2022年3月国务院国资委印发《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》，重点提出“完善全面有效的合规风控体系的重要性，加强财会监督与纪检、巡视、审计等监督主体的协同联动，形成合力”。2023年2月中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步加强财会监督工作的意见》，要求“健全财会监督体系，统筹推进财会监督信息化建设，深化‘互联网+监督’，充分运用大数据和信息化手段，切实提升监管效能”。

2023年4月国务院国资委印发《中央企业财务决算审核发现问题整改和责任追究工作规定》，规定中提出“财务决算审核是强化财务监督的一个重要工作抓手，规范和加强中央企业财务决算审核发现问题的整改和责任追究工作”。

2024年7月26日国新办举行的“推动高质量发展”系列主题新闻发布会上，国务院国资委财务监管与运行评价局负责人刘绍娓介绍，通过“三增”、“三新投入”、“三个边界”管控，有力推动中央企业更好实现高质量发展。其中，“三个边界”管控，第一个就是财务边界——“要严守财务边界，严控债务规模过快增长，依托司库系统加强实时穿透、智慧监管，坚决守住不发生重大风险底线”。

随着一系列政策的深入实施，加快打造一个智能、高效、穿透的智慧监督体系，成为中央企业数字化转型的关键一环，财会监督数字化正推动企业内控、合规、风险管理等财会监督工作向更高水平迈进。

 

中兴新云财务智慧监督解决方案

中兴新云凭借长期服务大型央国企数字化转型项目经验及司库监管项目经验，打造承载司库监督、会计监督、审计监督三大应用模块的财务智慧监督平台。财务智慧监督平台利用数字化手段，实现财会监督数据的汇集融合和共享共用，内嵌司库、会计、审计风险规则，搭建各类分析计算模型并应用至不同场景，帮助企业提高财务透明度，持续提升会计信息质量，提高重大风险的识别预警能力，降低不合规事件发生概率，实现会计、司库、审计的协同监督、联防联控。

▲ 系统功能框架

01 国资监管深化关键点

国资监管的深度和广度不断拓展，不仅意味着监管职能的全面升级，更推动着以下几个关键点的深化和扩展：

 

· 数据源要求增多：数据汇集及共享共用范围增加，由司库数据进一步扩展汇集财务报表数据等，将快报、决算、预算数据纳入数据源要求，为监管提供更丰富的信息基础；
· 数据治理要求严格：沉淀数据采集、分析过程中发现的数据质量问题，纳入数据质量校验规则中，数据治理要求更严格，确保数据的准确性和可靠性；
· 数据分析要求深入：随着财务监管数据域增加，分析维度、算法模型更丰富，数据挖掘、数据风险预警更全面深入，为监管决策提供强有力的数据。

这些趋势，都对智慧监督体系的建设和完善提出更高的标准和要求。为应对这些趋势，中兴新云搭建了财务智慧监督平台，集数据标准、数据采集、数据治理、数据算法分析、数据可视化于一体，基于司库监督、会计监督、审计监督三大财务监督场景应用，构建数百个指标模型体系，实现数据校验计算、实时监控和风险预警，助力企业全方位实时把握风险动态，强化内控和合规管理，支持业务稳健发展。

 

02 财务监督应用层

司库监督

司库监督应用全面覆盖企业司库风险场景，帮助企业破解资金舞弊风险、合规性风险、流动性风险、票据风险、融资风险等司库风险管控痛点，实现数据采集全面覆盖、数据质量多维校验、全域全级次数据风险防范、司库风险全流程管控，为企业资金风险管控的安全合规保驾护航。

同时，针对司库监管中重点关注的虚假贸易、资金管理漏洞、应收账款穿透等问题，司库监督模块开发应用专题算法，帮助企业进行有效监测和分析。以虚假贸易识别为例，模型收集与贸易活动相关的各种数据，包括交易记录、物流信息、支付数据等，通过大数据进行贸易链数据分析，根据已定义的虚假贸易模型与指标，识别整采整销、融资性贸易等交易类型，实现虚假贸易的事前预测、事中拦截、事后预警，并进行风险数据分析从而实现风险管控智能化。

 

会计监督

会计监督应用结合企业内部财务数据，从盈利状况、资产质量、债务担保、现金流量四个方面进行组织结构和时间维度分析，实现财务数据的全方位透视与深入分析。同时，平台联动外部数据，对企业的行为进行异常分析，如经营管理、监管信息、司法诉讼等，全面检视企业的经营异常和外部风险。

 

会计监督数字化是企业财务管理的一次升级，通过将各类指标分析结果进行可视化呈现，提升财务数据的透明度和分析的深度，让管理者能够清晰审视企业的财务状况，及时发现问题并采取措施，降低经营风险。

 

审计监督

审计监督内嵌审计风险规则，通过对各项业财数据的全面采集，细化审计业务场景，开发业务审计监督模型，例如合规性审计监督、财务审计监督、运营审计监督等等，对企业经营各环节数据进行分析，评估审计风险范围及程度，提供多项风险提示，对异常情况及时预警，构建企业内部控制和风险管理的重要防线。

以合规性审计监督为例，平台采集采购、生产、销售、资产、人事管理等关键系统数据资源，并运用审计模型自动比对和分析数据，检查是否存在违反合规规则的情况，对发现的异常或潜在的合规风险进行评估。

 

03 数字化工具层

数据源管理
数据标准管理，打破数据壁垒，保障数据基础

统一数据标准。平台在企业内外对数据进行统一理解、使用、交换和共享，其中数据标准模块可对命名、数据类型、长度、字段含义、字段规则等进行统一设置，使用同一套数据标准体系，实现数据互联互通，加强数据服务和支持决策。

统一数据汇聚。平台支持数据库接口导入、EXCEL模板导入、在线填报、任务转发收集等多种方式聚合司库、财务、业务等全域内部数据，联动国家标准、工商信息、金融机构信息等外部数据，打造内外数据生态圈。

数据治理
数据质量，多维校验，数据清洗，确保可用

平台内置数据质量规则库，实现数据质量自动校验，帮助企业根据校验结果快速、精准定位问题数据，实现数据质量可视、数据问题可追溯，并根据不同的数据问题采用不同的清洗策略，去除或修正数据中的错误和异常，确保数据的高可用性。

数据分析
强大灵活易用，高效执行指标模型计算

数据分析功能依托平台强大的数字化能力，将独立的数据处理逻辑和建模计算能力抽象为一个个算子，通过对算子的自由拖拽、编排和可视化配置构建算子流。平台内置多种数据算法模型，支持配置各类风险扫描规则，面向应用场景提供敏捷灵活的数据计算分析服务。