，监管触角往往停留在集团或一级子公司层面，难以及时、持续地反映三级及以下企业的具体经营行为。这种层级衰减效应使部分微观风险在基层积累、在上层显现，形成“宏观可见、微观失焦”的监管  盲区。

从监管方式与响应机制看，现行监管仍以报表审查和定期检查为主，其本质是以结果性指标为导向的阶段性监管。在金融衍生品、跨境投资、供应链金融等业务节奏加快、风险传导加速的情形下，这种静态方式难以及时捕捉风险生成的早期信号，监管介入往往滞后于风险演化过程，难以在关键窗口期发挥前置防控作用。

从数据基础与业务复杂性看，国资监管中常见的虚假贸易、隐性债务、违规挂靠等问题多嵌套于复杂的交易结构和多主体安排之中，风险分散于资金流、货权流、票据流等多个维度。然而，企业内部信息系统长期分散建设，数据标准和统计口径不统一，监管数据又高度依赖人工汇总，制约了跨系统、跨业务的综合分析能力，使监管难以透过表象识别潜在风险。

在运行机制层面，监管权责边界不够清晰、部门协同成本偏高的问题仍然存在，部分规则更新节奏滞后于业务创新，监管判断在一定程度上依赖经验，影响了监管尺度的一致性和可预期性。同时，不同层级单位在人员能力和信息化基础方面差异明显，监管要求在向基层传导过程中容易弱化，合规工作难以深度嵌入日常经营管理。

上述问题共同削弱了监管的穿透力和前瞻性，也表明在制度要求不断强化的同时，仍有必要通过更系统的机制与工具，对监管模式进行结构性优化，以支撑智能化、穿透式监管的有效落地。

AI智能体综合应用大数据、人工智能、机器人流程自动化（RPA）、云计算等多种技术，基于AI智能体的穿透式监管以重构财务运作模式为目标，可以应付多层级治理结构、业务链条复杂化和风险形态隐蔽化等现实挑战，其具有以下特点与优势：

（一）数据集成与共享中枢，破除信息“孤岛”

AI智能体围绕企业级数据中台建设，对业财数据标准口径进行统一，对接并打通与项目管理、人事管理、资产业务、财务核算系统接口，对接、采集系统数据，清洗、融合企业各业务数据源信息，使得项目信息、人员信息、费用信息同源共享，实现数据价值驱动的业财数据深度融合。AI智能体不仅具备跨系统、跨层级的数据集成能力，还具备在业务语境下还原交易实质的能力，为监管判断提供更完整的信息基础。

（二）流程自动化执行引擎，提升运营效率

RPA自动识别规则清晰、可重复的工作，在财务管理使用平台场景下可实现自动判断报销发票真伪及是否合规、自动按照规则推送审批流程、自动按照业务单据生成会计凭证、自动银行对账等，节省财务人员的工作时间，使其投入更具有价值的管理工作中，从而大幅缩减业务处理周期。

AI智能体融合人工智能、大数据分析、知识图谱等技术，可以在一定程度上替代以人工经验为主的稽核方式，对高频交易和复杂结构进行持续监测。同时，监管体系还需形成“识别—溯源—处置—销号”的闭环治理机制，使风险处置不止于发现问题，而是能够沿着业务链条追溯成因、明确责任并跟踪整改效果，防止问题反复出现。

（三）智能规则与算法内核，保障核算精准合规

AI智能体可以将会计准则和税务法规等复杂的规则体系数字化处理为具体的可执行的财务规则，通过先进的算法模型为企业给出智能可行的方案。如利用自然语言处理（NLP）技术自动分析并提取费用报销单中的核心元素，根据项目阶段（探索或开发）智能推荐资本化或费用化的备选建议，通过系统自动识别间接费用分摊的数据源，按照内部模型进行有效的智能化核算分摊等，从而提高核算的准确性和统一性。

除技术层面的升级外，企业在实践中同样需要通过监管体系建设，应对权责分散和协同不足的问题。AI智能体可满足服务跨部门、跨层级的协同监管需求，使财务、审计、风控、纪检等职能在统一数据基础和流程框架下开展工作，减少信息重复采集和判断分歧。同时，通过在系统中嵌入权责划分、流程节点与留痕机制，有助于将监管责任具体化、可追溯化，使“谁来管、管到哪、出了问题如何追责”在操作层面更加清晰。

（四）实时洞察与风险预警，赋能智慧决策

AI智能体基于集成后的大数据，能够从多方面进行数据分析和智能展示，实现对项目执行的实时预警，对突破预算、异常开支等风险点自动预警，构建多维度的可视化管理平台，动态展现各项目、各技术领域投入强度、成本结构、税收减免优惠等情况，提供及时、准确的决策依据，便于相关方开展资源分配及战略决策。

