什么是穿透分析
穿透分析,是指把分散在财务、资金、采购、合同、投资等多套系统里的数据关联起来,还原一笔业务背后的真实主体、完整链条与风险实质,而不是停留在各系统各自出具的报表数字上。
监管人员现在看到的往往是一张张表,而不是一条完整的业务链。穿透分析要解决的就是这个断点:让账面上的一个数字,能一路追到它对应的客户、股权结构、最终控制人、合同、发货与回款。
2026 年国资监管的方向已经非常明确。年初的两份指导意见分别定目标与给工具,年中的穿透式监管工作会议进一步把要求归纳为主体穿透、业务穿透、风险穿透三类维度,以及全级次、全链条、全过程、全要素四项覆盖要求,重点监管领域涵盖投资、财务、采购、产权、合同、工程项目、金融业务、境外资产等十个方向。
值得注意的是,监管模型本身正在成为政策落地的核心载体。国资委组织的智能监管业务模型创新活动中,控股不控权穿透式监督模型、应收应付穿透监管模型等成果已获评优秀,参评规模达到数百家单位、数百个模型。相关分析能力可延伸阅读企业审计分析解决方案与财务分析解决方案。
穿透分析:三类穿透维度分别要解决什么
主体穿透:这家公司到底是谁的
央企普遍有四级甚至五级以上子企业,加上境外主体与参股平台,层级本身就是屏障。主体穿透要回答的是:
- 风险最终发生在哪家公司
- 这家公司的最终控制人是谁
- 是否存在多层嵌套与代持
- 是否存在控股不控权的情形
业务穿透:这笔业务真实发生了吗
把分散在各系统的单据按同一笔业务串起来,还原从签订到回款的完整轨迹,识别形式合规但实质异常的交易。
- 合同、订单、发货、发票、付款是否互相对应
- 是否存在融资性贸易与空转、循环贸易特征
- 结算进度与实际履约是否背离
风险穿透:哪些迹象值得先看
在还原出的主体与链条之上叠加规则与模型,把海量单据收敛成一份可核查的风险清单并给出理由。
- 金额、频次、时点的异常识别
- 关联关系与资金回流特征识别
- 风险评分与分级预警
穿透分析:从财务数字穿到业务实质
图 1 从应收账款穿透到业务实质的分析链路
同一套方法可以复用到投资、采购、工程、担保等领域。差别只在于起点换成投资项目、供应商或标段,链路本身的搭法是一致的。这正是可视化工作流的价值所在,可参考为什么要用可视化工作流。
可共建的典型模型清单
| 领域 | 模型方向 | 主要穿透维度 |
|---|---|---|
| 股权产权 | 控股不控权识别、多层嵌套结构还原、参股股权监管 | 主体穿透 |
| 投资 | 超授权决策、长期亏损投资、投后指标偏离 | 主体穿透 + 风险穿透 |
| 财务 | 两金压降、应收账款异常、应付账款异常、长期挂账 | 业务穿透 |
| 资金 | 异常资金流、内部拆借、资金回流特征、账户体外循环 | 业务穿透 + 风险穿透 |
| 采购 | 供应商关联关系、围标串标特征、价格偏离、付款条件异常变更 | 主体穿透 + 业务穿透 |
| 贸易 | 融资性贸易、循环贸易、空转贸易识别 | 业务穿透 |
| 合同工程 | 合同与发票条款一致性、标段拆分规避审批、进度款超付 | 业务穿透 |
| 债务担保 | 高负债风险、关联担保链条、担保敞口超限 | 风险穿透 |
⚠️ 需要说明的是,主体穿透类模型依赖外部工商股权数据。iModel 负责建模与计算,股权数据源由客户既有的数据服务提供,或在项目中一并确定采购方案。这一点建议在方案阶段就明确,避免上线后卡在数据侧。
用自然语言提出监管问题
图 2 从自然语言提问到可复算工作流的生成过程
这里的关键差别在于:智能体不是替人给结论,而是帮人把工作流搭出来。结论是否成立,仍然由监督人员沿着可见的分析路径判断。相关能力详见AI 智能体产品说明与生成式 AI 能力。
在监管闭环中的位置与边界
图 3 iModel 在五个自动环节中的定位
换句话说,iModel 不去替代 ERP、财务系统、司库系统、采购系统、审计系统或国资监管平台,而是把这些系统的数据连接起来做穿透分析。这样的边界让项目更容易落地,也让既有投资得以保留。部署与实施可参考部署交付服务,产品能力详见企业版功能说明。iModel 基于开源数据科学内核构建,内核项目信息可参考 KNIME 官方网站。
已落地的监督分析实践
某大型保险集团稽核部门
把依赖抽样的稽核项目改为模型化常态核查,覆盖理赔、费用、渠道等方向,分析工具完成国产化替代并在信创环境稳定运行。
保险稽核国产化替代某国家级金融基础设施机构
在信创服务器与国产数据库上完成平台部署,承载合规与审计类分析任务,全流程内网离线运行。
金融基础设施内网部署某省级监督机关
围绕监督数据构建模型库,以可视化工作流沉淀检查方法,分析过程可复算,成果可在部门内部复用与交接。
监督分析模型库沉淀