深圳市龙岗区财政局积极响应推进财政管理科学化精细化的要求，指导和监督全区600余家预算单位（涵盖街道、医疗卫生、教育等行政事业单位）开展内控体系建设工作，引入人工智能技术，构建智慧监管体系，系统性应对传统模式的痛点，切实提升了财政监管能力和治理水平，为治理创新提供了有益借鉴和实践参考。

（一）传统内控模式的局限性与治理瓶颈。一是监管对象的复杂性与管理手段单一性的冲突日益突出。各预算单位职能差异较大、业务场景多样，以往“一刀切”式的监管标准缺乏针对性，难以精准匹配不同单位的风险类型，影响监管实效。二是风险环境动态变化与防控措施相对静态的矛盾制约了防控时效性。如政府采购、资产管理等领域的政策法规更新较快，近两年市、区两级政府先后出台、更新采购领域相关政策6次，仅依靠人工识别风险与审核往往耗时冗长，导致内控措施相对滞后于业务发展，易积累合规风险。三是治理效能提升的迫切需求与人力资源相对紧张的矛盾较为典型。内控数据填报、审核等工作高度依赖人力，不仅效率偏低、信息不对称问题突出，也难以满足大规模、高质量监管的实际需求。

（二）数字化转型的政策机遇与实践基础。《关于深入实施“人工智能+”行动的指导意见》明确提出，各地区各部门要紧密结合实际，因地制宜抓好贯彻落实，确保落地见效。深圳市龙岗区积极响应国家战略，明确提出创建人工智能全域全时应用示范区的目标，为财政管理创新营造了有利的政策环境。2025年2月，龙岗区在全国区级层面率先部署上线政务外网专用Deepseek-R1大模型，为后续的财政智能应用奠定了坚实技术基础。与此同时，龙岗区将内控建设作为财政管理的核心基础工作持续推进，在深圳市率先构建了以“一个总体框架+六大经济活动指引”为核心（即“1+6”体系）的行政事业单位内部控制制度体系。其中，聚焦预决算管理、收支管理、资产管理、工程管理、政府采购、合同管理六大关键领域的《龙岗区六大经济活动内部控制流程指引》，为各预算单位提供了标准化的操作范本，也为深度应用人工智能技术、优化财政内控营造了良好基础环境。

（一）推动跨领域协同，高效推动系统落地运用。针对监管对象复杂、维度多元、时效要求高等核心挑战，以“实现全流程闭环管理”为导向，着力整合各方资源。在系统设计阶段，联合区政务和数据局等部门组建专项团队，围绕顶层规划、技术选型、数据标准化、安全保障等重点环节协同推进，确保系统功能与财政核心管理要求无缝衔接。在系统运行阶段，形成以区财政局为主导、预算单位应用反馈、技术团队负责迭代优化的三方联动机制。预算单位在日常应用中发现问题并提出建议，能够及时转化为系统智能模块更新和功能优化完善，切实解决了以往存在的数据壁垒、填报口径不一、业务流程割裂等问题，有效提升了数据整体质量和系统应用价值。

（二）打造内控知识生态，赋能预算单位能力建设。结合区域特点，坚持创新理念，采取分步推进策略。以风险评估为突破点，通过专项功能模块动态识别和监测关键风险点，提升各单位主动管理风险的意识。以内控评价为抓手，创新融合当年内控评价试点工作，将400余项标准化评价指标嵌入系统，保障评价工作的规范性和尺度统一。同时，构建知识支持体系，在系统中精心搭建“政策解读库、典型案例库、典型问题库、风险线索库、培训资源库”五大核心知识模块，为全区预算单位提供权威、即时、便捷的政策查询、实务参考和能力提升资源。通过上述措施，成功构建融合“风险评估—内控评价—能力辅导”功能的内控知识赋能生态。

（三）深化智能应用，推动监管质效跃升。在系统使用过程中，依托“五库”知识支撑和前沿AI技术引擎，系统集成部署了多项实用智能化工具，显著提升监管工作效能。运用内控制度智能审查工具，关联最新法规条文自动进行合规性筛查，精准识别条款缺失、表述冲突等隐患，并自动生成差异分析底稿和修订建议。运用业务流程协同工具，实现跨业务数据关联和任务追踪，以可视化方式监控审核进度，对超期任务自动触发催办提醒，大幅优化了跨部门协作效率。运用智能分析辅助模块，提供灵活的数据剖析功能和多维动态数据看板，为监管决策提供有力支撑。运用智能报告工具，支持灵活定制报告模板，通过关键词识别和指标关联，自动生成个性化报告，极大简化了报告撰写过程。系统还集成了智能公文排版等辅助功能，进一步提升了办公效率。实践证明，得益于系统的支持，各单位风险评估整体填报效率平均提升超35%，单份报告编制、审核周期缩短约5小时，预计全年可节约近3000个工时；指标设置环节时间缩短约3小时，预计全年可节约近2000个工时，资源配置效率和管理的精细化水平同步提升。

内部控制作为政府经济活动的关键环节，具有覆盖面广、政策性强、复杂度高等特点，亟须通过持续的机制创新与技术赋能实现治理能力的提升。龙岗区紧密结合辖区内预算单位较多的现实背景，积极探索人工智能深度融入内控监管的实施路径，实现三重突破。一是风险防控从静态走向动态精准，人工智能技术的应用大幅增强了风险预警的前瞻性、识别定位的准确性。二是运行效率从低效转向集约高效，流程化与智能化处理有效缩短了业务周期，减轻了基层工作负担，释放了宝贵的人力资源。三是管理模式从分散趋于协同共享，通过自动处理机制和知识共享环境，降低了跨部门沟通协调成本，整体管理效能得以提升。