.....................................93 4.4 预警与监控中心.......................................................................................95 4.4.1 实时风险预警............................................. 隐性负 债）识别率不足，某省联社数据显示，采用深度学习技术的银行对 关联风险的捕捉准确率（89.2%）较传统方法（64.8% ）提升 37.8% ” ” 。同时，监管要求的 风险早识别、早预警 机制亟待建 立，现有系统对早期风险信号（如企业股东频繁变更、水电费异常 波动）的捕捉灵敏度不足，导致不良贷款形成后才发现问题的案例 占比超过 45%。 技术债务积累问题突出，多数银行风控系统仍采用基于 个月）的痛点。当监管政策调整 或 出现新型诈骗手法时，系统可通过小样本微调在 48 小时内完成模 型更新。某城商行案例显示，在 2023 年商业票据诈骗高发期，基 于DeepSeek 的预警系统比同业平均早 14 天识别出风险模式变化， 避免潜在损失 2.3 亿元。该平台同时支持风险决策的沙盒测试，允 许风控人员在虚拟环境中评估新策略对不良率、审批通过率等核心 指标的影响

统统计手段（如人工汇总报表、抽样检查）难以对海量经营数据（如日均交易流水、供 应链上下游协同数据、客户信用记录）进行深度挖掘，无法通过关联分析（如资金异常 流动与关联交易的关联性）识别潜在风险；基于大数据的风险预警模型（如预测债务违 约概率、评估投资风险）应用不足，监管决策仍依赖经验判断而非数据支撑。 上述问题共同指向传统国资监管体系的核心矛盾：监管手段与国企发展实际严重 脱节。层级穿透不足导致微观风 化处理，运用大数据分析技术，挖掘数据中的关联关系和潜在风险，例如通过分析企业 的资金流向、交易频率等数据，识别异常交易行为。 人工智能与机器学习：利用 AI 技术构建智能分析模型，对数据进行深度学习和分 析，实现风险预警、异常检测等功能。例如，通过机器学习算法对历史数据进行训练， 构建风险预测模型，提前预测可能出现的风险事件。 国资国企穿透式监管白皮书 7 区块链技术：借助区块 穿透式监管的目标是加强全面内控管理，防范化解重大风险，实现高质量发展。主 要体现在三个层面，一是加强全面内控管理，打破层级壁垒，实现“无死角”管控；二 是防范化解重大风险，从被动响应到主动预警，建立风险指标库，通过智能算法实时评 分，自动触发“红黄蓝”预警，三是实现高质量发展，以监管提效能、促转型。总之穿 透监管不仅是风控工具，更是国资国企治理模式的革命，简言之，用数据穿透企业层级， 用智能预判风险危机，用管控赋能

..… 业财 数据中心 数字员工工作台 费控应用 AI制单 规则引擎 图像识别 AI问答 制度问询 查询助手 智能客服 报销助手 财务政策问答 AI预审 智能问询 异常预警 规则审查 附件审查 大数据分析 AI审核要素总结 AI审核风险提示 员工报销与商旅 员工借还款 营销费用 对公费用 AI合规检测 专 家 工 作 台 决策分析 盈利能力 分析 附件识别与检查、附件间信息识别与检查、敏感词检测、发票信息检查、付款账 号检查、 重复支付检查、银行账号比对、发票项目检查、出差类型检查等。 • 检查环节： • 1）事前预警，单据提交之前即对异常情况预警； • 2）事中提醒，共享审批界面有醒目提示提醒审核人员关注异常情况； • 3）自动审核，低风险单据进入由机器人自动审核，无需人工参与。 • 实现效果： • 覆盖费用报销、对公 合并抵销 勾稽校验 数据处理 数据分摊 数据推导 报表计算 数据采集 采集任务 任务监控 采集日志 数据补录 列表补录 单据补录 审批流程 经营分析 穿透式查 询分析 异常预警 指标分析 归因分析 数据看板 智能报告 数据报告中心 报表编制 报表查询 数据查询 工作底稿 文档管理 即席分析 指标管理 指标定义 价值树 指标查询 数据集 主题分析

