学思践悟

　　随着数字经济的蓬勃发展，人工智能（AI）、大数据、云计算等前沿技术正迅速重塑企业的运营模式，其影响力前所未有。在风险控制与合规管理领域，这些技术的应用也正在引发一场深刻的范式革命，推动企业从传统的被动应对转向主动预防和实时管理，从而实现效能的跨越式提升。本文分析智能时代下企业风控合规体系的范式突破，并以笔者所在的船舶燃料供应企业为例，展望数智化技术在风控实践中的应用前景，为企业提升风险管理效能提供有益借鉴。

　　一、企业风控合规体系范式重构的时代背景

　　1.AI技术的革命性发展

　　当前，AI技术正处于爆发式增长阶段。机器学习、自然语言处理、深度学习等技术的突破，使得结构化与非结构化数据处理能力大幅提升，正在推动各行业从信息化向智能化的跨越。例如，在IT业，AI代码审计工具自动识别系统漏洞；在制造业，AI通过预测性维护减少设备停机时间；在金融业，智能算法优化了信用评估和欺诈检测；在航运业，AI优化航线规划，提升了运输效能；在医疗业，AI自动识别CT影像，大幅度提升诊断效率。这些案例表明，AI作为一项划时代的技术工具，正在深刻重塑各行各业的运营逻辑。

　　2.科技创新的时代浪潮

　　2025年全国两会期间，“科技创新”再度成为政府工作报告的核心热词。国务院总理李强指出，要“以科技创新引领新质生产力发展”，推动产业升级与治理能力现代化。在此背景下，航运巨擘中远海运正加速向“世界一流航运科技企业”转型，笔者所在的中国船舶燃料有限责任公司亦提出“打造国际一流科技创新型船舶燃料服务商”的战略目标。

　　这些愿景的实现，离不开企业内部风控合规体系的同步革新。传统风控模式多依赖人工操作和静态规则，难以适应快速迭代的市场环境与复杂业务需求。智能技术的革命性崛起，则为企业的风控合规体系提供了范式重构的历史性机遇。

　　二、企业智能时代风控合规体系的三大范式革新

　　当前，全球供应链复杂度攀升、监管政策高频迭代，传统风控体系往往陷入滞后性、碎片化的、静态化的境地。在AI技术的加持下，传统风控合规体系将跃迁至智能时代的实时化、动态化与协同化，实现效能的革命性跨越。企业的风控合规体系将不再是滞后的、碎片化的、静态的规则集合，而是具备自我学习、自我优化能力的智能系统。通过不断吸收新的数据、反馈信息和外部环境变化，系统能够持续优化风险评估模型和预警机制，实现“闭环”管理。智能系统能够通过数据分析和实时监控，实现风险的提前预警和动态管理，并对每一次风险事件进行事后复盘，自动调整风险算法和管理策略，从而不断提升自身的预测准确度和反应速度。这种范式跃迁的本质，是从“人工经验驱动”转向“数据智能驱动”，从“被动防御型”转向“主动预判型”的体系重构和范式突破。

　　智能风控不仅仅是技术的简单应用，更是企业管理理念、组织架构和业务流程的全方位重构，主要有以下三大范式变革方向。

　　1.风险管控时序重构：从“事后补救”到“全周期穿透”

　　过去，企业风控主要依赖事后数据的统计与分析，更多的是“回头看”。如今，人工智能和大数据技术使得风险管理由事后总结转向事前预警与事中实时监控。系统能够基于海量历史数据与实时交易信息，利用机器学习算法预测潜在风险敞口，提前给出预警，帮助决策者在风险萌芽阶段就采取有效措施，最大限度地降低损失。例如，借助动态监控平台，企业可以在交易发生的同时识别风险信号，动态调整业务策略，确保运营安全与流畅。如某通信行业央企引入的虚假贸易智能监控系统，可对万家关联企业进行20余维度风险筛查，深挖关系层级达到6层，轻松破解关联关系的隐蔽性、复杂性等诸多难点，排查效率提升上百倍，这种转变使风险处置窗口从“月级”缩短至“秒级”。

　　2.体系动态化：从“制度滞后”到“规则自迭代”

　　传统风控合规体系通常基于固定的流程和制度，但这些规则往往滞后于业务实践，形成“两层皮”的尴尬局面。例如，当市场环境发生变化时，手工调整制度可能需要数月甚至更长时间；数智化风控体系能够实现动态调整：通过AI算法实时分析业务数据，系统可以自动更新风险模型和合规规则，确保与实践无缝衔接。再例如，当某类交易的风险特征发生变化时，系统能够即时调整风控参数，保持体系的适应性和有效性。此外，智能风控还能通过自然语言处理（NLP）自动解析最新法规，自动生成合规规则库，同时实现外规和内规的自迭代。

