随着市场化改革深入，以国资央企为代表的集团级企业业务模式越发复杂，一些企业可能通过层层嵌套投资、隐匿实际控制人、关联交易输送利益等方式，让部分资产游离于监管视野之外，使监管部门和企业管理层难以全面掌握实际经营状况和资金流向。 为此，中国电信翼支付创新打造的"穿透式监管体系"，通过"穿透式监管平台""风控原子能力平台""智慧运营服务平台"三大核心模块的协同联动，构建起覆盖"监管-风控-运营"的全链条闭环，为国企数字化转型提供智能化解决方案。而作为穿透式监管体系的核心主干，穿透式监管平台融合AI与大数据技术，以“上下贯通、实时在线、自动预警”的监管机制，为企业监管装上“智慧引擎”，强化监管精度与效率。 传统监管模式中，国资央企等集团级企业监管主要依赖下级企业的逐层汇报，数据统计大多缺少统一标准，也难以通过汇总数据发现阶段性规律。此外，碍于人工统计的滞后性与片面性，一方面难以及时发觉风险信息，另一方面面对海量数据也无法做到逐一面面俱到的对比分析。 为充分破解传统人工分析监管存在的痛点、难点，中国电信翼支付将自有AI大模型与数据科技能力有机结合，通过构建数据采集、校验、可视化管理等模型体系，打通企业总部至各业务线、末端子公司的数据链条，让上级单位能够随时查验各层级企业、业务的合同审批流程、资金流动轨迹、发票校验结果等关键数据，让企业监管不再受到时间、空间的限制。 在此基础上，中国电信翼支付穿透式监管平台还深度整合超10亿条工商、司法数据，构建起覆盖工商主体、自然人、股权关系、任职、担保等多维度的企业知识图谱，让平台AI模型通过深度学习常规经营数据特征与规律，精准、智能识别违规挂靠、空壳公司、异常资金流动、非法收取管理费、恶意串联欺诈等风险问题，有效解决了传统监管中数据孤岛、关系网络不透明等问题。 同时，平台创新采用大小模型融合技术，针对不同风险场景，搭配多种符合该场景特点的AI大模型对问题分析验证。例如在虚假贸易场景中，系统结合机器学习模型分析交易频次、金额波动等特征，同时利用图计算技术穿透核查交易对手的关联关系，同时通过大模型学习虚假贸易典型案例特征，对虚假贸易风险进行二次研判。这种多重验证机制使风险识别准确率得到显著提升，解决单一模型在复杂监管场景中数据割裂、决策片面、数据滞后等问题。 目前，中国电信翼支付穿透式监管体系已服务十余家国资央企，作为该体系的核心服务平台，穿透式监管平台通过构建上下贯通、实时在线、自动预警的数字化管理体系，实现从集团战略到基层执行的数据贯通、风险穿透，同时结合AI技术打造覆盖项目全周期的智能监管系统，提升企业内部管理决策科学化水平，消除监管盲区和薄弱环节，夯实高质量发展的基础。 |