2 库区 3 库位 4 库位 3 库位 5 有效期管理 有效期控制 周期类型 ◦ 生产日期 ◦ 到期日期 ◦ 入库日期 有效期 入库效期 出库效期 失效期预警 上架规则—系统推荐上架库位 库位限制 没有限制 库位必须为空，即使库位空间足够，也必须查找空的库位 不允许混放产品，即使库位属性为允许 不允许混放批次，即使库位属性为允许 库位内必须有相同产品的库存 增值服务功能 —— 消息预警 Alert 对于物流中心不同事件的定义，如： • 产品过保质期 • 产品低于库存下限或者高于库存上限 • 库龄超过半年 • 订单超过 24 小时未处理 • 补货任务 1 小时内未执行 • 收货 12 小时内未上架 预警信息可以通过如下方式发送给指定的人员 • email • SMS • FAX • 系统监控界面 对于超库龄商品，设置预警机制，可有效预防库存 库存 周转不可控问题。 不同的品项可设置不同的库龄。 预警及消息推送：作业和数据的监控 预警信息可以通过如下方式发送给指定的人员  email  SMS  FAX  系统监控界面 对于物流中心不同事件的定义，如：  产品过保质期  产品低于库存下限或者高于库存上限  库龄超过半年  订单超过 24 小时未处理  补货任务 1 小时内未执行  收货

境）、系统安全防护方案设计、安全测试方案、安全验收方案等方 面。 （3）运行维护：根据 XXXX 公司安全运维工作的现状，强化公 司 IT 资产管理，并重点加强安全监控和响应机制，安全日志审计与 分析机制，安全预警机制三方面的建设工作。 （4）风险评估：网络安全风险评估分为自评估和上级单位检查 评估两种形式。自评估是指公司本部及系统各基层单位信息管理部 门发起的对本单位信息系统进行的风险评估。检查评估是指上级单 件而设计 的必要的管理和恢复机制，将安全事件带来的损失降到最低，它是 风险管理过程的补充，其目的是帮助公司系统各单位从风险中恢复 过来。有效的应急响应体系，应包括应急处理组织机构及安全事件 预警、识别、报告、处理和日常演练等机制。 58 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 3.3.1.3 网络安全技术支撑 以 CDT132 的基本原则“分区、分级、分域、分层保护”构建安 全技术体系，将 个方面来构建。 体系管理指数，用于评估公司网络安全管理的完整性、有效性。 主要包含完整的安全战略、实用的管理制度和有效的安全组织等。 安全运营指数，用于评估公司安全响应的整体能力。主要包含 有效的安全预警、准确的安全处置、全面的安全覆盖等。 安全状态指数，用于评估公司整体安全状态与对应投资回报 （ROI）的情况。主要包含标准化安全基线、系统整体安全性、系 统的经济效益等。 业务伴随指数，用于评估公司整体已实现安全能力覆盖的情况。

综合管理体系。这一过程中，智能费控作为连接预算、审批、报销、支付与分析的关键节点，正逐步从工具型应用迈向 业务决策支持的战略平台。它不仅实现费用全流程的透明可控，更通过 AI 与数据智能，实现费用使用行为的主动识别 与风险预警，引发我们对“人机协同如何优化”、“费控的边界在哪里”、“如何将费控嵌入业务场景并反哺决策”的更深层 次思考。 本白皮书所述智能费控是指利用先进的信息技术（如人工智能、大数据、云计算、物联网等）对企业或组织的费用进行 40% 60% 80% 100% 移动互联网技术（场景样例：移动端费用申请与审批） 54.30% 银企直连技术（场景样例：自动化费用支付） 45.02% 大数据分析（场景样例：费用趋势预测和异常预警） 40.21% Al大模型技术（场景样例：费用审核和预算控制） 25.43% 区块链技术（场景样例：确保费用数据的安全与不可篡改） 12.71% 未使用任何技术 10.31% 其他 1.37% ，将呈现以下主要趋势： 自动化与智能化是 AI 赋能财务费控的核心，能够极大提高报销、审批、预算分配等流程的效率和准确性。 部分领先企业已实现通过 AI 自动识别发票真伪、智能分配预算、自动风险预警等功能，显著降低了企业财 务管理的人力成本和错误率。未来，随着 AI 算法不断优化与大数据集成，财务费控系统将更加智能化，助 力企业实现精细化管理和战略决策。 伴随着云计算、物联网技术的成熟，