　　3.数据融合：从“孤岛式管理”到“多维度整合”

　　过去的数据往往存在于不同的信息化系统，数据之间没有联系和整合，形成“孤岛”，而数智化风控将打通财务、物流、法务等多系统数据，整合多维度信息进行整体决策。数据融合的实现，将为企业提供更为全面和准确的风险管理视角。如中远海运通过区块链技术构建“全球航运商业网络（GSBN）”，整合船舶位置、货物状态、金融合约等数据，实现供应链风险全景视图，为决策提供跨域关联分析支持；中远海运开发的“船视宝”平台基于物联网、大数据和AI技术提供船舶全生命周期管理服务，整合船舶定位、港口装卸、气象海况等40类数据源，对全球数万艘船舶实现风险穿透式管理。这种生态级防控网络，已将风险管理延伸至上下游合作伙伴。

　　三、船供油企业数智化风控的场景应用

　　笔者所在的船舶燃料供应企业，其风险矩阵涵盖库存、合同、应收账款、禁止类业务、油价波动、国际制裁风险等多个维度。依托智能技术，可构建以下创新场景。

　　1.合同风险：从法务审核到智能体协同

　　通过引入人工智能技术，企业可以训练出“法务智能体”，该系统通过海量法律法规、海事法规、油品法规、行业规范和历史案例以及企业内部规章制度的数据学习，可以具备类似业内法律专家的判断能力。法务智能体能够为系统内的每一位员工提供实时法律咨询，大大提高了员工的工作效率和操作合规性。智能体还能自动协助审核油品采销合同条款，及时发现潜在法律风险和不合规之处，不仅大幅提高合同审核的效率和准确性，还能在签约前实现风险预警，避免合同纠纷。此外，企业业务系统可以嵌入智能合规助手，为员工提供实时操作指导。例如，当员工进行一笔业务操作时，系统会根据最新合规要求提示注意事项，确保操作符合规范。

　　2.应收账款风险：从账期监控到信用画像

　　传统应收账款管理多在账款形成后进行催收，效果有限。数智化风控可以将管理前移至销售环节。例如，在签订合同时，系统可以通过客户信用评分、历史交易数据和市场环境分析，预估应收账款的风险敞口和未来趋势。总部可以实时掌握每个客户的账款风险状况，做到“心中有数”，而不是事后被动应对。此外，AI可以构建客户信用动态评分模型，通过整合工商信息、司法诉讼、交易历史等多方数据，较为准确地预测客户的信用风险。销售签约时，系统自动生成风险敞口热力图，提示高风险客户需提高预付款比例等。

　　3.禁止类业务风险：从人工排查到模式识别

　　对于旗下有诸多子公司，每天发生数千笔交易的集团公司而言，集团总部通过人工方式逐一排查禁止类业务（例如融资型贸易业务）是无法做到的，而数智化风控可以利用图计算技术，可视化上下游企业股权、交易关系网络，通过算法在海量交易数据中自动识别“日期和金额相近、方向相反、无实物流转、交易对手有关联”等具有融资性贸易特征的异常交易，实现精准拦截。大幅度提升了排查效率，总部可以通过预警提示及时介入可疑交易并进一步甄别，从而防止风险扩大，避免资金损失。

　　4.供应链风险：从被动应对到主动优化

　　船供油企业的供应链涉及多个港口、供应商和运输环节，易受天气、地缘政治等因素影响。数智化风控可以通过整合外部数据（如气象预报、油价波动、航线拥堵、港口动态）和内部数据（如采购销售计划、各地油罐库存数据、运输计划），提前预测供应链中断风险，动态优化采购策略，保持最佳库存水平。这种主动优化策略将显著提高供应链的韧性和响应速度。例如，当系统预测某港口因台风可能关闭时，可以提前调整供油计划，避免损失；也可以通过卫星遥感与港口物联网数据，预判区域燃料需求峰值，提前调整油库储备量。

　　数智化风控不仅是技术升级，更是企业风控管理哲学的变革。它犹如企业的生命脉络，以数据为血脉、以算法为神经、以协同为筋骨，构建“感知风险—深度分析—精准决策—持续学习”的闭环生态系统。未来企业风控合规或将超越成本中心定位，成为激发企业创新活力、增强市场竞争力、驱动价值创造的核心竞争力之一。在这一进程中，企业唯有勇于探索，积极拥抱范式革新，方能在全球竞争中实现从“跟随者”到“引领者”的跃迁，为打造国际一流科技创新型企业奠定坚实基础。　【作者单位：中国船燃】