AI智能体通过对监管过程中形成的数据进行持续积累与结构化整理，可以为企业识别风险高发领域、评估制度执行效果和优化内部控制提供参考依据。在这一过程中，监管平台更多承担的是信息支撑和分析辅助角色，而非替代管理决策本身。通过将监管数据有序引入治理分析和决策支持环节，企业有望在保持监管边界清晰的前提下，实现监管与经营管理之间的良性互动，为企业的稳健运行和高质量发展提供更加扎实的基础支撑。

国家电网有限公司（以下简称国家电网）积极探索将AI智能体应用于穿透式监管，以提升内部稽核的自动化与智能化水平。本文以国家电网为例，说明AI智能体在逾期付款稽核中的具体应用。逾期付款稽核的难点在于“责任主体定位难（人难找）”与“逾期标准判定难（事难核）”，且“业务差异化与风险管理同质化”矛盾突出，叠加实操障碍，严重制约稽核效率与精准度。借助AI智能体，通过原始凭证要素识别、逾期付款稽核与判定、AI跟踪监管、AI自动汇总简报生成等步骤，可实现全流程穿透式监管与治理。AI智能体逾期付款稽核工作流程与优化全景图如图1所示。

（一）原始凭证要素识别

AI智能体对原始凭证要素进行识别，可拉通管理差异，为后续标准化稽核奠定基础。具体而言，AI智能体通过“光学字符识别（OCR）+NLP语义分析+词库匹配”，精准识别“付款关键条款”，提取金额、业务编号等关键信息，将其转为结构化数据，并依据业务、单位类型精细化分类归集，对接台账系统，实现与台账自动关联。随后，AI智能体依托从合同、结算单等材料中提取的经办与责任人信息，穿透定位应付账款责任至末级组织及最终责任人，实现责任制数字化落地。此外，面对残缺破损的非结构化凭证，AI智能体可根据文字的语义碎片、潜在的业务逻辑，通过知识增强的图神经网络，将当前凭证的碎片化信息与海量历史稽核案例、业务规则库进行关联匹配，进而实现对破损材料的精准识别与归类，减少了部门之间的低效纠缠。

利用AI智能体，可实现台账的结构化数据与凭证的非结构化数据的自动关联，完成逾期付款稽核智能体与国家电网光明大模型的对接，打通凭证与台账的数据壁垒，匹配准确率达96%，建立起财务核对的智能桥梁。

（二）付款逾期稽核与判定

AI智能体通过联动多维校验逻辑与信息，精准判定付款逾期。首先，AI智能体通过关联历史数据，联动校验机制，通过“梳理前置条件→应支付日期计算→状态判定→金额校验”四步校验逻辑，运用数据分类与分析算法对数据进行梳理，比如将款项按“有分歧”“无分歧”“未逾期”等分类，精准识别并标记台账虚报、误报、重复报问题，突破局限。

其次，AI智能体依托融入稽核逻辑与财务知识的大模型，进行异常规则定义、明确标准，细化特殊场景规则，如监理项目需补充资料为技术转化奠定业务基础等，针对合同主体条款、特殊约定、补充协议等复杂付款稽核材料，精确判断支付节点。再将“有分歧”的款项进一步细化为质量、结算、诉讼、政策等分歧类型，并统计各类别的笔数和金额。借助智能匹配与关联模型，结合预设规则，最终以直观的环形图等形式，实现对风险款项的高效梳理与可视化展示。因此，AI智能体通过台账、合同、凭证交叉稽核能力，构建“数据互通、逻辑互验”的全链条验证体系，实现逾期判定的精准化与智能化。

（三）AI动态跟踪监管

AI智能体可以实现对逾期款项从计划制定到执行监管的自动化跟踪，缩短跟踪周期，实现稽核全流程闭环管理。主要包括以下三个功能：一是自动向定位后的责任主体推送还款计划制定要求，实时接收反馈并记录进度。二是对比约定付款时间与实际付款进度，对逾期风险款项自动预警。三是对未按计划执行的情况，定向提醒责任人并同步监管数据至上级，减少人工反复对接。AI智能体可搭载差异原因分析模型，自动关联同期业务变化（如本月清欠率环比下降5%，因新增3笔大额工程类账款，清欠周期较长）、政策调整（如地方清欠政策收紧，部分款项审批延迟），生成差异原因清单（如70%的清欠率下降源于新增大额款项），结果可对接RPA流程实现自动提醒与催办。AI智能体动态跟踪与差异分析能力的深度融合，不仅实现了过程监管的自动化，更为后续的清欠决策与风险溯源提供了精准的数据支撑。

（四）AI自动汇总简报

AI智能体自动整合全流程稽核数据，按统一标准格式完成数据筛选、分类与深度分析。随后，基于分析结果自动生成清欠简报，包含逾期概况、高风险点、清欠建议等核心内容，该过程将人工简报编制时间从5个工作日大幅缩短，实现稽核成果快速输出，支撑后续清欠决策。此外，AI智能体可以针对已识别的逾期款项分析逾期原因（审批滞后、单据缺失），生成阶梯式补救计划，明确“1日内补监理验收单、2日内完成财务审批、3日内发起付款”，并标注每阶段违约金风险（超期4天起每日600元），提供清晰整改路径。