当前，国资监管体系正加速从传统“报表式监管”向“全链条数智化穿透式监管”跃迁，而随着“AI+国企”战略的推进，监管逻辑也在发生深刻变革——监管者不仅要应对企业组织架构复杂、业务多元及风险隐蔽性强等现实挑战，更需顺应“国资监管现代化”与“数字中国”政策趋势，实现从被动事后查处到主动实时预警的转型。可以说，穿透式监管已成为央国企合规发展和防范系统性风险的核心抓手，其实施效果将直接到影响国资保值增值、国企高质量发展与治理现代化进程。

穿透式监管的政策驱动与央国企转型困局

穿透式监管在国资国企领域的提出，源自于监管政策对“两个效益”协同提升的更高要求——国务院国资委近年来多次强调，要依托数字化、智能化手段，推动国资监管模式从静态数据报送向动态全流程监控转型，尤其是在国有资本布局日益复杂、企业集团化运营趋势明显的背景下，传统监管模式在股权穿透、业务链条追踪、风险预警等方面显现出明显短板。而为应对这一系列缺陷，穿透式监管应运而生，其要求监管机构能够打破企业内部与企业之间、各层级之间的信息壁垒，实现对资金流向、投资决策、财务异常等关键环节的实时穿透与智能分析。

然而，央国企在落实穿透式监管过程中也需要解决多重困局：其一，数据采集与整合难度大，这主要是因为企业内部存在信息系统割裂、数据标准不一、历史遗留数据杂乱等问题；其二，风险识别高度依赖人工经验，无法满足海量数据下的实时性与精准性要求；其三，监管措施多停留在“事后追溯”，难以实现“事前防控”“过程干预”；其四，行业内对“穿透式监管”内涵理解不一，缺乏统一、权威的方法论和实施规范，导致落地过程中标准不统一、协同难推进。

这些问题不仅影响监管效能，更在一定程度上制约了国企高质量发展和治理现代化目标的达成。

AI赋能穿透式监管的理论架构与技术突破

在传统国资监管模式下，数据报送和风险识别往往依赖人工处理，效率低下且难以应对复杂多变的企业运营环境，而随着数字化进程加速，AI技术的引入为穿透式监管打开了新的局面——权威成果如《国资国企穿透式监管白皮书》系统梳理了监管理论，将政策、流程、数据、技术和应用整合为“五位一体”架构。这一理论基础明确了数智监管理念，强调以数据驱动、智能分析为核心，实现政策指引与技术创新的深度融合。

具体来说，AI大模型和智能算法现已成为提升监管效能的关键：通过全域业财数据采集与治理，监管者能够获得更加全面、实时的数据支撑，并且智能体问题识别机制的建立还使系统能够自动捕捉风险信号和效能短板。比方说，AI算法可以分析资金流向、识别财务异常、提前预警投资风险，并通过交叉验证排查虚假贸易和违规交易。这种智能化识别大幅提升了风险管控的准确性和时效性，为监管者提供坚实的技术支撑。与此同时，借助AI技术，监管系统还能够在财务管控、投资监管、风险防控等核心领域实现深度穿透，例如自动校验报表、追踪资金流动、分级预警各类风险，并通过智能化风险监控大屏，将企业运营风险、风险分布和监管效能以可视化方式直观呈现。这种全流程智能监管不仅提升了决策科学性，也推动了监管模式从被动事后响应转向主动过程治理。

AI技术与穿透式监管理论的结合，不仅突破了传统监管的瓶颈，也为央国企构建数字化、智能化的监管生态体系奠定了坚实基础。

穿透式监管的多层级实践矩阵与场景应用

随着AI与数智化技术持续深入，穿透式监管的理论体系逐渐落地于央国企的实际管理场景，形成了多层级、多维度的实践矩阵。在这一过程中，理论与技术的不断完善使得从中央到地方、从集团到基层的国资监管机构，都能因地制宜地部署智能化监管方案，并在关键业务环节取得实效。

在中央企业层面，穿透式监管系统针对复杂股权架构和多元业务布局，已成为核查关联交易合规性、优化投资战略的重要工具。通过智能化平台自动甄别子公司扩张中的资源错配等问题，监管者能够及时发现潜在风险，采取纠偏措施，保障资本配置的科学性和企业高质量发展。这样的案例不仅突显了穿透式监管的实战价值，也为央企内部治理提供了强有力的数据支持。与此同时，省级国资监管机构则围绕财务管控与成本管理，构建了“全域业财数据穿透式闭环监管”模式。依托系统化的数据分析，监管者能够深入掌握企业吨煤成本、资金链安全等核心指标，实现成本管控和资金效率的双重提升。此类实践推动了省属企业财务管理的透明度和精细化水平，为省级国资监管标准化、智能化提供了可复制的经验。

