引用本文请复制此条目：秦荣生：构建智能财会监督体系的总体策略与路径选择[J].财务与会计，2026，（16）：7-10.

秦荣生 | 北京国家会计学院教授

2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出要推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。生成式人工智能（GAI）作为人工智能从1.0时代进入2.0时代的重要标志，通过深度学习模型从数据中学习内在规律，并生成全新、真实、原创的多模态内容（涵盖文本、图像、音频、视频等），为财会监督的智能化转型提供了强大的技术支撑。在此背景下，利用GAI构建《关于进一步加强财会监督工作的意见》（以下简称《意见》）中提出的财政部门主责监督、有关部门依责监督、各单位内部监督、中介机构执业监督、行业协会自律监督“五位一体”的全链条、协同化智能财会监督体系，需以“数据先行、技术赋能、体系协同、安全可控”为核心，通过数据支撑、场景应用、机制保障，推动财会监督从“被动响应”向“主动防控”、从“碎片化”向“一体化”转变。

GAI为破解财会监督“数据庞杂、人力不足、协同困难”提供了革命性工具。只有坚持以财政部门主责为牵引、以统一大模型为底座、以制度—技术—人才“三同步”为路径，才能真正把智能财会监督体系从蓝图变成可持续、可扩展、可问责的数字化治理生态，为服务党中央、国务院重大决策部署贯彻落实、强化财经纪律刚性约束、“零容忍”打击会计评估违法违规行为提供长期动力。

（一）明确目标任务

一是监督效能显著提升。GAI辅助实现监督流程自动化和智能化，大幅提高监督效率和精准度。二是风控能力持续增强。利用GAI实现从“事后查处”向“事前预警、事中管控”的转变，构建全周期智能财会监督体系。三是监督体系更加协同。利用GAI形成横向协同、纵向联动的智能财会监督网络，打破数据孤岛，实现财会监督资源的优化配置和监督效能的最大化。四是数据价值充分释放。通过GAI深度挖掘监督数据价值，为宏观政策制定和微观决策提供有力支撑。五是维护市场经济秩序。加强财会监督的基础和应用，通过GAI构建更加智能、高效、协同的财会监督新格局，为维护财经纪律和市场经济秩序提供有力保障。

（二）制度基础定位

建议以GAI作为基础，把“统一数据底座+智能分析中枢+协同处置引擎”嵌入《意见》提出的“五位一体”监督体系中。其中，财政部门主责监督基础规则制定、加强监督、规范秩序；有关部门依责监督行业数据归集、联合预警、协同执法；各单位内部监督实时监控、风险自查、整改闭环；中介机构执业监督合规复核、聚焦风险、确保质量；行业协会自律监督行业引领、质量监督、诚信建设。

（三）总体架构设计

利用GAI构建智能财会监督体系，应以“1+4+N”云—边—端混合部署。

构建一个全国智能财会监督大模型（Fins  GAI）。建议由财政部牵头建立千亿级参数领域大模型，统一语料、算法和监督评价口径。财政部切实履行好监督主责，发挥好牵头抓总作用，统筹协调其他各类主体协同开展财会监督工作。

构建四级财会监督节点。中央国务院层面（部委）、省级、市级、县级层面，分别负责模型精调、数据回流和属地执法，着力打通各监督主体之间、中央与地方之间、财会监督与其他各类监督之间的有机联系，推动构建“纵横贯通”的工作机制，实现同题共答、同频共振、同向发力。

构建N类前端财会监督Agent（人工代理）。面向党和国家重大政策实施、预算管理、资金使用、会计核算、审计取证、举报分析等场景，针对重点领域多发、高发、易发问题和突出矛盾，分类别、分阶段精准施策，提升监督效能。

（四）支撑保障措施

利用GAI构建智能财会监督体系，需严格遵守数据安全与隐私保护法规（如个人信息保护法、数据安全法等），通过技术与管理措施防范     风险。

数据治理。建立《财会监督数据共享目录》，明确“共享属性、更新频率、责任主体、使用范围”四张清单。对涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私的数据采用隐私计算+可信执行环境（TEE），实现“数据可用不可见”。

模型优化。对于Fins GAI模型，应采取“财会监督领域数据预训练+模型微调+深度学习（ML）”三级递进，降低幻觉率。建立红蓝对抗机制，红队持续输入诱导性提示词，测试模型伦理与安全边界。

人才与标准。建议财政部制定《生成式人工智能在审计与财会监督中的应用指引》，对提示词工程、输出复核、责任认定等作出行业级规范，并推出智能财会监督能力培训项目，覆盖中央、省级、市级、县级四个层次的财会监督业务骨干。

利用GAI构建“五位一体”的智能财会监督体系，需从路径选择入手，以数据为核心，通过 GAI 赋能各监督主体实现智能化监督转型。关键在于构建分层架构的技术体系，设计各监督主体的GAI应用场景，建立协同联动机制，分阶段推进实施，并强化数据安全与伦理合规保障。

