2026年，国资委密集部署，要求以数智化与AI技术重塑人才竞争力，并确立薪酬穿透式监管核心准则，人力资源管理数智化转型已从趋势变为刚性要求。
为助力市属国企抢占“十五五”数智化先机，进一步提升国企人力资源治理水平，推动穿透式监管范式升级，中大咨询将联合举办“‘国企创新行’国资国企人力资源数智化交流会”，聚焦AI时代下的人力治理模式变革、人力数智化转型、穿透式监管等核心议题，特邀人力领域一线实践专家共同交流探讨。
⏰活动时间
2026年9月22日（周二），14:00-17:30
📍活动地点
广州之窗总部大厦A区附楼五层多功能厅
🔗活动报名
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围绕本次活动议题，中大咨询已积累了一系列研究洞察。以下这篇文章，从穿透式监管的视角，分享我们对AI重塑国企管理逻辑的思考。
穿透式监管时代
AI成为国企管控破局点
2026年7月，国务院国资委召开穿透式监管工作会议，明确将其作为进一步深化国资国企改革的重点任务，提出构建智能化穿透式监管体系。这意味着，国企组织管控必须从“报表汇总、定期检查、事后问责”转向“全级次识别、全过程跟踪、实时预警、闭环处置”。
传统管控模式面临多元业务难适配、总部人力触顶、经验驱动难转型等困境，穿透式监管要求难以落实。AI+组织管控，正成为破局关键。
政策之变
穿透式监管从理念走向刚性落地
近年来，国务院国资委密集部署中央企业“AI+”专项行动、内控监督体系升级，这释放出一个清晰而强烈的信号：穿透式监管，正从理念全面进入刚性落地阶段。
国资委明确要求，以智能化为抓手，推动管控实现“全级次、全链条、全过程、全要素穿透”，打通数据壁垒，消除监管盲区，构建覆盖全业务周期、贯通集团到末端的内控监督体系，实现从“定期检查式监管”向“在线实时穿透监管”的根本性转变。具体而言，穿透式监管有四层刚性要求：
全级次穿透：覆盖集团所有层级子企业，监管延伸至末梢单元，消除盲区；
全流程穿透：贯穿业务从决策、执行到监督的全生命周期，实现事前预防、事中管控、事后闭环；
全要素穿透：涵盖资金、资产、人员、合同等核心要素，实现关键资源与关键岗位全覆盖；
动态化穿透：依托智能化手段实现数据实时归集、风险智能预警，从静态监管转向动态实时监测。
现实痛点
传统管控模式为何“力不从心”
穿透式监管的要求像一面镜子，照出了传统管控模式的三重结构性矛盾。这些矛盾不破解，“看得穿、管得住”就无从谈起。
痛点一：多元业务与统一管控框架的适配性矛盾
企业往往横跨多个业态，各板块在发展阶段、风险特征、经营规律及合规要求上差异显著。然而，总部管控手段却趋于同质化——以统一的流程审批不同项目、以标准化的报表监控各类板块、以固化的模型评估所有业务。
这种管控方式与业务实际之间的错位，极易导致两难局面：该严控的关键环节未能穿透，该放权的低风险领域却被过度束缚。这与穿透式监管“精准穿透、全要素覆盖”的要求存在明显落差。
痛点二：总部人员精简与管控半径扩大的矛盾
传统的人力密集型管控模式——依靠“人盯人”、层层会议传递、逐级报表汇总——已逼近效能上限。随着业务不断做大，总部人均管控幅度远超合理阈值，管控质量随之下降，形成“管不了、管不透、管不及时”的三重困境。
穿透式监管要求实现“全级次、实时化”的感知能力，但在人力资源瓶颈下，基础数据收集仍滞后，“全级次穿透”往往流于口号。
痛点三：经验驱动向数据驱动的转换矛盾
多数集团总部的战略决策、投资研判、风险评估，仍高度依赖高管经验与人工分析。信息传递滞后、数据口径不一、决策工具落后、风险感知被动——往往风险暴露后才启动处置，缺乏预警机制。
