随着国资国企改革持续深化，国资委穿透式监督相关文件落地实施，对国有企业集团监督体系建设提出了全新的刚性要求。文件明确提出要健全集团穿透监管机制，打破层级壁垒，实现对各级子企业、参股主体、关联交易链条的穿透监管，推动监督工作从事后查处向事前预防、事中管控延伸，补齐多层级企业治理中 “上级管不到、下层藏风险” 的监管短板。

面对政策落地的紧迫需求，数字化、智能化技术成为国企落实穿透式监督要求的核心抓手。慧博元年依托大模型与多智能体协同技术，构建以企业数据中台为底座、智能体协作群为核心引擎、面向多业务领域的穿透监督场景，为国企落地国资委穿透式监督政策提供可落地的技术路径。

该方案助力国有企业将国资委穿透监管的政策要求转化为可常态化运行的数字化监督能力，推动国资监管模式从 “层级式上报监管” 转向 “穿透式直达监管”，实现对各级子企业经营行为的全维度、全过程监督，护航国有资产安全，夯实国企现代化治理根基。

数据中台不仅承担数据存储作用，更重要的是建立统一的数据标准、数据血缘、数据权限体系，支撑上层智能体对跨领域数据的调取、关联查询与穿透追溯。例如在核查虚假贸易风险时，智能体可以同时调取财务凭证数据、合同文本、供应链物流信息、客商工商画像，实现多源数据交叉核验，为穿透识别隐藏风险提供数据基础。

中间层是智能体协作群，是方案的核心引擎。

方案不再采用单一 AI 模型处理全部监督任务，而是按照穿透监督全流程业务环节，拆解形成四大类智能体，各智能体具备独立的专业能力，同时可以双向交互、协同作业，形成流水线式的风险处理闭环。四大智能体群组分别为风险识别智能体、主动预警智能体、决策推演智能体、行动协同智能体，各智能体群组内部包含多个细分专项智能体，分工明确、联动配合，覆盖风险监督全业务链条。

顶层是穿透监督场景，是整套方案的业务价值出口。

依托下层数据底座与智能体集群能力，面向企业经营中高风险领域，落地投资、财务、产权、薪酬、合同、供应链等一系列穿透监督场景，针对各领域典型违规风险，构建专项监督模型，把智能分析能力转化为可落地的监督业务应用，实现对各类违规行为的穿透排查，并且支持后续业务场景的持续扩展。

三层架构自上而下驱动业务、自下而上供给数据，形成 “数据供给 - 智能分析 - 场景应用” 的良性循环，实现监督工作数字化、智能化、穿透化。

穿透式监督，本质上是穿透业务表象，依托数据还原真实经营全貌。如果数据分散、标准不一、信息割裂，穿透监督就无从谈起。企业数据中台作为底层支撑，完成内外部多维度数据汇聚与治理，为上层智能体提供可信的数据服务。

从内部业务域数据来看，中台覆盖国资委十大核心监督领域。投资域数据记录股权投资、项目投决、股权变更、子企业管控等信息；财务域承载账务、负债、担保、资金流水等财务信息；产权域包含产权登记、股权架构、资产划转等产权资料；薪酬域归集员工薪酬、绩效、福利待遇相关数据；合同域存储合同文本、付款条款、对赌协议等资料；供应链数据覆盖供应商、招标、采购、结算全流程信息。

外部数据层面，整合行业宏观数据、大宗商品市场数据、工商登记信息、上下游产业链关系、客商画像数据等。内外部数据融合后，能够实现跨主体、跨链条的关联穿透。比如多层股权架构核查场景，智能体可以依托产权域数据 + 工商数据，自动逐层拆解股权链路，识别多层嵌套架构，穿透核查实际控制人，识别假冒国企、控股不控权等隐藏问题；在供应链监督场景，结合客商画像、产业链数据，交叉比对投标主体信息，识别围标串标、靠企吃企等违规线索。

中台在汇聚数据的同时，完成数据清洗、脱敏、关联建模，建立数据安全访问机制，按照智能体的业务需求，按需开放数据查询权限，在保障数据安全合规的前提下，支撑智能体实时调取、关联、计算分析，解决传统监督中 “找数据难、对数据慢、跨域比对复杂” 的痛点。

