穿透式监管落地，央国企法务系统到底该怎么建？

2026年7月2日，国务院国资委召开穿透式监管工作会议，提出要加快建设智能化穿透式监管系统，强化重点领域监管，并形成风险识别、处置和整改的闭环。

如果只把这次会议仅仅理解为“监管平台要升级”，很容易低估它对央国企法务工作的影响。

我们更倾向于把它理解为一次治理方式的变化：监管不再满足于看到汇总结果，而是要求从一个风险数字继续向下追溯，直到看见具体企业、具体业务、具体合同、具体条款、具体责任人和原始证据。

对央国企法务而言，这意味着法务系统的建设目标也要随之改变。它不能只完成流程搬迁和台账统计，而要真正建立一条从规则到业务、从风险到责任、从判断到证据的连续链条。

真正的检验标准不是“系统上了多少模块”，而是：当总部看到一个风险时，能否沿着系统一路下钻，回答风险从哪里来、为何形成、谁曾处理、依据是什么、是否已经关闭。

一、发生了什么政策变化？

穿透式监管并不是突然出现的孤立概念。把近年的政策要求连起来看，可以看到一条逐渐清晰的演进路径。

2019年，国务院国资委在《关于加强中央企业内部控制体系建设与监督工作的实施意见》中提出，要把内控要求嵌入各类业务信息系统，运用大数据、云计算、人工智能等技术，实现实时监控、自动预警和监督评价。

2022年施行的《中央企业合规管理办法》进一步要求中央企业建立风险识别预警机制，加强法务、合规、内控、风险管理等工作的统筹协调，并利用大数据等技术对重点领域和关键节点开展动态监测。

2025年修订公布的《中央企业违规经营投资责任追究实施办法》则继续强化责任认定、证据材料和追责链条。责任追究关注的，不只是“结果有没有发生”，还包括决策依据、履职过程和相关人员的具体行为。

进入2026年，3月25日召开的中央企业财务数智化转型宣贯培训会，明确提出要推动大数据、大模型、人工智能等技术与财务管理深度融合；7月2日的穿透式监管工作会议，则把智能化穿透监管进一步推到国资监管改革的重要位置。

从内控在线化到智能穿透监管

这些要求共同指向三个变化：

第一，从“报上来”转向“穿下去”。过去监管主要依赖层层填报、汇总和解释；现在不仅要看到结果，还要能够回到形成结果的原始业务事实。

第二，从“事后说明”转向“过程控制”。监管不只发生在问题暴露以后，而要在合同起草、审查、签署、履约、争议处置等关键节点提前识别偏差，并推动整改闭环。

第三，从“依赖人防”转向“人防、技防、制度防协同”。系统和AI需要承担持续监测、规则校验和风险发现，但关键判断仍要有依据、有人确认、可以追溯。

穿透式监管的四个核心逻辑

全级次
总部 → 子企业 → SPV

全流程
事前 → 事中 → 事后

全要素
文本 → 风险 → 结果

智能化
采集 → 分析 → 闭环

从汇总数字，回到事实、规则与责任

因此，穿透式监管的本质不是多做几张看板，而是让监管对象、业务过程、风险判断与责任证据可以被系统连续连接。

二、这对央国企法务意味着什么？

穿透式监管首先改变的，不是法务部门的工作数量，而是法务管理的精细度。

过去，集团法务可能看到本月审查合同多少份、重大案件多少件、风险事项多少项......这些数据可以描述工作量，却未必能够解释风险。数字背后是哪一家企业、哪一份合同、哪一个条款、哪一次审查意见、哪一个履约节点，往往还要通过邮件、表格和人工询问重新查找。

