上国会培〔2026〕209号
关于举办“智能化穿透式监管下企业内部控制
与风险管理高层次人才培养”研修班的通知
各相关单位:近年来,随着国家治理体系和治理能力现代化建设深入推进,国资监管正加速向”穿透式监管 ” 转型。国务院国资委先后出台内部控制体系建设与监督、违规经营投资责任追究等系列监管文件,明确要求实现全级次、全链条、全过程、全要素穿透管控,推动风险管控从事后处置向前置预警迁移。与此同时,大数据、人工智能等新一代信息技术加速向企业治理领域渗透,数智化转型与智能化监管已成为企业内部控制与风险管理能力升级的必然方向。
当前,部分企业的治理能力与穿透式监管要求仍存在明显差距:重大风险识别与预警滞后,“控股不控权 ” 、虚假贸易、资产闲置浪费等问题屡禁不止;传统“人防 + 制度”模式面对全级次、海量业务数据已力不从心;风险、内控、合规数据分散割裂,监督难以形成合力;智能技术选型与落地路径不清,数智化投入与治理效能提升不成正比。企业亟需一批既懂政策、又精体系、还会用智能工具的复合型高层次风控人才。
为助力企业顺应监管变革与技术演进趋势,上海国家会计学院将于 2026 年举办“智能化穿透式监管下企业内部控制与风险管理高层次人才培养 ” 研修班。本研修班以“政策解读 — 体系构建 — 智能工具实战 ” 为主线,系统讲授穿透式监管政策要求与内控转型方向、 11 类重大风险穿透识别与重点业务领域监管实务、智能风控体系建设方法论,并安排 AI 智能体赋能风控合规的全流程实战演练,帮助企业实现从“懂政策 ” 到“建体系 ” 再到“用工具 ” 的能力跃迁,全面提升智能化时代的风险治理水平。
附件:
一、课程简介
二、报名回执表
上海国家会计学院 教务二部
2026 年 8 月
课程报名负责人:汪老师,添加微信ID:cn17888
或扫描微信二维码添加
附件一:课程简介
一、培训安排
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期数 |
培训时间 |
报到时间 |
培训地点 |
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第1期 |
10月 19 日- 21 日 |
10月 18 日 |
南京 |
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第2期 |
12月1 7 日-19日 |
12月1 6 日 |
上海 |
二、培训对象
1. 董事长、总经理、总法律顾问、首席合规官、首席风险官等企业高层管理者;
2. 内控总监、风险管理总监、合规总监、审计总监、财务总监及相关职能部门负责人;
3. 内控、风险、合规、审计等职能部门的业务骨干;
4. 数字化转型、信息化建设部门负责人及智能风控系统建设相关人员;
5. 分子公司主要负责人及风控、合规、内控对口管理人员;
6. 从事企业治理、内部控制、风险管理与智能化咨询的第三方服务机构专业人士,以及高校及研究机构相关领域研究人员。
三、课程收益
1. 把握政策:精准把握穿透式监管政策脉络与核心要求,明确内部控制五大转型方向,掌握 11 类重大风险的穿透识别方法与责任追究机制;
2. 迭代认知:完成从“制度流程 ” 到“数据规则 ” 的数智化内控认知迭代,掌握智能风控体系的建设框架与落地实施路径;
3. 掌握技术:掌握大数据、知识图谱、机器学习等数智技术在风险管理中的实战应用,构建内控、风险、合规( GRC )智能化协同管控机制;
4. 实战运用:学会打造专属 AI 数字风控员工,掌握合同审核、合规监控、客商筛查、风险预警等高频场景的智能化实战方法;帮助建立“政策 — 体系 — 工具 ” 风险管控体系。
四、课程内容
第一部分:基于 ” 穿透式监管 ” 的内部控制与风险管理体系优化
(一)穿透式监管政策背景与内部控制转型方向
1. 国有企业内部控制五大转型:管控型、一体化、全程式、数智化、穿透式
2. 核心监管文件要点解读
3. 穿透式监管本质:实质重于形式;五大核心特征
4. 当前国企内控主要痛点与实战导入案例
(二) 11 类重大风险的穿透识别与风险管控
1. 穿透监管总导向:风险管控从事后处置向前置预警迁移,落实重大风险报告及追责机制
2.11 类重大风险精华解析(风险表现 + 典型警示案例):过度负债、无关多元扩张、多层股权架构、薪酬分配乱象、高风险金融财务业务、控股不控权、虚假贸易、违规”捞偏门 ” 、靠企吃企廉洁风险、资产闲置浪费、境外经营风险
3. 风险评估工具:风险矩阵、风险地图、风险积分预警模型
4. 风险穿透处置:早识别、早预警、早处置;瞒报 / 迟报重大风险的责任后果
(三)重点业务领域穿透监管实务
1. 产权管理:由登记备案升级为全生命周期动态管控,识别代持、虚假合资、控股不控权,规范参股企业管理
2. 投资管理:全流程穿透(立项 — 审批 — 投后 — 退出 — 后评价),规避盲目扩张、高溢价利益输送,防止参股投资”甩手掌柜 ” 现象
