“星辰御风”穿透式监管白皮书(第5期):体系化落实穿透式监管推进路径

组织保障是做好穿透式监管的前提

组织的扁平化、协同化与强推进是构建穿透式监管体系的核心前提。当前企业管理模式中，各条线、各部门存在职责边界清晰、协同联动不足的特点，“各管一摊、各司其职”的惯性思维，与穿透式监管“横向到边、纵向到底”的核心要求存在明显矛盾。

要实现业务、数据、风险的全流程穿透，必须打破部门壁垒，重塑组织运行逻辑，建立常态化、制度化的组织保障机制，而非仅依赖阶段性专项工作组。实践表明，穿透式监管是典型的“一把手工程”，由主要领导亲自部署、强力推动，才能有效破除协同障碍、保障工作落地见效，这一规律在服务中央企业的过程中已得到充分验证。

面对穿透式监管工作中的复杂难题与跨领域挑战，必须强化统筹协调力度，通过建立统一领导、分级负责的协同推进体系，进一步厘清职责边界、细化分工责任，坚持问题为导向、目标导向，聚焦关键环节扎实推进每一项工作、抓实每一个节点，配套适配的组织策略与保障机制，以强有力的组织保障推动各项工作落地，为建成系统科学、全面覆盖、自动预警、运转高效、充满活力的国资央企智能化穿透式监管体系提供坚实支撑。

顶层策划是穿透式监管体系建设的基础

根据穿透式监管的相关要求，国资国企及地方国资委需科学制定穿透式监管体系建设总体规划，为建成系统科学、全面覆盖、自动预警、运转高效、充满活力的国资国企智能化穿透式监管体系提供系统性的顶层指引。该顶层规划需统筹整合顶层设计、监管标准要求、组织管理机制、集团战略协同及业务管理等核心要素，实现各环节有机衔接、协同发力。

在顶层设计层面，围绕组织保障、制度规范、运营评价三方面展开。一是建立高效组织领导机制流程，坚持“一把手工程”，成立穿透式监管领导小组，明确职责分工与组织协调机制，构建纵向联动、横向协同的工作格局。二是完善制度体系，按照管理运营制度、平台技术规范两个维度协同配套、一体推进。管理运营制度层面，通过权责界面管理指引、业务流程管理制度、监管流程管理制度、风险运营管理制度等，厘清权责边界，规范合同、产权、投资等核心业务全流程风控规则，建立风险分类分级评估、协同会商处置、评价考核问责的闭环机制；平台技术规范层面，通过技术平台、数据治理、风险模型、安全管理等四类制度规范，构建覆盖基础设施、数据、模型、平台及应用的全维度技术规范，保障平台顺利部署实施。三是健全运营评价机制，建立科学评价指标体系，将监督评价结果与问责、考核、资源配置直接挂钩，实现监管执行到结果应用的闭环管理。通过定期通报监管问题、闭环效率、数据质量及模型运行效果，持续优化组织效能，保障穿透式监管体系常态化、制度化、长效化运行。

在平台规划层面，以监管要求、集团战略与业务管理为导向，制定整体平台建设规划，明确系统架构蓝图。通过建设基础设施、数据中台、模型中台、运营平台等技术底座，为穿透式监管提供夯实技术能力。风控模型建设方面，明确模型建设规划，包括模型指标体系、模型有效性评估、模型应用集成方案等。同步统筹开展企业级数据层统一架构规划，系统性打造一体化企业级数据中台，聚焦风险导向、问题导向推进跨领域、跨条线、跨系统数据全域采集、融合汇聚与统一治理。按照统一工作部署，分阶段组织专项工作组，倒排计划、集中攻坚，推动业务梳理摸排、数据入湖、系统发布上线等重点工作落地，为穿透式监管提供稳定、高效、智能的技术支撑。

基础设施是穿透式监管的重要保障

弹性、安全、绿色的基础设施是穿透式监管的重要保障。以资源高效化、管理智能化、服务敏捷化为核心，构建支撑数字化转型的弹性、安全、绿色的基础设施体系，形成“生产域-交换域-服务域”的三级安全体系，护航穿透式监管的安全稳定运行。在基础设施建设中，秉承高可用、高安全、高可扩展及先进性、规范性原则；在网络安全方面，坚持统筹规划、创新驱动、自主可控、安全可靠，需实现全栈的国产化。

稳定灵活的技术架构是穿透式监管的核心支撑与弹性底座。基于“充分利旧、避免重复建设“的基本原则，以“一大屏、一平台、一个库、一张网、一朵云”为核心分层框架，实现各产品模块插拔式灵活组装，快速融入现有产品体系。同时需全链路安全保障机制，全面实现从数据采集、治理到监管业务应用的全流程闭环监管支撑。

数据中台是穿透式监管的数据中枢与能力枢纽

统一的数据中台是穿透式监管体系的数据中枢与能力枢纽，通过全域风险数据汇聚整合、统一数据标准治理、数据资产目录化管理、实时数据服务输出、多维度关联分析、安全可控的数据共享等核心能力，依托大数据、图计算等成熟技术，结合可信空间等新型技术能力，全方位强化数据中台的支撑效能，同时筑牢数据安全防线，确保数据中台稳定、安全、高效运行，为穿透式监管提供坚实的数据与技术支撑。