穿透之后，总部需要看到的不只是统计结果，而是结果与事实之间的关系。

把政策语言翻译成系统能力

全级次

统一组织主数据与分级权限
→ 每个数字可下钻到原始材料

全流程

规则嵌入起草、审查、履约节点
→ 标准在业务源头生效

全要素

文本、意见、风险与责任结构化
→ 风险可汇总、可追踪

智能化

企业知识驱动的AI审查与预警
→ 判断可解释、可追责

这项政策转化为法务系统能力，至少会带来五个直接要求：

·组织架构要穿透。总部既能掌握全级次风险，又要遵守分级授权和数据权限边界。

·法律规则要进入业务源头。制度、范本和审查标准不能只存放在知识库里，而要在起草和履约环节实际生效。

·法务意见要结构化。系统不仅保存一段审批意见，还要识别意见对应的条款、风险类型、处置要求和责任主体。

·风险处置要闭环。发现问题后，要能够分派、整改、反馈、复核、销号，并保留全过程证据。

·AI判断要可解释。模型输出必须能够回到合同原文、企业规则、历史案例和使用版本，不能只给出一个没有出处的结论。

对法务负责人来说，工作的重心也会发生变化：从“证明法务做过审查”，转向“证明风险被识别、被处理，而且处理过程可以复核”

三、传统做法为什么不够？

许多央国企已经有合同管理、案件管理、合规管理和风险管理系统。问题不在于有没有系统，而在于这些系统能否形成治理链条。

从项目现场看，问题往往出在四个断点。

上线不等于穿透，流程不等于治理

流程在线，但内容仍然不可计算。合同送审、审批和归档已经线上完成，系统却不知道哪一条被修改、修改偏离了什么标准、审查意见解决了什么风险。电子流程保存了文件，却没有理解文件。

台账齐全，但业务对象彼此割裂。合同有合同编号，案件有案件编号，风险事项另有一张表。它们在现实中属于同一条业务链，在系统里却没有统一身份，导致总部看到风险后无法继续下钻。

有预警，但没有闭环。不少系统可以弹出红色提示，却不能证明提示由谁接收、是否核实、采取了什么措施、复核是否通过。预警越多，反而越容易变成无人处理的消息噪声。

接入了大模型，但缺少企业语境。通用模型可以解释法律概念，却不了解企业的制度、授权、范本、交易习惯和历史处置口径。如果没有知识边界、规则约束和证据引用，回答越流畅，管理风险可能越大。

系统建设最容易忽略的是：穿透并不等于数据集中。把各单位数据汇总到一张大屏，只解决了“看见数据”；只有建立数据之间的关系，才能解决“理解风险”和“追溯责任”。

四、系统至少需要具备什么能力？

要让穿透式监管真正进入法务场景，建议不要从“需要几个功能模块”出发，而要从一条风险链能否完整运行出发。

四个维度，形成一条连续的治理链

01 组织穿透
看得见谁

02 业务穿透
规则进入哪里

03 风险穿透
问题如何闭环

04 责任穿透
结果追溯到谁

1. 建立统一的法律业务对象模型

系统首先要回答：集团内的组织、人员、合同、条款、相对方、履约事件、案件、风险、审查意见和证据之间，是什么关系。

集团总部
风险汇总

二级公司
高风险合同

具体条款
责任与状态

原始证据
合同·记录

同一份合同从起草到争议处置，应当拥有连续的数字身份。比如总部看到“高风险合同17份”时，可以下钻到具体合同；进入合同后，可以继续看到风险条款、审查意见、责任人、履约状态和证据材料。

这里真正困难的不是做一张组织树，而是统一数据标准。企业名称、组织层级、合同分类、风险口径和责任角色如果不一致，再先进的模型也只能在不稳定的数据上给出不稳定的结论。

2. 把制度和范本转化为可执行规则

制度文件上传到知识库，不等于制度已经执行。系统要把规则放到业务动作发生的地方。

固定区域
系统锁定

可编辑区域
格式校验

限填区域
阈值控制

偏离清单
自动生成

例如，合同范本不能只供下载，而应区分固定条款、可编辑区域、限填字段和禁止修改内容；业务人员偏离范本时，系统自动形成偏离清单，并根据金额、主体、交易类型和授权要求触发相应审查。

