参与“一带一 路”建设、乡村振兴等国家战略，在全球产业合作与区域协调发展中发挥引领作用。 当前，国资监管和国企企业改革正步入深化提升的关键阶段。随着“管资产”向“管 资本”转型的深入推进，如何实现国有资本的高效监管与价值创造，成为新时代国资管 理的核心命题。这一转型背景下，传统监管模式面临多重挑战：国企业务跨区域、跨层 级、跨行业特征显著，股权结构复杂；国有资本运作呈现多元化趋势，风险传导路径隐 月首次提出“探索推进穿透式监管”以来，通过印发专 项通知、列入重点任务、印发内控建设指引等一系列举措，加速构建全级次、全链条、 全要素的监管网络，推动国资监管从“被动响应”向“主动防控”跃迁。穿透式监管， 作为这一转型的重要保障机制，正通过数字化、智能化的手段重塑监管逻辑，为国企高 质量发展注入新动能。 本白皮书立足新发展阶段国资国企改革的核心需求，聚焦“管资本”转型背景下传 统监管模式与新时代要 统监管模式与新时代要求不匹配的突出矛盾，系统阐释穿透式监管的背景、理论内涵、 技术支撑与实践路径，旨在为监管部门、国有企业及社会各界提供一套“可理解、可操 作、可落地”的穿透式监管体系建设的方法论与数智化平台，助力国资国企高质量发展。 目录 1 穿透式监管的背景 .........................................................

………………………………………………………………14 2.…起降场… ……………………………………………………………………16 3.…通导监系统… …………………………………………………………… 17 4.…飞行管理服务监管系统… ……………………………………………… 25 5.…数据与信息服务… ……………………………………………………… 32 五、结束语 ………………………………………………………………………………… 域管理、飞行服务、安全监管与秩序保障等体系运行的核心问题入手，保障低空 安全智慧飞行。 本书聚焦建设低空航行系统实现安全智慧飞行所需的六大能力，即“灵活精 细的低空空域管理、高效智能的飞行服务、开放融合的通导监保障、空地 / 空空 协同的自主飞行、军民地协同的安全监管、泛在可信的数据与信息服务”，规划 了系统构成中航空器、起降场、通信、导航、监视、空域管理、飞行服务、安全 监管、信息服务（ 理主体，从行业 部门专业化管理向多部门联合管理转变。 低空安全保障挑战：安全是高效低空航行活动的前提，也是确保低空经济健 康有序发展的关键。目前各地在先行先试原则下开展的低空活动存在监管体系不 健全、监管手段不足等问题，飞行密度增加势必造成公共安全（飞行安全、空中 交通安全(空管)、要地安全(空防)、地面设施及人员安全、隐私及信息安全、环 境安全等）风险激增。 标准体系建设挑战：现有

................................................................................... 24 2.3.2 “互联网+监管”系统功能需求............................................................................................ .........................................................................................86 4.1.4 监管数据中心建设............................................................................................. （3）完成监管数据中心建设，按照 GJ“互联网+监管”平台的建 设要求，梳理市一级 ZF 监管目录，完成互联网+监管核心业务基础 数据库和主题数据库建库。 （4）实现时空大数据中心建设，按照市一级 ZF“统一数据资源” 的要求，对已有空间数据与非空间数据进行坐标转换、格式转换、 数据建库；基于一个数字网格，创新管理与服务模式，实现社会治 理、疫情防控、监管功能叠加的网格划分与建库。

大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为，监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 等降低大模型带来的相关风险；同时，针对未来大 模型广泛应用所带来的潜在风险也需提前讨论、积 极防范。 关键词：AI 大模型；金融行业；大数据；金融 约束和挑战，难以直接替代专业人员完成分析决策 任务，更多作为辅助核心决策人员展业的助手。具 体来看，大模型在金融领域应用的边界和约束主要 包括金融领域专业能力仍有欠缺、难以提供涉及较 严监管领域的复杂金融投资建议、在核心分析决策 环节无法替代人工等。 其中，在金融专业能力方面，由于金融服务存 在时效性强、精确度高、专业壁垒高等特点，当前 大模型仍然存在专业短板，难以理清较为复杂的金 如，交互对话、信息整理、内容生成等。在提供金 融服务方面，大模型目前已较能胜任常规的基础金 融对话，例如，金融资讯、业务办理等，但在专业 度高、个性化强、业务复杂且涉及严监管领域的金 融服务上，由于大模型能力有限、应用效果较差， 且存在监管合规风险，目前难以直接为客户提供专 业金融服务，仍需人工介入以满足服务质量和合 规要求。除金融专长仍有待提升之外，大模型亦 面临有时生成内容不可控（如“幻觉”问题）、可

