从制度要求到治理能力：网易智企亮相数智2027·蓝凌用户大会

随着AI从单点试验走向规模化应用，一个更基础的问题摆在越来越多国企面前：政策要求密集出台，是否意味着穿透式监管已经真正“管得住”？

网易智企·数帆受邀与会，携央国企行业 Data + AI 整体解决方案亮相展区，与参会企业代表围绕数据基座建设与 AI 落地路径展开交流。

01

有制度，不等于管得住

近年来，国企数智化转型的政策要求正在密集落地。

2023 年，《数字中国建设整体布局规划》印发；同年年底，国家数据局等个17部门联合发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。

2024 年，二十届三中全会提出加快建设更多世界一流企业，国资委深入推进重点国企对标世界一流管理提升行动。

2025 年 3 月，国务院国资委办公厅印发《关于做好2025年中央企业内部控制体系建设与监督工作有关事项的通知》，明确提出“以穿透式监管为主线，以智能化转型为抓手”。

2026 年，国企数字化转型行动计划和“AI+”专项行动持续推进；国资委1号文、2号文、15号文与46号令密集出台。政策信号高度一致：穿透式监管不能停留在文件里，而要长在系统里——用 AI+数智化能力，把穿透式监管从“制度要求”转化为“实时可执行的治理能力”。

方向已经明确，但落地并不轻松。

02

有模型，不等于能落地

在与众多国企的持续交流中，数帆观察到，当前国企推进“AI+穿透式监管”，普遍面临四个现实困境：

一是 AI 工具与原有系统结合难。遗留系统多、数据孤岛普遍，AI 往往只能“外挂”难以“内置”，集成成本高企。

二是 AI 场景切入难。业务部门提不出真痛点，试点失败率高，AI 效益难以量化。

三是安全合规保障难。数据安全红线、算法合规风险、责任边界不清，让不少项目在论证阶段就止步不前。

四是数据资产化能力不足。数据质量差、治理缺位、复合型人才缺乏，数据难以真正成为可用的生产要素。

这四个困境，指向同一个根因：缺少一个 AI-Ready 的数据底座。模型再强，接不进业务系统就是空中楼阁；场景再多，没有干净可用的数据就跑不出可信的结果。

从“有制度”到“能管住”，这条路径可以概括为：

政策要求 → 系统承载 → 数据可用 → AI 可执行

走通这条路径，答案不在某一款工具，而在一套完整的方法：底座打牢、规则沉淀、场景切入、安全托底——让数据先“ready”起来。

03

让监管落地，关键是建好 AI-Ready 数据底座

针对上述困境，数帆在展区集中呈现以 AI-Ready 数据底座为核心的央国企穿透式监管落地路径。

• AI-Ready 数据底座，让 AI 真正“长进”业务系统

在架构上，方案以 AI-Ready 数据底座（数据开发治理工具 + AI 中台）为核心，上层承载企业级智能体平台与企业级数字员工平台，通过 MCP/API 对接 ERP、OA、费控、人资、资金、合同等数据源，让 AI 真正“长进”业务系统，而非悬在系统之外。

• 国资监管 Skill HUB，让监管规则随政策生长

在监管能力上，国资监管 Skill HUB 内置大额资金监管 Skill——覆盖单笔交易、拆分交易、连续对私转账、账号异常预警、特大交易预警等模型；招采合规 Skill——覆盖异常投标、区域集中、供应商轨迹相似、IP 地址异常、企业关联等模型，监管规则可持续扩展，随政策与业务变化灵活生长。

• 三个入口，让不同角色都能用起来

在交互方式上，方案提供三个入口：本地 Agent（Claude Code/Codex 等）面向复杂开发迭代；网关常驻支撑 7×24 定时巡检、告警响应与日报推送；EasyAgent 产品页内嵌，快查快取、零配置上手。三种入口，适配不同角色、不同深度的工作场景。

• 四大能力与安全管控，守住合规底线

在能力建设上，底座沉淀智能开发、智能运维、自助分析、智能治理四大能力；在安全管控上，通过 AK/SK 鉴权、网关统一校验、高危操作人工确认、dry-run 预览与本地部署（调用链不经过厂商），守住数据安全与合规底线。

04

从方案到实效，这条路已经跑通

更值得关注的是，这套方案并非纸上蓝图，而是已有真实落地，并在展区以实际产品与运行效果集中展示了其落地成效：

• 国资快报 · AI 数据质量稽核

在 IM 对话中@机器人即可使用，全量校验覆盖财务三表勾稽关系，秒级完成稽核、0 项遗漏，稽核结果可留存、可追溯、可审计。

• 业务监测 · 大额资金合规助手

1 小时自动拉通 ERP、Excel 全系统数据，8 大核心预警 Skill 覆盖 46 号令 9 种违规情形，7×24 全量巡检、分钟级预警，让监管从“事后追责”走向“事前防范”。

• 职能数字员工矩阵

财务数字员工（国资快报助手、报表审核助手、费用报销助手、资金计划助手等）与风险管理数字员工（资金合规助手、数据合规助手、经营风险助手、内控审查助手、两金风险助手等），已在多个业务场景中持续运转。

在某省属集团，AI-Ready 数据智能底座正推动集团“十五五”数智化建设由职能支撑向战略支撑升级，落地“主干采购、枢纽自建”的务实路径。

从政策到系统，从模型到场景，从试点到实效——当数据、AI 与监管连成一条链，穿透式监管便不再是一纸要求，而成为可执行、可追溯、可持续运转的日常治理能力。穿透式监管真正落地，最终要落到日常治理——它能否进入每一次经营判断：更早发现问题，更快解释原因，更及时推动行动。

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