课程背景
“十五五”开局之年，中央企业正处在从规模扩张向高质量发展全面转型的质变时刻。在全球政治经济环境复杂多变、人工智能大模型加速演进的背景下，财务数智化转型与智能化穿透式监管被密集部署为两项具有战略引领意义的任务。2026年初，国资委正式印发《关于加强中央企业穿透式监管的指导意见（试行）》，明确要求以流程穿透、控制穿透、数据穿透、权责穿透为核心，构建覆盖经营管理全域的智能化监管体系。与此同时，证监会启动第三轮打击上市公司财务造假专项行动，强调“加快建设财务舞弊非现场监测和发现中心”“强化财务舞弊监管AI大模型应用”，监管手段正从传统的现场检查向大数据智能监测、AI模型预警全面升级。
在内部审计领域，AI技术的深度融合正在推动从“+AI”向“AI+”的全面升级。审计领域正形成以大模型、数字员工构建覆盖审计全流程的智能化能力架构，建立人与AI高效协作的审计新范式。如何将外部的“穿透式监管”压力内化为企业自身的“智能化穿透式内控”体系，实现对风险、合规与绩效的全级次、全链条、全过程覆盖，已成为内部审计工作者必须面对的核心课题。
课程收益
全面理解穿透式监管的政策演进脉络、核心内涵与2026年最新监管要求
系统掌握AI技术在穿透式监管与内部审计中的关键应用场景与技术方法
深入掌握机器学习、知识图谱、大模型等AI工具在风险识别、数据穿透、智能预警中的实战应用
通过大量真实案例剖析穿透式监管的落地实践与AI审计的成功经验
建立“人机协同”的智能审计思维模式，提升AI时代内部审计工作的效率与价值
强化AI伦理、数据安全与算法合规意识，构建安全、高效的智能审计合规制度
课程时间
2天，6小时/天
课程对象
企业内部审计、风险管理、合规管理部门负责人及业务骨干
企业财务部门、数字化转型部门相关管理人员
中央企业及地方国有企业负责穿透式监管体系建设的管理者
审计委员会成员、独立董事及相关治理人员
课程方式
专题讲授 + 案例分析 + 分组研讨 + 实*演练
课程大纲
第一讲 穿透式监管：理念解构与政策演进
一、穿透式监管的内涵与演进脉络
穿透式监管的基本内涵
1.1 “穿透”的本质：看穿业务实质、识别底层资产、追踪资金流向
1.2 穿透式监管与传统监管的核心差异
穿透式监管的政策演进路线
2.1 金融领域的先行探索（2016—2023）
2.2 国资委体系全面部署（2024—2025）
2.3 穿透式监管正式入法（2025—2026）
穿透式监管的“四大穿透”框架
3.1 流程穿透：看清业务、落实底线
3.2 控制穿透：风控规则嵌入业务流程
3.3 数据穿透：构筑统一可信的数据基础
3.4 权责穿透：明确责任链条、形成可追溯的责任体系
案例分析1-1： 某股份制银行理财子公司12.8亿元理财资金通过5层SPV偷送高危房企，被穿透锁定最终控制人后遭罚没2.1亿元、3人终身禁业，涉事股东被强制转让所持银行2.3亿股——穿透式监管首次在银行业立法草案前完成“压力测试”
案例分析1-2： 某基建央企一笔8.6亿元工程款在合并报表中“蒸发”三个月，最终流向失信供应商账户触发穿透式监管系统红色警报——全级次穿透式监管如何发现数据“黑洞”
二、穿透式监管的落地路径与技术要求
穿透式监管建设的核心逻辑
1.1 为何建、如何建、如何用、如何管
1.2 DRP（全域数字化资源管理平台）与穿透式监管的关系
1.3 穿透式监管的“四个统一”：统一规划设计、统一技术架构、统一流程规范、统一数据治理
穿透式监管的“上下贯通、左右连通”
2.1 向上贯通至国务院国资委，向下穿透至最末级经营实体
2.2 业务系统与财务系统互联，生态圈系统与外部监管数据全域协同
穿透式监管平台技术架构
3.1 智能数据采集、风险模型筛查、动态预警监测核心功能
3.2 模型引擎、算法引擎、图计算引擎、大模型引擎构成的智能监管内核
3.3 隐私计算与区块链技术支撑的可信数据共享生态
案例分析1-3： 中国电信翼支付“星辰御风1号”穿透式监管云一体机——近80个监管模型覆盖十大风险领域，Talon推理加速技术支撑超大规模数据实时处理，InsightAI大模型平台探索智能政策问答与自动报告生成
三、2026年穿透式监管最新态势
国资委层面：智能化穿透式监管全面铺开
1.1 2026年初二号文《关于加强中央企业穿透式监管的指导意见（试行）》核心要点
1.2 “上下贯通、左右连通”的全级次穿透体系
1.3 穿透式监管系统作为“一把手工程”纳入企业“十五五”战略规划
金融监管层面：穿透式监管立法与执行