建立数据采集与自动化校验能力和机制，依托标准化数据规则、多维度交叉验证等核心能力，对源头采集数据开展实时性、智能化校验审核，系统识别数据缺失、逻辑矛盾、格式异常等问题，自动完成纠错、补全与标准化处理。通过常态化数据治理与动态校核，持续夯实底层数据质量，确保数据真实准确、口径统一、来源可溯，推动零散、原始数据逐步汇聚形成高质量、高可信、实时更新的标准数据集，为穿透式监管模型运算、风险识别分析及监管决策执行提供坚实可靠的数据基础。

数据治理是穿透式监管落地、数据资产管控及数据价值释放的关键，其工作具有专业性强、流程繁琐、工作量大的特点，是穿透式监管体系建设的基础性、关键性工作，必须扎实推进且坚持应用驱动原则。鉴于国资国企数据体量庞大、类型繁杂，数据治理无需全面覆盖所有数据，应立足监管需求，以解决实际问题、发现潜在风险为导向，反向梳理所需数据范围与标准，采用“标准牵引+应用牵引”的方法论，做到“治理即应用、应用即见效”，提升治理工作的针对性与实效性，坚持“小步快跑、迭代优化”的治理节奏，聚焦重点监管场景推动数据应用落地，充分释放数据价值。

针对敏感数据跨境应用与合规监管需求，隐私计算是实现数据安全高效利用的关键技术路径。依托隐私计算技术，在境内外数据交互场景中实现数据“可用不可见、可控可计量”，既严格契合欧盟等地区严苛的个人信息保护法规要求，保障属地数据合规，又能有效支撑高薪酬人群等重点对象的精准监管。在敏感信息保护领域，通过构建区块链 + 隐私计算一体化技术模式，打造安全可信、合规可控的数据应用空间，实现数据要素安全有序流转，全面筑牢数据安全与隐私保护防线。

构建全面、精准的穿透式监管体系，仅依托内部业务数据往往存在信息边界局限，难以完整还原业务全貌与风险链条。内部数据虽能反映机构自身经营、交易流转与内控执行情况，但对交易对手资质、关联方隐性关系、外部市场环境变化、行业舆情动态及跨机构交叉业务等关键信息覆盖不足。因此，引入工商登记、征信信息、司法涉诉、舆情监测、行业统计、第三方征信等外部数据作为重要补充，通过内外部数据交叉验证、关联融合，打破信息孤岛，实现对业务实质、风险传导、主体关联的全维度穿透识别与动态监测，切实提升监管的穿透深度、预警精度与处置效能。

模型中台是主动风险预警监管体系的核心动力

模型中台是构建“启发式”主动风险预警监管体系的核心动力，是实现“精准穿透、智能穿透”的核心支撑，重点是依托机器学习、人工智能算法、图谱技术挖掘关联关系、AI风险研判等技术手段，研发适配穿透式监管需求的各类模型，提升监管数据分析、风险研判的智能化水平，推动监管从“人工排查”向“智能预警”转型。

指标体系层面，模型中台建设以夯实数据基础为前提，围绕重点监管领域构建全覆盖、精细化的监测指标体系，实现对各领域关键要素的实时监测，其中财务领域重点覆盖盈利能力、现金流、资产质量等核心维度，同时延伸至产权、人力、薪酬等其他领域，形成全领域、多维度的指标支撑，既聚焦重点问题识别，也兼顾关键经营指标监测，为穿透式监管和业务高质量发展提供基础保障。

监管模型层面，在完善指标体系的基础上，针对重点问题和关键领域构建专业化模型，实现风险预警与管理决策的双重支撑。模型体系划分为两大方向，一是风险识别类模型：从多维度开展风险分析，构建相应的模型指标，借助图谱技术可深度挖掘聚类性风险团伙，精准识别重点场景风险线索，提升隐蔽风险的发现能力。二是管理决策模型，为企业经营管理决策提供辅助支撑。

策略模型方面，面向业务部门风控场景，构建覆盖事前准入、事中监测、事后处置的全流程风控模型体系。通过沉淀业务规则、构建风险指标库与特征标签体系，打造场景化、可配置、可迭代的策略模型，实现对业务流程的自动校验、异常行为的智能识别与潜在风险的实时预警。

持续运营是做强穿透式监管的有力保障

在持续运营方面，构建覆盖日常运营监督、模型迭代机制、定期会商的运营机制，确保穿透式监管体系持续、稳定、高效运转。

建立业务部门轮值与技术人员巡查相结合的协同监控机制。高风险事项即时报告值班员，经双方研判后派至责任部门核查处置，纳入督办台账跟踪整改；低风险事项汇总发提示函，推动自查自纠与风险前置。值班人员同步记录监管日志并定期备份，确保全程可追溯、可审计。

各业务部门定期评估监管模型的有效性与政策契合度，依据预警准确性、技术可行性等提出新增、优化或退出需求。变更需求经业务部门审批、技术部门审核后纳入开发计划，完成系统调整并部署至测试环境，由业务部门验证模型的准确性、稳定性及实用性，通过后方可投产并归档报告。

穿透式监管领导小组每月召开会议，听取汇报、研判重大事项并形成决议；对重大或疑难问题启动专题会商，统筹分工、跟踪督办。风险处置中，责任部门审核整改报告，子公司核查问题根源，识别制度或管理缺陷后制定整改方案。整改达标则关闭风险，未达标责令续改；关闭后全流程资料归档留存。