系统剖析了工业污水管理的 现行政策，总结、凝练、识别了工业园区污水处理厂在运行管理方面存在的主要问题，并针对工业园区污水处理厂维护、运行、 监管等出现的关键问题提出了相应的管理对策及措施建议。 该报告可为地方政府及园区管委会加强污水集中处理设施的监管提供管理支持，对于贯彻落实国家《水污染防治行动计划》要 求，促进地方在水污染防治方面的工作，具有重要的意义。建议该报告按照研究类型的报告体例重新梳理章节，补充实际案例 不 健全，监管不到位等诸多问题。园区内的污水处理厂若不能 发挥其应有效用，则会严重影响我国工业污水问题的解决。 原环境保护部在其 2016 年发布的《关于实施工业污染源全面 达标排放计划的通知》中要求，污染物排放标准体系和环境 监管机制需要得到进一步完善，并且“到 2020 年底，各类 工业污染源持续保持达标排放” 9。本报告将结合实际案例， 通过剖析中国工业园区污水监管现状，识别工业园区污水处 人体和环境危害。 01 污水处理厂超标排放现状 图 3 中国各省工业集聚区污水处理设施数量 264 9 目前，工业园区污水处理的各个环节的管理和监督涉及到多个 部门，部门间协调机制不健全导致监管不到位的问题时有发生； 不仅如此，缺乏合理的污水排放标准，配套处理设施建设滞后 等问题也制约着园区污水处理厂超标排放问题的解决。 工业园区污水处理 02 管理现状和存在问题 10 “水十条”要求各工业集聚区修建集中

........................................................................................188 8.2.1 监管要求符合性检查............................................................................................ 3%，远超行业平均水平的 78%。特别是在产品推荐场景 中，通过客户画像与产品特征的向量化匹配，推荐转化率提升 40% 以上。 其次，在知识管理方面，模型通过持续学习机制保持知识实时 更新：  动态同步最新监管政策与行内产品手册  自动归档典型服务案例形成可复用的对话模板  支持跨 13 种业务文档的即时检索与摘要生成  维护超过 2000 个金融术语的精准解释库 第三，在风险控制层面，模型内置三重防护机制：通过意图识 业务覆盖范围：支持 12 类核心银行业务场景  意图识别准确率：≥95%（基于 Confusion Matrix 评估）  多轮对话维持能力：持续 5 轮以上交互不偏离主题  合规性检查：100%嵌入监管话术模板 其次，构建动态客户画像系统，通过 API 对接银行 CRM 系统 实时获取交易数据，结合 DeepSeek 的推理能力生成个性化推荐方 案。测试数据显示，AI 智能体可同时处理 200+客户画像维度，较

金融任务增强的大模型 目 标 技术 目 适用任务 侧重 点 拥有众多技 能的金融行 业专家 行业知 识小白 可信金融大模型的研究框架 应用合规可信 数字化监管规则 金融合规测评 智能监管沙箱 人工智能可信 可解释 隐私保护 公平性 鲁棒性 可靠性 可溯源 多模态金融大数据（表格、文本、图谱、图片、视频等 ……） 检索知识增强 RAG 领域微调（ SFT/RLHF ） 金融知识库 知识萃取 高效索引 金融工具链 意图识别 工具调用 智能 体 Agent 模型压缩（蒸馏 / 量 化） 智能投顾、智能监管 营销推荐…… 智能投研、报表分析 交易辅助…… Copilot 模式 Agent 模 式 行业大模型（金融） 大模型金融应用 研究实践 针对金融监管规则缺乏统一的监管语言表示、难以有效处理复杂金融场景的监管适配、跨场景跨任务适配成本高等瓶颈 问题 ，通过研究规则的 “定义 - 推理 - 适配 - 评估”的全生命周期技术链条 ，构建智能高效的金融监管规则推理引擎 ，将金 融监管文本转译成金融监管规则可执行代码（例如 SQL ） ，最终生成可执行监管规则 ，建设商业银行智能监管规则库。 研究实践 7 ：监管规则智能推理