2.1 银行业监督管理法修订草案首次将“穿透式监管”写进法律
2.2 监管从“事后追责”向“事前预防、事中监控”的系统性升级
资本市场层面：第三方配合造假监测预警
3.1 2026年全国两会首次提出加快建设“第三方配合造假监测预警机制”
3.2 AI算法识别虚假贸易、异常资金循环、关联交易非关联化等造假手法
3.3 跨部门协同：证监会与国资、税务、银行、公安等部门线索移送与信息共享
案例分析1-4： 交通银行因11项违法违规被央行开出了总额6807.41万元罚单，13名总行核心部门责任人被追责——“穿透式追责”从业务到人的全面落地
第二讲 AI赋能穿透式监管：从数据贯通到智能预警
一、数据治理：穿透式监管的数字基础
穿透式监管的数据困境
1.1 监管信号传递滞后、数据口径不一、管理控制力逐级递减
1.2 “数据孤岛”制约穿透效果
1.3 数据字典映射与字段对齐率要求
全域数字化资源管理平台（DRP）建设
2.1 数据在全级次、全流程、全要素的实时采集与沉淀
2.2 打破各业务系统、财务系统之间的“数据烟囱”
财务数据治理的分层策略
3.1 财务主数据主动治理
3.2 业财衔接关键数据的积极推动
3.3 其他数据的配合协同
案例分析2-1： 某央企财务公司通过预算执行动态监控系统实现从预算编制、执行控制到分析纠偏的全链条穿透管理，预算偏差率下降超过30%，合规检查效率提升近50%
二、AI技术赋能穿透式监管的核心引擎
机器学习在穿透式监管中的应用
1.1 风险画像模型构建
1.2 “空转”“走单”等典型造假手法的AI识别
1.3 动态风险模型的训练与迭代
知识图谱与图计算在关联穿透中的应用
2.1 上市公司、客户供应商、中介机构多维关系网络构建
2.2 关联交易非关联化的图谱识别
2.3 股权穿透至最终受益人的技术路径
大模型驱动的智能监管
3.1 财务舞弊监管AI大模型：财报异常数据及不合理交易信号的智能抓取
3.2 智能政策问答与风险研判辅助
3.3 自动报告生成与监管决策支持
预测性风险预警的技术架构
4.1 “时序模型 + 图神经网络 + 异常检测”混合架构
4.2 从“单点异常识别”到“趋势性风险预判”
案例分析2-2： 某国有大行2026年初上线预测性预警系统，通过分析企业流水时序特征与行为模式，提前4个月识别某汽车零部件企业经营恶化风险，成功压缩授信额度2000万元，避免1800万元损失
案例分析2-3： 用友金融智能化穿透式监管方案在某信托公司落地，帮助梳理信用风险、流动性风险、市场风险等数十项风险指标，风险预警响应时间从天级缩短至分钟级
三、从“事后查处”到“事前预警、事中管控”的全链条转变
事前预警：风险画像与预测模型
1.1 基于多源数据的企业风险画像
1.2 第三方配合造假方“黑名单”动态管理
事中管控：实时监控与自动阻断
2.1 业务流程中嵌入合规要求、风险限额、授权审批
2.2 阈值触发自动预警或阻断
事后追溯：全链条可追溯的责任体系
3.1 资金流向的全程追踪
3.2 违规行为的穿透式核查与问责
案例分析2-4： 常州市审计局“人工智能+审计”三年行动方案——财政资金监管中依托预测模型与图算法实现预算执行动态监控与资金全程追踪；重大项目投资审计中通过集群分析、RPA技术精准查处围标串标、陪标等违规行为
第三讲 AI时代内部审计的变革与实务
一、内部审计数智化的趋势与框架
从“+AI”到“AI+”的全面升级
1.1 “+AI”阶段：利用AI工具发现、检测问题
1.2 “AI+”阶段：大模型与数字员工成为贯穿审计全流程的“智能顾问与助手”
1.3 人类、大模型与数字员工的高效协作模式
“人工智能+审计”应用能力评估
2.1 2025年首批“人工智能+审计”场景建设及应用能力评估
2.2 人工智能风险审计工作组的正式启动
审计数智化建设的四大核心任务
3.1 数据体系建设
3.2 技术平台建设
3.3 机制创新
3.4 场景应用
案例分析3-1： 中国移动“AI+审计”全栈能力体系——依托“梧桐”“九天”算力网络打造审计大模型，上线50余个AI审计工具，打造上万个审计数字员工，实现单项目审减率7.12%、踏勘效率提升40%
二、AI审计的核心技术应用
审计数据采集与预处理
1.1 OCR技术将原始凭证、合同等纸质文件转化为结构化数据
1.2 NLP技术处理文本、图像、音频等非结构化数据
1.3 RPA自动挖掘审计所需数据
审计数据分析与模型构建
2.1 基于知识图谱的审计对象关系网络描绘
2.2 跨系统数据的综合分析
