用友联合厦门国家会计学院发布“穿透式监管”白皮书！

当前，大型集团普遍面临“监管触角难达末梢、风险识别滞后、数据孤岛严重”三大困境——部分集团下属企业层级超过4级，交叉持股、壳公司占比高，导致“控股不控权”；跨业务板块数据标准不统一，银行流水、合同、发票难以关联，虚假贸易、资金挪用等风险难以及时察觉；传统监管依赖事后审计，往往“风险发生后才纠偏”，错失防控最佳时机。

白皮书的核心突破，在于构建了以“四个穿透”为支柱的穿透式监管体系。以数据穿透为基石，通过统一主数据标准、建立全域数据资源池（含凭证单据池、税务发票池、银行流水池等7大类数据池），实现从集团总部到末梢业务的数据实时汇聚与血缘可溯，彻底打破“数据烟囱”；以组织穿透为保障，将总部至子公司、项目部门的权责在线化，明确各级主体监管职责，解决“层级多导致权责模糊”的问题；以风险穿透为核心，依托大数据与YonGPT企业服务大模型，构建覆盖过度负债、虚假贸易等11类重大风险的智能监管模型，例如通过分析上下游企业实控人关联图谱、资金收付差异，可精准识别循环交易类虚假贸易，某集团案例中该模型曾提前拦截大额损失；以能力穿透为长效支撑，推动财务从“事后核算”向“价值守护”转变，将监管能力嵌入业务全流程，实现从“人防”到“技防”的质变。

不同于传统理论性白皮书，这份成果更注重“务实落地”。白皮书立足制造、能源、投资等多行业实践，提炼出“短期-中期-长期”的分阶段实施路径，为不同基础的集团提供精准指引。

短期（1-2年）聚焦“夯实基础，速赢见效”，通过统一会计科目、核算政策与数据标准，搭建基础数据资源池，优先解决“数据不统一、报表难穿透”的问题。例如某大型跨国企业实现了集团合并14个层级、1000+单位报表数据的标准统一管理，全级次核心财务报表数据穿透可视。

中期（2-3年）侧重“促进协同，深化应用”，全面整合升级现有财务应用系统，推动所有成员公司纳入统建的财务系统，跨系统集成与业务协同，解决“涉财业务系统分类、数据深化支撑管理”的问题。例如某大型投资集团在短期内完成财务数智化平台统建，设计18类标准化表单对接业务系统，实现6类支付风险自动拦截，23项预警提示、8项报表展示和N个风险模型进行风险管理，不断优化风险防控策略，提升智能化风控能力。

长期（3年以上）则迈向“业财治理，长期领先”，以财务数智化为核心引擎，驱动财务与关键业务系统全域统建，通过业财流程标准化重构与全生命周期数据治理，筑牢穿透式监管的数字基座，构建AI驱动的预见性治理体系，将风控规则前置至业务发起环节，全数据实时监管，风险精准阻击，实现从“被动应对”到“主动防控”的跨越。某制造集团通过业财云平台实现“风险看板-合并报表-会计凭证-业务单据”的逐层穿透，风险识别准确率提升至95%以上。

白皮书还首次公开了11类重大风险的核心指标模型与数据来源，例如“过度负债”风险可通过资产负债率（分行业设阈值）、现金流动负债比率等指标监测，数据来源于财务系统与司库系统；“靠企吃企”风险则通过关联交易价格异常、资产低价处置等行为类指标识别，结合工商、司法等外部数据交叉验证。这些可直接复用的工具，让集团无需“从零搭建”监管体系。

在技术前瞻部分，白皮书明确指出“AI+财务监管”将成为未来3-5年的核心发展方向。随着大模型技术的成熟，算法在财会监督、风险预测、关联交易识别中的应用将实现三大突破：一是动态模型替代静态指标，通过机器学习实时调整风险阈值，例如根据行业景气度变化自动优化资产负债率预警线；二是自然语言处理（NLP）解析非结构化数据，利用LLM自动提取担保合同中“连带责任”等关键条款，预测被担保企业违约概率；三是跨领域数据融合，打通工商、税务、海关等30余个外部数据源，构建企业全息风险画像。

这份白皮书的发布，不仅是财务监管领域的一次理论与实践创新，更彰显了国产企业软件龙头的责任与担当。作为全球领先的企业软件与智能服务提供商，用友深耕企业服务37年，其战略级产品用友BIP已成为支撑我国企业数智化转型的“大国重器”——截至目前，用友BIP为6.5万家大型和中型企业提供数智化服务。

在推动AI技术落地企业场景方面，用友BIP构建了业界首个企业服务大模型YonGPT，覆盖财务、人力、供应链等十大核心领域，将AI能力深度融入财务监管、预算管理、税务风控等场景，让“智能监管”不再是抽象概念。