（一）财政部门以GAI构建主责监督“大脑”，强化统筹与穿透式监管     

财政部门作为财会监督的主责主体，可依托GAI打造“智能决策+精准执行”的监督平台，实现对部门预算、资金流向、下级财政的穿透式监管。

政策贯彻实施智能监督。建立全国统一的“党和国家政策语料库”和“财经法规知识图谱”，作为Fins GAI 的核心预训练数据，对党和国家政策法规进行深度学习，建立政策知识库。输入某部门、单位“业务领域+业务问题”，系统即可自动匹配相关政策法规并提供专业解读，实现对政策法规贯彻落实的智能监督。

资金流向穿透式监督。利用全国预算管理一体化系统打通单位和企业业务系统（如ERP、财务软件）与财政监管系统，实现财务数据、业务数据实时穿透。搭建预设风险规则引擎，通过海量历史数据训练提升疑点识别精准度。对支付金额、收款人信息、项目关联度等多维数据进行并行分析，快速锁定异常特征，实施资金流向穿透式监督。

内控与绩效智能评价。利用GAI的逻辑推理能力，对企业内控报告（如内部控制评价报告、内部控制审计报告）进行全面智能审核，评价内部控制的有效性。智能读取部门和单位的项目绩效目标、用款进度、自评报告，生成可解释的评价初稿，供财政部门评价项目绩效。

（二）有关部门以GAI为纽带强化依责监督协同，打破“数据孤岛”

党和国家有关部门作为财会监督的协同主体，可通过GAI实现计划衔接、数据共享、线索移送的协同机制，打破“数据孤岛”，避免重复检查与监管漏洞。  

实行“一户式”精准联合画像。打通财政、国资、税务、金融、审计、市场监管等部门数据，有关部门利用GAI对非结构化文本（财务报表、审计报告、巡视整改说明等）进行语义对齐，共享相关数据，实现单位“一户式”精准画像。

跨部门数据共享与线索移送。建立财会监督数据共享平台，整合税务（发票数据）、审计（审计报告）、市场监管（企业信用）等部门的数据。部门之间需及时移送涉及本领域的问题线索（如税务发现企业偷税线索移送财政，审计发现资金违规线索移送纪检监察），并通过GAI分析线索关联性，提高线索利用率。

实施联合监督与成果共享。通过GAI制定协同监督计划（如针对“三公”经费、扶贫资金的联合检查），整合各部门的检查力量（如财政+审计+纪委监委），使用统一的GAI检查工具（如票据审核模型、风险预警模型），实现“一次检查、全面覆盖”。

（三）单位内部以GAI推动自我监督升级，实现“事前—事中—事后”闭环

各单位作为财会监督的责任主体，可通过GAI构建“流程管控+风险预警”的内部监督体系，实现财会监督流程自动化、风险实时预警及决策支持优化，从源头上防范违规行为，提升财会监督透明度与管理效率。

财会监督流程自动化。应用光学字符识别（OCR）、机器人流程自动化（RPA）技术，自动整合 ERP、银行流水、合同文本等非结构化数据，实现业务流、资金流、票据流、合同流“四流合一”的实时穿透式监控。应用GAI 解析PDF电子票、扫描件等复杂格式，自动标记“购买方开户行缺失”“货物名称与合同不符”等异常项，同时通过自然语言处理（NLP）技术提取合同关键条款，生成结构化风险清单。

风险实时识别与预警。基于深度学习模型（如孤立森林算法）构建动态风险图谱，自动识别重复付款、未经授权的转账等异常模式。利用深度学习算法，GAI可对海量交易数据进行异常检测，识别潜在舞弊行为。发现风险即时预警，并发起整改流程，实现“发现—整改—反馈”闭环。

支持和优化经营决策。GAI可基于财会监督系统中的合规规则库，对经营决策方案进行预演，自动标注业务合规风险点、测算对其影响，并自动生成优化方案。还可基于财会监督系统中的“投入产出比” 等数据，结合业务部门的实时需求，生成“动态资源资金分配方案”。对于财会监督中发现的闲置资产，GAI 可通过分析资产特性、市场需求及处置成本，生成盘活方案（如变卖、租赁、改造再利用）并测算收益。

（四）中介机构以GAI为支撑提高执业监督效能，强化“看门人”作用  

中介机构（如会计师事务所、代理记账公司等）作为财会监督的社会主体，可通过GAI构建“智能合规+风险提示”的执业体系，提高审计、代理记账、评估等的准确性与效率。

智能合规复核。“合规复核”是中介机构执业的基础和生命线。利用GAI的规则引擎+深度学习，对中介机构的执业行为（如审计程序、代理记账流程、报告质量）进行自动复核，确保每一项工作程序、每一个结论都符合法律法规、执业准则和职业道德规范。如GAI对会计师事务所审计工作底稿进行一致性、完整性、准确性复核，标记逻辑矛盾或引用过期准则的段落。

智能风险评估。利用GAI全面评估其诚信水平、经营风险、财务风险以及自身的专业胜任能力。将风险评估结果直接转化为具体的审计/执业程序。持续关注金融工具公允价值、商誉减值、收入确认、关联方交易、持续经营假设等传统高风险领域。运用大数据分析和可视化工具，对中介机构或全行业的项目风险进行扫描和排序，实现风险的动态、前瞻性管理，为决策提供数据支持。