2.3 机器学习模型在企业全样本智能分析中的应用
实时风险监控与分级预警
3.1 预设风险阈值与机器学习预测模型的融合
3.2 异常数据自动触发分级预警并推送
3.3 “人机协同”的审计判断模式
案例分析3-2： 南京医科大学Pro-A审计大模型——利用大语言模型、预设算法和区块链技术处理多模态审计数据，发现舞弊风险和造假行为，实现审计流程的智能化重构，显著提升审计效率与精准度
案例分析3-3： 审计组进驻S银行开展信贷审计——通过数十万条贷款数据的全样本筛查、工商社保数据关联分析、资金流向追踪、现场核查等方法，成功识破5家空壳公司通过多层资金拆分套取银行贷款的违法链条
三、AI审计的重点业务场景
财务审计场景
1.1 财务收支合理性全样本智能分析
1.2 财务报表真实性AI识别
1.3 合同合规性自动化审查
供应链与采购审计场景
2.1 关联交易异常检测
2.2 虚假贸易识别
2.3 围标串标行为查处
资金流水审计场景
3.1 多源数据融合分析
3.2 资金流向全程追踪
3.3 异常资金循环识别
ESG与数据资产审计场景
4.1 碳排放数据纳入实质性测试
4.2 数据资产入表审计方法论
4.3 绿色信贷减值测试与压力测试
案例分析3-4： 某审计项目运用机器学习算法构建财务舞弊识别模型，基于2020—2025年四大会计师事务所审计数据，随机森林模型在舞弊和合规异常识别中F1-score达到0.9012
第四讲 风险防控与体系构建：内部审计的智能化转型
一、AI审计的风险与治理
智能审计面临的新风险
1.1 经济安全风险：算法偏差可能导致审计结果不准确
1.2 数据安全风险：多模态数据采集与使用中的泄露风险
1.3 权力滥用风险：AI工具被不当使用的监管真空
1.4 AI舞弊新形态：从欺诈三角到“AI欺诈钻石”
智能审计的合规制度建设
2.1 数据治理规范与数据安全保护
2.2 AI审计的伦理准则与算法透明度要求
2.3 “人机协同”中的权责界定
AI时代的内部审计职业道德
3.1 审计人员的AI素养提升路径
3.2 AI赋能与专业判断的平衡
3.3 跨学科协作能力的培养
案例分析4-1： “AI欺诈钻石”理论——在传统欺诈三角（压力、机会、合理化）基础上增加“技术不透明性”作为第四维度，揭示AI舞弊的五种类型：输入数据*纵、模型利用、算法决策*纵、合成虚假信息和伦理基础欺诈
二、“审计委员会+内部审计”智能化复合监督体系
审计委员会在智能化监督中的中枢作用
1.1 审计委员会职责强化与穿透式监管的对接
1.2 将外部监管压力内化为内部穿透式内控体系
智能化穿透式内控体系建设
2.1 对风险、合规与绩效的全级次、全链条、全过程、全要素覆盖
2.2 发挥“治已病、防未病”的作用
“内外贯通”的协同监督
3.1 外部穿透式监管与内部穿透式审计的衔接
3.2 违规经营投资责任追究的内化机制
案例分析4-2： 央企智能化复合监督体系构建——基于审计委员会视角，借助大数据与AI技术赋能，将国资委穿透式监管要求内化为企业自身的风险防控能力，实现对风险的全链条覆盖
三、内部审计数字化转型路径图
审计团队能力重构
1.1 审计人员的AI技能培训与认证
1.2 “审计+数据科学”复合型人才梯队建设
审计流程智能化再造
2.1 从周期性审计向持续审计演进
2.2 审计管理链与业务链的“双链驱动”
审计成果的价值提升
3.1 从合规审计向价值审计转型
3.2 审计发现驱动管理改进的闭环机制
案例分析4-3： 中国移动深化模式变革——建立“一通十专”分工架构覆盖95个工作环节，打造智慧踏勘APP、智慧XR可视化产品、管总大屏驾驶舱等创新工具，服务超2万名审计人员、每年支撑审计项目约9.1万个，用时减少33%、效率提升150%
四、未来展望与行动建议
监管趋势研判
1.1 穿透式监管向更多领域延伸
1.2 AI监管技术持续迭代升级
审计人员的能力进化
2.1 技术能力：掌握AI审计工具
2.2 业务能力：理解业务实质与风险逻辑
2.3 治理能力：参与企业智能化监督体系建设
企业层面的行动建议
3.1 制定内部审计数智化转型三年行动计划
3.2 建立与穿透式监管相适配的内控体系
3.3 构建AI审计的安全合规制度框架
综合案例研讨： 分组研讨——以某大型企业集团为背景，结合前四讲所学内容，设计该企业2027年度“智能化穿透式内部审计”实施方案框架，涵盖数据治理基础、AI技术工具选型、穿透式监管对接、风险预警体系建设等核心要素，并进行小组汇报与交叉点评。
