公厅、国务院办公厅下发的《关于进一步加强矿山安 全生产工作的意见》，指出提高科技创新支撑能力，强 化矿山安全科技支撑体系建设；健全矿山安全管理体 系，严格开展风险辨识评估并实施分级管控，提升风 险监测预警处置能力；加强矿山多灾种和灾害链综合 监测、风险早期识别和预警预报能力建设。 各地方矿山监管部门需持续增强监测预警能力。 当前监管部门的监督管理工作存在诸多问题，如难以 关键词： 矿山安全；人工智能；监测预警；矿山监管部门 析当前矿山安全监管现状，梳理了矿山安全监管监察数字化转型存在的问题。 结合人工智能、大数据等新一代技术，提出了关于矿山监管部门的矿山安全风 险智能监测预警系统。介绍了安全风险一张图、视频智能检测、风险智能识别、 风险闭环管理及应急通信调度等系统功能，阐述了视频智能分析平台和大数据 分析平台等系统功能的实现基础，为提高矿山安全监管执法水平、推进智能化 矿山建设、保障矿山安全生产提供参考。 safety；Artificial intelligence；Monitoring and early warning；Mine safety supervision department 矿山安全风险智能监测 预警系统研究 Research on Intelligent Monitoring and Early Warning System for Mine Safety Risks 王竑达

合规进入、授权使用、加密传输、安全存储、审核输出、记录流程 税务敏感数据泄露风险管控平台 www.leagsoft.com LeagSoft 平台功能 联软介绍 平台简介 目录 案例介绍 www.leagsoft.com 平台介绍 www.leagsoft.com 建设税务敏感数据防泄露平台的必要性 3.4“ 秘密管理暂行规定》 中华人民共和国 税收征收管理法 www.leagsoft.com www.leagsoft.com 信息在“流转”过程中如何与“人”产生关联？ 整个过程如何管理，针对使用风险如何有效管控？ 哪些业务数据需要防护？ 如何区分业务数据？ 如何进行防护处理？ 受防护的数据如何 内外安全传输？ ？ 传统方案的不足 www.leagsoft.com 数据交换隐患 www.leagsoft.com www.leagsoft.com 管理者面临的困惑… 从何了解“信息” 的流转途径 如何让“信息”被合 规授权访问 如何快速部署 防护措施 如何对风险 进行自动分析 www.leagsoft.com www.leagsoft.com 联软解决方案 www.leagsoft.com 平台建设思路 数据发现 / 评估 1 监控

危化企业安全风险 智能化管控平台解决方案 -2- 目录 CONTENTS 一 . 政策概述 二 . 核心功能 三 . 应用案例 产业布局： 7 0 有竞争优势的化工园区 依、、、 创新发展： 20+ 共性技术 ， 40 + 新产品 五大主要目 标 产业结构： 75 % 新材料 依、、、 数字化转型： 30+ 智能工厂 ， 50 + 智慧园区 石化、煤化 工 等 重 点 领 1.2 石化化工行业数字化转型实施指南 -5- 地方政策跟进 应急管理部指导文 件 1.3 危化企业安全风险智能化管控平台建设指南 p 2022 年，应急管理部下发《危化企业安全风险智能化管控平台建设指南》，要求危化生产、存储、工贸企业按照指南要求建设平台， 涵盖安全 风险基础信息管理、重大危险源管理、双重预防机制、特殊作业、智能巡检、人员定位六个基础模块 ，各省按照要求陆续在开展全面建设。 理与预测性维修系统、培训管理系统、承包商管理系统、基于人员定位的人员聚集风险监测 预警系统。 山东、广东、辽宁、甘肃等省分已开始进试点推广。 -6- 目录 CONTENTS 一 . 政策解 读 二 . 核心功能 三 . 应用案例 -7- 1.5 总体介绍 | 功能结构 l 按照《危险化学品企业安全风险智能化管控平 台建设指南 ( 试行 ) 》，本平台包含绕六个核心 子系统：

风控融合 提升全面风险管理工作水平 可扩展性 促进风险管理落地 • 通过有效的风险信息收 集手段，识别并规范公 司各类风险信息，定期 对风险进行风险评估， 基于风险等级进行风险 应对，实时通过报表掌 握风险现状，支持业务 决策。通过提高公司风 险防控能力，有力支撑 公司发展。 数据共享 培育风险管控人才 • 通过风险管理和内部控 制的建立和信息化，促 使风险管控人员在项目 过程中接受流程化的训 练和专业化的学习，缩 短风险管控人才培训时 间，提升培训效果，逐 步建立一支专业的风控 团队。 集团架构 风控一体化 规范内部控制 • 通过信息化手段支持总 部标准化和流程化开展 内部控制工作。通过系 统将内控手册电子化， 实现内控测试与评估流 程化管理，支持内控缺 陷与整改进度统一管 理，基于岗位角色及权 限实时查看各类内控报 表。 促进风控融合 • 通过信息系统实施，融 合风险管理与内部控 合风险管理与内部控 制，促进以风险为导向 的工作模式的建立，促 进以流程为对象，建立 风险、控制、制度的关 联关系。 整体框架 风险监控预警 组织构架 风险监控预警 组织职责 风险监控预警 人员分工 风险监控预警 人员配置 配套监控 预警机制 发展目标 - 战略规划 风险偏好体系 战略 组织 企业目标 梳理 设置指标 阈值 构建核心 价值链 评估关键 风险 设计预警 指标