而穿透式监管的核心，恰恰是“全过程”的数据驱动、智能预警、闭环管理。经验驱动的传统范式，连“事前预警”这道门槛都难以跨越。
对集团企业而言，穿透式监管既是必须回答的政策命题，更是撬动自身管控体系升级的历史契机。
解决思路
AI赋能总部“看得穿、管得住”
面对穿透式监管的刚性要求，传统管控模式的三重矛盾，本质上指向三个共性症结：管控边界与规则不清晰，导致该严的严不住、该放的放不开；流程与数据未打通，导致基础信息滞后、总部人力被反复消耗；风险感知被动、依赖事后处置，导致管理长期停留在经验驱动。
这三个症结，恰恰是AI能够有效破解的着力点——AI可以依托清晰的规则实现精准穿透，依托打通的数据实现实时归集，依托智能分析实现主动预警。
但需要强调的是，AI+组织管控的价值，不在于以技术替代管理，而在于帮助总部将有限精力更聚焦于关键判断、风险防控与资源统筹等核心事务。有效推进管控场景的AI转型，须遵循以下路径：
定边界、固规则——让AI知道“管什么、谁来管、按什么管”
技术永远是手段，管理才是目的。在引入AI之前，必须先想清楚“管什么、谁来管、管到什么程度”，把管控的边界、规则、标准梳理清楚，AI才知道该监控什么、预警什么、辅助判断什么。
一是梳理管控边界，结合企业功能定位、组织层级和业务特点，重新界定总部与所属企业的管控边界，明确哪些事项由总部直接管理，哪些实施备案或监督，哪些授权所属企业自主决策，形成分层分类的管控事项清单和差异化授权清单，绘制集团的“权责地图”。
二是固化制度流程和规则，将权责清单细化为制度条款、标准化业务流程，同步形成判定标准、异常处置规则，沉淀为结构化、显性化规则文本，为AI调用提供基础支撑。
通流程、治数据——让管理事项能够线上运行、向下追溯
规则清晰后，需要把它们“搬到线上、跑起数据”，为AI铺好“数字高速公路”。
一是推进流程线上迁移，将重点领域、关键事项的审批逻辑、权限设置、合规要件、风险规则嵌入统一线上平台，实现事项线上发起、流转、审批、留痕与闭环管理，做到全程可追溯、可监控、可纠偏。
二是推进数据集建设，面向管控场景开展存量数据治理，完善经营管理与生产运营数据标准规范，建设覆盖率高、质量优、贯通度强的高质量数据集，并推进主数据在各类信息系统中的统一应用，夯实AI管控的数据根基。
嵌AI、建闭环——让风险主动识别、责任及时触达、经验持续沉淀
前两个阶段筑牢基础后，AI才能真正发挥价值，推动管控实现从“经验驱动”到“数据驱动”的跃迁。
一是分场景稳妥落地AI应用，遵循“价值导向、风险导向、成熟度导向、急用先行”等原则，优先选择规则清晰、数据可得、高频刚需的场景切入，逐步形成智能问答、合规校验、风险研判、辅助决策等核心能力。
二是坚持“人机协同”渐进推进，让AI先“跟跑”、再逐步主导常规事务，在不影响业务连续性的前提下平稳完成模式过渡，确保安全可控。
三是配套组织能力升级与长效机制，推动总部人员能力从“传统管控型”向“数智管控型”转变，并建立评估、反馈、知识更新机制，让管控体系随战略、业务、技术和监管的变化持续进化，做到“越用越准、越用越好”。
穿透式监管不是给国企加一副“镣铐”，而是倒逼国企管控换一套“操作系统”。当AI把规则理清、把数据打通、把风险点亮，总部不必再靠“人盯人”去够末梢，而是以更轻盈的身位实现更扎实的掌控。看得全、穿得透、管得住——这九个字背后，是从经验驱动到数据驱动的范式跃迁，更是国企在监管新时代里把“管控力”真正变成“竞争力”的历史契机。