智能体协作群是整套解决方案的核心，将穿透监督的完整业务流程拆解为风险识别、主动预警、决策推演、行动协同四大阶段，每个阶段由一组专业化智能体承担专项工作，智能体之间双向互通、信息流转，自动完成风险从发现、预警、研判、模拟到任务落地的全流程闭环。

风险识别智能体：穿透挖掘，定位隐藏风险线索

风险识别智能体是整个监督流程的起点，核心能力是穿透稽核、问题挖掘与线索固化，群组包含穿透稽核智能体、根因分析智能体、对标分析智能体、监督报告智能体。

• 穿透稽核智能体可以沿着股权、资金、合同、交易链路逐层穿透，突破法人主体边界，穿透多层子公司、关联企业，扫描业务链条中的异常信号；

• 对标分析智能体基于行业数据、企业历史基准，开展横向、纵向对标，识别偏离合理区间的经营指标；

• 根因分析智能体在发现异常指标后，自动追溯数据血缘，定位风险产生的业务源头，区分是系统误差还是真实违规问题；

• 监督报告智能体自动归集线索，整理标准化的风险线索底稿，形成初步核查材料，交付下游预警智能体。

  例如在投资领域，智能体自动扫描股权架构，识别虚假控股、无关多元投资、控股不控权等问题；财务场景下，识别虚假贸易、过度负债、违规担保等异常业务痕迹，将初步风险线索推送至主动预警智能体。

主动预警智能体：动态监测，实现风险前置感知

主动预警智能体承接识别智能体输出的线索，实现风险动态监控、分级预警，群组涵盖经营预警智能体、风险预警智能体、合规预警智能体、监督预警智能体。

区别于传统事后检查，主动预警智能体持续实时轮询企业经营数据流，预设风险规则与 AI 大模型判别逻辑，对经营指标、业务行为进行不间断监测。

当风险识别智能体推送异常线索，或者监测到指标触碰阈值时，智能体自动判定风险等级，区分一般、重要、重大风险，生成预警工单。经营预警智能体聚焦经营指标异动，合规预警智能体对照监管法规、企业内控制度校验业务合规性，监督预警智能体统一管理预警事件，将分级预警信息传递至决策推演智能体，实现风险从事后发现转向事前、事中动态预警。在薪酬领域，能够监测收入畸高、薪酬乱象等异常情况，及时发出预警提示。

决策推演智能体：仿真研判，支撑监督科学决策

决策推演智能体接收预警事件信息，承担政策解读、模拟测算、方案推演的职责，包含政策解读智能体、模拟测算智能体、模型开发智能体、优化求解智能体。

• 政策解读智能体自动读取国资监管政策、行业监管规则、企业内部制度，判定预警事件对应的合规要求、监管红线；

• 模拟测算智能体针对风险事件，测算潜在损失、影响范围，评估风险扩散的传导路径；

• 模型开发智能体可针对新型风险，迭代优化风险识别模型；

• 优化求解智能体基于风险影响，推演多种处置方案，对比不同整改方案的成本、效果，输出推荐处置建议，为监督管理部门提供量化决策依据。

在合同领域虚假合同、违规支付、违规对赌等风险事件处置中，智能体可以推演事件影响，研判处置方案，辅助管理人员科学决策。

行动协同智能体：任务拆解，推动整改闭环落地

行动协同智能体作为监督业务的执行端，承接决策方案，完成任务分发、跟踪、落地闭环，包含任务分解智能体、任务追踪智能体、会议组织智能体、系统执行智能体。

• 任务分解智能体将决策层确定的处置方案，拆解为分部门、分责任人、分时限的整改任务；

• 任务追踪智能体持续监控整改进度，自动识别逾期任务，提醒督办；

• 会议组织智能体支持监督会商材料自动整理、议题归集；

• 系统执行智能体对接业务系统，推动管控措施落地。

智能体全程跟踪整改全过程，收集整改反馈，整改完成后回传信息，交由风险识别智能体复核校验，确认风险是否闭环，形成完整的监督闭环。

以供应链领域虚假招标、围标串标、靠企吃企问题为例，决策推演完成方案研判后，行动协同智能体拆分核查、追责、制度完善等任务，跟踪任务执行，确保风险整改落地，形成闭环管理。

四大智能体群组之间双向互通，信息双向流转，不是单向流水线。在任务执行过程中，行动协同智能体发现新的异常线索，可以反向推送至风险识别智能体，重新开展穿透稽核，持续迭代风险判断，实现动态循环的智能监督。

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