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 蔽；国家战略任务对资本配置效率提出更高要求。 如何穿透复杂层级精准追踪资本流向？如何实时监控风险传导链条？如何确保国 有资本在服务国家战略中实现保值增值？ 国务院国资委自 2024 年 9 月首次提出“探索推进穿透式监管”以来，通过印发专 构建全景视角下穿透式监管体系 ........................................................................... 16 3.1 风险驱动的智能治理 ....................................................................................... 16 现全级次、全链条、全过程、全要素穿透。穿透式监管与从“管资产”到“管资本”的 转变存在着紧密的联系，是实现从“管资产”到“管资本”转变的重要保障。实践中， 各级国资委（办）作为国有资产的监管主体，基于风险穿透管理要求，统筹规划国资穿 透式监管体系的构建。国企作为国有资产的重要运营主体，根据穿透式监管体系的统一 规划，结合数智化转型的大背景，构建与各级国资委（办）协同的，符合企业自身的穿 透式监管要求的监管体系。

为代表的大语言模型（LLM）作为人工智能领域的突 破性技术，不仅重塑了信息交互方式，更通过其强大的语义理解与生成能力，为 金融审计领域带来了新的发展机遇与挑战。如何借助大模型工具挖掘审计线索、 优化工作流程、提升风险预判能力，成为行业亟需探索的课题。本手册基于对银 行、证券及保险业审计场景的调研，结合大语言模型技术，系统梳理了金融机构 1000 个左右审计通用场景应用问题（侧重内部审计），并给出简要提示与典型 商业银行、证券公司以及保险公司审计提出可供参考的场景问题并给出相关的提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 事后纠错 ” “ 转向 事前事中预警 ”，如基于舆情 分析 的声誉风险前置评估模型可提前识别风险信号。 四、使用建议：理性驾驭技术红利重在参考 作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 同行和学者们注意： l 风险隔离：在使用

...........................................................................................35 4.1 风险评估与筛选.............................................................................................. ...66 7. 风险评估与筛选...................................................................................................................................................................69 7.1 风险指标设计...... ...........................................................................................71 7.2 风险评估模型...............................................................................................

新，是一场深刻的价值重构。其 核心要义，在于将金融服务从对单一企业“点”的信用评估，转向对整个供应链 “链”的价值认可与“面”的生态赋能。它不再仅仅是资金的融通，更是信用的 传导、数据的链接、风险的共担与价值的共创。当核心企业的信用能够像涓涓细 流般渗透至产业链上下游的广大中小微企业——这些国民经济的“毛细血管”时， 整个产业生态的活力便被彻底激发。 同时，供应链金融更是深化“改革”的催化剂与黏合剂。它以金融为纽带， 当然，前路光明，挑战犹存。我们在欣喜地看到供应链金融蓬勃发展的同时， 也必须清醒地认识到其面临的现实困境：法律法规体系仍需完善，跨部门、跨行 业的数据协同机制尚待建立，复合型专业人才缺口巨大，以及在复杂交易结构下 风险的识别与管控难度也在增加。这些挑战，恰恰是未来改革与创新的着力点。 解决这些问题，需要政府、产业、金融、科技等多方力量的协同共进，更需要我 们以更大的智慧和勇气，去推动制度创新与模式探索。 本 基于单一主体信用的风险评估模式，正被基于全链条数据、多维交叉验证的智能 化风控所取代。这无疑是巨大的进步，但同时也催生了新型的、更为复杂隐蔽的 风险形态。这些风险不再是孤立的点，而是相互关联、能够瞬时传导的面，对我 们的安全防线提出了前所未有的挑战。 首先，信用风险的“链式传导”与“风险共振”现象愈发突出。 传统信贷 风险多集中于单一借款人，而供应链金融的风险则天然具有网络化特征。链条上

......58 4.2 风险预警与评估.......................................................................................................................................................60 4.2.1 实时风险监控............ .........................................................................................62 4.2.2 风险等级划分与报告生成.......................................................................................... .....................................................................................134 7.3 税务审计与风险控制.................................................................................................

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 风险 中图分类号：F832 文献标识码：A 一、大模型在金融行业的应用现状 大模型的出现给 AI 与金融的结合带来了更大 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 解释性差等问题，应用大模型进行决策判断的可 银行业 智能对话 智能对话 IndexGPT 银行业 智能对话 Light GPT 交易策略分析 客户智能对话 虚拟助手 智能对话 社区内容生成 智能对话 客户助手 金融个人助手 舆情监控风险 评估CoPilot LTX债券信息对 话、可交易标的 知识检索 办公助手 上市公司信息检索 图文生成 分析新闻数据 生成投资策略 办公助手 Chat ABC 办公助手 查询语言、定制 化资讯生成