Copilot模式 Agent模式 智能客服、投资咨询 营销问答…… 智能投研、报表分析 交易辅助…… 智能投顾、智能监管 营销推荐…… 金融数据可信 人工智能可信 应用合规可信 可解释 隐私保护 公平性 鲁棒性 可靠性 可溯源 数字化监管规则 金融合规测评 智能监管沙箱 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教 浙 规 则 场 景 适 配 难 监管规则识读难 商业银行智能监管规则库 规则定义 规则推理 规则适配 规则评估 杂乱繁金融监管文本 金融监管规则定义语言 一致性验证 完备性刻画 模拟仿真 小样本场景迁移 形式化验证 数字化监 管规则可 执行 跨场景跨 任务可适 配 监管规则 语言可定 义 监管规则 效能可评 估 痛 点 目 标 成 效 规则生成 3 4 针对金融监管规则缺乏统一的监管语言表示、难以有效处理复杂金融场景的监管适配、跨场景跨任务适配成本高等瓶颈 问题，通过研究规则的 “定义-推理-适配-评估”的全生命周期技术链条，构建智能高效的金融监管规则推理引擎，将金 融监管文本转译成金融监管规则可执行代码（例如SQL），最终生成可执行监管规则，建设商业银行智能监管规则库。 项目支持：国家重点研发计划“商业银行智能监管与联动预警关键技术研究”项目

的标准规范，着力构建支持“多主体、多平台、多领域、多应用”的数据要素 流通新范式，合力打造数字可信新生态。 本白皮书阐述了数字可信内涵和外延，以及其作为数字经济基础的重要性， 并构建了包含区块链、身份、数据、资产、治理监管的数字可信技术体系。通 过典型实践案例，展示了数字可信在金融、AI、数字身份、农商、医疗、司法、 文旅、贸易等领域的应用价值。最后，提出了共建数字可信生态的倡议和行动 建议，旨在推动数字经济高质量发展。 .........................22 3.3.4 可信规则 ............................................22 3.4 数字可信治理与监管体系 .................................. 23 3.5 数字可信主体 ............................................ 24 交易的不是原始数据，而是相关主体在通过合法手段获取原始数据的基础上， 对其采用一定算法，经过深度分析过滤、提炼整合及脱敏处理后形成具有交换 价值和技术可行性的衍生数据。数据交易包括六类主体：数据提供方（卖方）、 数据要素买方、数据监管方（交易中介）、数据商（数据服务中介）、基础设 施提供方（交易平台）和第三方服务机构（专业支持），不同的数据交易主体 扮演着不同的角色。数据流通是数字经济中一个重要的概念，它指的是在不同 实体

人工智能驱动的采购协同：众望所归 3. 人工智能代理加入采购和供应链团队阵容 4. 关于价值的讨论不断变化 5. 多变监管环境中的供应链弹性 6. 本地化与全球化 - 争斗仍在继续 结论 注释 引言 疲惫的人们没有时间休息。刚刚适应疫情后的现实情况，企业现在又面临着技术、地缘政治和监管 方面的复杂变化，这些变化正在极大程度上重塑着采购和供应链。渐行渐近的 2025 年是一个关键 时刻：人工智能 道德的采购和稳健的风险管理比眼前的财务收益更重要，采购职能得到重新调整以匹配组织的 战略需要。 供应链弹性与监管要求：随着监管审查的加强，企 业方针必须从以合规为导向转向主动风险管理和问 责制。透明度和供应商审计变得至关重要，这就要 求企业实施能够确保合规并增进与监管机构、消费者 和投资者之间信任的系统。 全球化与本地化：贸易壁垒和日益高涨的保护主义正在 挑战传统的全球供应链。随着企业寻求供应链安全而非 年，围绕可持续性和合规性，法规要求以及利益相关方的期望将愈发严苛。领导者必须认识到，可持续性 不仅仅是一项企业社会责任，还是一项合规要求，同时也是业务价值的关键来源。 对环境、社会和治理 (ESG) 标准的遵守越来越受到投资者、监管机构和消费者的严格审视，因此成为商业活动 中不容妥协的一环。领导者需要积极承担责任，确保将 ESG 目标纳入供应链战略。例如，供应链管理者必须追 踪并减少范围 3 排放，并确保供应商遵守道德劳工实践。