此外，部分地方国资专项监管聚焦于债务风险、投资合规等特色问题，通过“标签—关联—穿透”模式，提升了专项治理的精准度和效率，例如遵义市利用数据标签和关联分析，针对债务、项目、资产等领域开展实时穿透式监管，有效强化了风险防控和合规管理；而基层区县国资监管则因面临“小国资”体量小、管理分散、数据混乱的特殊挑战，转而选择通过搭建一体化穿透监管平台来整合分散数据资源，统一监管标准，推动协同治理，实现基层国资监管智能化转型。这不仅提升了基层国企的治理能力，也激发了“政产学研用”一体化创新的活力。

理论、技术与场景的深度融合，让穿透式监管在不同层级的国资国企管理中实现了从点到面的突破。多层级实践矩阵的形成，充分展现了数智化监管的广泛适应性和高效落地能力，为行业未来的标准化、智能化发展奠定了坚实基础。

穿透式监管的落地路径与智能化应用建议

（1）数据标准化与底座建设

鉴于统一的数据标准是实现多系统、多层级数据互通的基础，在推进穿透式监管数智化升级的进程中，央国企首先应夯实数据标准化与底座建设。通过整合业财、投资、治理等核心系统，央国企能够打破信息壁垒，实现数据的无缝流转与全程可溯，这不仅提升了数据质量，也为后续AI智能分析、流程穿透和风险预警提供坚实保障。也正因如此，当前有越来越多的国企选择与专业平台合作、搭建开放兼容的数据底座，为监管全链条打下坚实基础。

（2）智能体问题识别引擎

智能体问题识别引擎是AI技术在穿透式监管中的核心应用，而通过大模型与智能算法，系统能够自动分析企业运营数据，实时捕捉财务异常、投资偏离、治理漏洞等各类风险信号。相比传统依赖人工经验的方式，智能体识别具备更高的精准度和即时响应能力，其算法可以不断学习和优化，适应不同场景下的风险特征，帮助监管者从“事后追溯”转向“事前预警”和“过程干预”。在实际应用中，智能体引擎已成为提升监管效率、降低风险隐患的重要抓手。

（3）可视化智能大屏

可视化智能大屏是实现监管实时掌控和科学决策的有效工具，其不仅提升了数据可视化水平，还优化了管理流程，让高层决策更具前瞻性和针对性。通过将各类风险指标、数据分析结果和穿透发现以动态图表和智能看板形式集中展示，监管者能够一屏掌控全局，快速定位重点问题并调配资源。并且在实际操作中，智能大屏系统还常与多维数据穿透、风险预警系统深度集成，形成高效的决策支持平台，为央国企监管赋能。

（4）多域主题穿透应用

在财务、投资、风险、“三重一大”等重点领域，穿透式监管能够实现分层分域的数据分析和风险识别。比方说，在财务领域，系统可自动校验报表真实、追踪资金流向并发现潜在风险，并在这一过程中重点关注项目收益、预算偏差和投资合规性。通过多域穿透，各类风险问题都能被及时发现与预警，为央国企风险防控和合规治理提供有力保障，进而推动监管从单一指标向多维度综合治理转型。

（5）专业平台合作

在监管数智化升级过程中，选择与专业数智化平台合作至关重要——红海云等行业领先平台以成熟的技术架构和丰富的实践经验，为央国企提供从数据整合、智能算法到多层级协同监管的一站式解决方案，这种平台合作不仅有利于加快技术落地，还能够弥补企业自身技术短板，提升整体监管能力。此外，依托平台优势，央国企还能实现“政产学研用”一体化联动，打造持续创新的数智化监管生态，助力国资监管现代化目标的实现。

现如今，穿透式监管的数智化升级已经成为了央国企实现治理现代化与高质量发展的必由之路——AI赋能下的智能体问题识别、多域主题穿透与全链条风险监控，将国资监管推向主动、高效、精准的新阶段。而随着政策驱动、技术突破与领先实践持续深化，穿透式监管势必在更多国资国企落地开花，推动行业标准化、智能化、协同化发展。为此，红海云将继续以前沿的数智化解决方案，赋能央国企穿透式监管创新实践，共同开创国资监管现代化新局面。