3. 资金管理:全级次归集、全流程监控,实现资金”看得见、管得住、可追溯 ” ,识别小金库、违规拆借、异常支付
4. 财务管控:业财融合,数据同源、标准统一、互联互通,穿透核查账实不符、表外负债等问题
5. 采购与供应链:供应商全周期管理,识别虚假贸易、招标舞弊、预付款风险
6. 合同管理:全生命周期线上管控,合同与财务、资金系统数据联动,自动比价、履约跟踪、风险预警
7. 薪酬、金融、军品、境外业务核心穿透要点
8. 责任追究红线( 46 号令):组织管理、风险管理、科技创新、产权、固定资产投资、股权投资、工程承包、境外经营投资等各领域追责情形解析
9. 穿透测试通用逻辑:组织穿透、业务穿透、风险穿透、数据穿透、评价穿透,将穿透监管要求嵌入制度、合同、信息系统
(四)穿透式监管下内控优化典型案例
第二部分:穿透式监管环境下企业智能风控体系建设
(一)数智化内控的认知迭代 —— 从流程固化走向风险驱动
1. 环境与命题:穿透式监管的“数据穿透 ” 落地要求与国资数智化转型导向 —— 从合规文本到立体化、嵌入式、持续性监控能力
2. 内控风控三阶演进与传统内控的落地困境
3. 数智化内控四大特征:数据驱动、风险前置、自动预警、全量监测
4. 本质再认识:内控的本质是业财数据与专业规则视角下跨部门、跨流程、跨系统的数据交叉校验 —— 从“制度流程 ” 走向“数据规则 ”
5. 数字化环境下风险的再识别与重分类:新型数字化风险的主要展现形式
6. 技术理性:大数据、 AI/ 大模型在内控风控中的适用场景与能力边界
(二)企业风险管理体系建设框架
1. 顶层设计:精准风险管理融入公司战略 —— 风险偏好、风险容忍度与战略目标的衔接
2. 风险治理架构重塑:三道防线职责再划分与协同机制
3. 风险数据治理:数据标准、数据质量与风险指标体系搭建
4.KRI 与 KPI 融合体系设计与应用:把风险要求翻译为可计量、可监测、可考核的指标语言
5. 智能风险管控全流程
6. 业务连续性管理( BCM )与新型风险应对策略
(三)智能技术在风险管理中的实战应用
1. 风险管理智能化演进路径与应用方向
2. 技术基石场景:大数据平台、云计算、物联网( IoT )与区块链
3. 自然语言处理( NLP ):舆情监控、合规文本审查、风险条款识别
4. 知识图谱:关联交易识别、复杂股权结构的穿透式核查
5. 机器学习与预测模型:信用、市场、操作风险早期预警实践
6. 智能规则引擎与 RPA :控制执行自动化与异常处置 —— 低代码规则配置、与业务系统松耦合嵌入、”内控数字员工 ”
7. 监管科技与风险管理科技的选型、部署与集成策略
(四)内控、风险、合规( GRC )的智能化协同管控
1. 企业级智能化 GRC 平台构建:组织、流程、数据、系统一体化架构
2. 控制嵌入:合规要求与风险控制点嵌入核心业务流程 —— 采购、销售、投资、融资的场景化落地
3. 数据联动:风险、内控、合规、审计数据共享联动与穿透式分析 —— 从信息孤岛到监督合力
4. 文化培育:数据驱动的风险文化与合规意识 —— 从”被动接受 ” 到”主动参与 ”
(五)智能化内控与风险管理的落地实施路径
1. 数智化内控系统建设思维转变:从流程优先走向”风险优先、业务导向 ”
2. 数据底座建设:内控数据集市建设要点;多源业务数据整合思路
3. 风险规则库构建方法论:业务拆解、风险识别、控制点量化、阈值设置、迭代优化
4. 集团企业分层分步落地方案(区分成熟度高低企业,兼顾大型集团与中小型子公司)
5. 落地的前置条件、实施步骤,避开盲目上马智能化平台的陷阱
第三部分: AI 赋能风控合规升级实践
(一) AI 智能体基础与风控合规效能革命
1.AI 重构企业风控合规:范式与能力升级
2. 智能体平台( WorkBuddy )赋能:打造专属数字员工
3. 知识库构建 —— 为数字风控官装载“风险记忆 ”
4. 技能封装 —— 打造可复用的 ” 风控工具箱 ”
(二) AI 赋能全域风控合规场景深度解析
1. 合同与法律风险智能审核
2. 合规与监管风险动态监控
3. 供应链与客商风险前置筛查
4. 运营与流程风险智能诊断
5. 舆情与市场风险监测
(三)实战:风控任务全流程跟练
1. 智能合同审核数字员工
2. 政策合规解读智能助手
3. 客商风险初筛智能体
4. 风险预警巡检智能体
5. 舆情风险监测智能体
五、拟邀师资
本课程由上海国家会计学院精心组织的专门师资团队授课,授课老师皆具有深厚理论功底及丰富实践经验,具体师资以实际课表为准。
六、收费标准
1. 培训费: 5800 元 / 人。
2. 食宿统一安排,费用自理,具体标准以开课通知为准。
七、结业证书
培训班结束后由学院颁发结业证书,并注明学时。是否可以作为继续教育学时,烦请学员咨询当地主管部门。
八、报名方式
请参加人员按要求填写《报名回执表》(联系老师获取),报发至报名对接老师;我们将在开课前一周向报名学员发送《报到通知》。
课程报名负责人:汪老师,添加微信ID:cn17888
或扫描微信二维码添加