千律文枢合同内容风险治理产品示意图

同样，合规清单也不能停留在静态表格中。每一条要求都应当对应适用对象、触发条件、检查方式、处置动作和留痕要求。只有这样，政策和制度才从“文本”变成“控制”。

3. 形成企业知识驱动的智能风险发现

法律AI不应只做通用问答。它需要在企业边界内，综合合同原文、制度规则、标准范本、历史审查意见、案件经验和外部法律信息，识别具体业务中的风险。

这项能力至少包括：识别条款缺失与异常修改，发现交易结构与授权不匹配，关联相对方诉讼、执行与舆情风险，提示履约节点异常，并说明判断依据。

千律文枢智能合同管理产品架构示意图

真正的检验标准是：系统指出风险后，法务人员能否立即看到对应原文、适用规则和建议动作，而不是再花时间猜测模型为什么这样判断。

4. 建立风险事项的闭环处置机制

风险识别只是开始。没有处置闭环，再准确的预警也不会转化为治理结果。

接收 → 核实

分派 → 整改

反馈 → 复核

销号 ↺ 反哺规则

每一项风险都应形成可跟踪的任务：谁接收、谁核实、谁整改、何时反馈、谁复核、是否销号。对重大风险，还要记录升级路径、会商意见和决策依据。

处置结果也不应停留在单次事项中。案件败诉原因、审查争议和整改结果，应当定期反哺制度、范本和审查规则，让系统随着企业经验持续更新。

5. 让AI判断可解释、可审计、可追责

法律场景中的AI不能成为黑箱。系统需要保留输入材料、引用来源、适用规则、模型版本、人工修改和最终确认记录。

合同

条款

风险

责任人

证据

这并不是为了把责任交给技术，而是为了还原当时的判断环境。当风险事后被复盘时，组织能够区分：系统提示了什么，人员看到了什么，依据哪些材料作出决定，后续采取了哪些行动。

因此，AI能力越强，越需要清晰的权限、证据和责任设计。

五、如何判断系统是否真正落地？

项目验收时，最容易出现的偏差，是用功能清单代替治理结果：模块已上线、接口已打通、模型已接入、用户已培训，于是系统被认定为建设完成。

但穿透式监管真正的验收，应当通过真实业务问题来检验。至少要现场回答五个问题：

1.看板上的每一个重大风险数字，能否下钻到具体企业、合同、条款、责任人和原始证据？

2.总部能否看到全级次风险，同时保证不同单位、不同角色只访问其权限范围内的数据？

3.企业制度和合同范本是否在业务起草阶段就能触发控制，而不是只在送审后由法务人工发现？

4.系统发现风险后，是否自动形成处置任务，并完整记录整改、复核和销号过程？

5.AI给出的每一项重要判断，是否能够说明引用了什么材料、适用了什么规则、由谁最终确认？

如果这五个问题不能在系统中连续演示，即使页面很多、数据很多、模型能力看起来很强，也很难称为真正的穿透式法务管理。

反过来，如果一个系统能够把“集团风险数字—具体业务事实—适用规则—处置动作—责任证据”连成一条链，它即使先只覆盖少数高价值场景，也已经具备了正确的建设方向。

六、从哪里开始建设？

从项目现场看，比较稳妥的顺序不是“先上一个大模型”，而是先选择一条最需要穿透的风险链。

可以从重大合同审查、高风险相对方、重大案件或履约预警中选择一至两个场景，先统一对象和数据口径，再把制度转化为规则，随后建立风险闭环，最后引入AI提高识别和处理效率。

这个顺序看似慢，实际更快。因为它让每一阶段都有明确的验收结果，也避免模型上线后才发现底层数据、业务规则和责任流程尚未准备好。

对央国企法务部门而言，接下来真正需要讨论的已经不是“要不要建设法律AI系统”，而是：

集团最需要优先穿透的是哪一条风险链？这条链上的对象、规则、责任和证据，是否已经可以被系统完整连接？

这两个问题回答清楚，穿透式监管才有可能从政策要求，转化为可运行、可验证、可持续迭代的法务治理能力。

本文基于国务院国资委公开发布的穿透式监管工作会议、中央企业内控体系建设、合规管理、违规经营投资责任追究以及财务数智化转型等政策与会议信息。文中对“系统能力”的表述，是基于公开要求所作的法务场景化分析，不等同于政策原文。