智能质量检查。通过GAI构建以“领导责任、职业道德、客户关系、业务执行、监控”为核心、中介机构统一的智能质量管理体系。对GAI监控中发现的问题深入分析根源，提出整改措施建议，并跟踪整改效果，形成“检查—发现—整改—提升”的闭环。GAI还能提供分层次、针对性的专业培训，不仅包括专业技能，还包括职业怀疑、职业判断和职业道德的培养。

（五）行业协会以GAI为引擎强化自律监督，构建“诚信+规范”生态

行业协会（如注册会计师协会、代理记账行业协会）作为财会监督的自律主体，可通过GAI构建“信用评价+标准引导”的自律体系，推动行业规范化发展。  

智能信用评价。利用GAI的大数据分析能力，整合行业协会的会员数据（如执业记录、投诉情况、服务质量），构建“信用评分模型”。如将会计师事务所、注册会计师、资产评估机构的相关静态数据与动态行为数据“喂”给 GAI，生成多维标签，实现“一机构一评分、一师一评分”。

智能诚信引导。通过GAI的知识生成能力，自动生成事务所透明度报告（包括收费区间、客户结构、诚信与处罚记录），通过协会官网向社会发布，为会员提供“诚信智能咨询”，倒逼中介机构完善诚信机制建设。

行业风险预警。GAI分析行业内执业数据，识别潜在风险趋势，及时向会员发出预警。行业协会可利用GAI技术，对行业内的典型案例进行深度学习，提炼风险特征，形成行业风险图谱。

（六）协同机制以GAI为桥梁打通“五位一体”监督，形成监督合力

通过GAI构建“横向协同、纵向联动、贯通协调”的机制，实现“财政主责监督、部门依责监督、单位内部监督、相关中介机构执业监督、行业协会自律监督”的协同监督。

横向协同监督。建立跨部门、跨领域的数据共享交换平台，实现监督数据的互联互通（如财政部安徽监管局与税务、人民银行、金融监管等部门建立“数据互联、成果互用、整改互推”的横向联动机制）。建立联席会议机制（如财政、税务、审计等部门每年召开联席会议），通过GAI分析“监督计划重叠”（如多个部门检查同一企业），优化监督资源配置（如合并检查任务）；建立线索移送机制（如部门间通过GAI平台实时移送线索），提高线索处理效率。 

纵向联动监督。建立重大事项报告机制，实现“上下联动”（如基层单位通过GAI平台向财政部门报送重大资金使用情况，财政部门通过GAI分析基层数据、及时调整监督策略）；建立考核评价机制（如财政部门通过GAI平台考核部门的监督工作成效），将考核结果纳入领导班子年度考核。

贯通协调监督。推动财会监督与党内监督、人大监督、民主监督、司法监督等的贯通（如纪检监察机关通过GAI平台获取财会监督数据，查处违纪违法问题）；推动财会监督与群众监督、舆论监督的贯通（如通过GAI平台接收群众举报的违规线索，及时核实处理）。

构建智能财会监督体系是一项长期的工作，需要经历规划准备、试点示范、推广应用、深化提高等阶段，逐步建立和完善。

一是规划准备阶段（6个月）。进行需求分析与现状评估，全面调研各监督主体的业务需求和痛点，评估现有信息化基础和数据状况；进行全面系统设计，制定智能财会监督体系建设规划和技术路线图，明确建设目标、重点任务和实施路径；强化组织保障，成立跨部门项目领导小组，明确职责分工，建立协同推进机制。 

二是试点示范阶段（12个月）。选择试点单位，优先选择数字化转型基础较好、财会监督需求迫切的单位开展试点（如财政部门、大型国有企业、会计师事务所等）；搭建基础平台，构建GAI平台、数据平台等基础平台，实现数据集中管理和GAI能力共享；开发核心应用，针对试点单位的核心业务场景开发“政策智鉴”“数据智审”“规章智检”等GAI应用原型；试点应用与优化，在试点单位部署应用并收集反馈，持续优化完善应用功能和用户体验。     

三是推广应用阶段（18个月）。扩大应用范围，在总结试点经验的基础上，将成熟的GAI应用逐步推广至其他监督主体；完善协同机制，建立健全横向协同和纵向联动的工作机制，实现各监督主体间的数据共享和业务协同；构建标准体系，制定数据标准、接口标准、应用标准等，确保财会监督系统互联互通和信息共享。 

四是深化提高阶段（36个月）。全面集成应用，实现各监督主体的GAI应用系统全面集成，形成完整的智能财会监督体系；实行定期评估，定期对智能财会监督体系的运行情况进行评估，发现问题及时整改；智能优化升级，建立反馈机制，根据用户反馈和业务需求变化，持续优化系统功能和应用场景，持续引入先进GAI技术，提升监督的智能化水平和精准度；建立长效机制，建立智能财会监督的长效运行机制，确保系统持续发挥作用。

附件下载：