.................................................................................... 16 第八章 陌生人预警子系统 ............................................................................................... ................................................................................ 29 9.3.7 陌生人预警管理 ............................................................................................. 29 总体架构 第 5 页/共 36 页 智能人员通行管理解决方案 2.3 系统功能 在企业智能人员通行管理系统中包含多个子系统，主要是门禁子系统、访客子系统、 考勤子系统、迎宾子系统、陌生人预警子系统。 门禁子系统作为本管理系统中对人员管理的核心注册部分。整套管理系统基于人脸 识别解决方案，可以控制人员通行权限，在不同场景中选配不同形态产品，包含了企业 大门动态非配合人脸识别门禁；企业关键办公室选用配合式人脸识别门禁。

均依托工单完成； • 运单状态：包含正常、风险件和问题件 • 工单类型：包含服务类工单（服务小结 / 服 务类工单）、投诉类工单和申诉类工单； • 系统判断风险件：系统根据风险件分类及 考核标准完成风险件预警； • 系统判断问题件：系统根据风险件处理情 况升级运单状态，并创建工单； • 服务小结→风险件：若运单下发生服务小 结，则运单状态自动变更为风险件； • 服务类工单→问题件：若运单下发生服务 统一工作界面：统一坐席、总部客服、省中心客服、网点客服及总部 / 省中心仲裁工作界面，不同角色人员均通过使 用智能客服门户完成各自工作内容； ② 智能规则引擎：通过智能规则引擎，完善工单流程、完成风险预警、减少问题件、提升客服工作效率，降低成本； ③ 基于工单的考核：所有对各网点 / 省中心的奖罚，及对客服人员的绩效考核均基于工单开展和结算； 呼叫中心坐席 总部客服 省中心客服 网点客服 投诉类工单处理、 申诉处理 ② 智能规则引擎 工单升级 问题预判 自动流转 智能规则引擎 风险预警 当运单下发生工单，系统自 动根据规则完成运单状态变 更，如时效类工单自动根据 时效标准判断是否为问题件； ③ 基于工单的考核 根据不同的风险件类型发生 条件，由系统自动完成风险 件预警，并将风险件运单推 送相关人员； 工单创建后都必须设定处理 优先级，若同一运单再次发 生同类型工单，则系统自动

保数据的完 整性和准确性。  智能核算与对账：利用机器学习模型自动核对账目，识别差异 并进行原因分析，支持多币种、多机构的复杂核算需求。  合规监控与风险预警：实时监控交易行为，识别潜在的合规风 险和异常交易，生成预警报告供管理层决策。  报告生成与审计支持：自动生成符合监管要求的核算报告，并 支持审计人员快速查询和分析历史数据。 通过引入 DeepSeek，银行不仅可以提升核算流程的效率和准 系统前进行多层次的校验。系统会自动对数据进行逻辑检查、格式 验证和合规性审查，及时发现并纠正异常数据。以账户余额核对为 例，系统会自动对比账户余额与交易记录的匹配度，若发现不一 致，立即触发预警机制，提示相关人员核查。 此外，DeepSeek 还引入了自动化的异常处理机制。在传统的 核算流程中，异常数据的处理通常需要人工干预，不仅耗时且容易 出错。而通过 DeepSeek，系统能够自动识别异常数据，并根据预 其次，DeepSeek 的风险预警功能能够在核算流程中发挥重要 作用。通过对历史交易数据的深度学习和模式识别，DeepSeek 能 够预测潜在的财务风险点，如异常交易、资金流动性风险等，并在 核算过程中自动标记这些风险项。银行可以利用这些预警信息，及 时采取措施，避免不必要的损失。为了更好地支持这一功能，建议 在银行内部设立专门的风险监控团队，负责处理 DeepSeek 生成的 预警信息，并制定相应的应急预案。