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目前，我国正积极推进构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。作为国民经济的中坚力量，国有企业肩负着“顶梁柱”和“压舱石”的重要职责。传统的监管模式存在数据更新滞后、指标分散、方法单一、覆盖范围不足等问题，这使得其难以准确评估国有企业在服务国家战略方面所取得的成效。如何利用数字技术提高监管效能、激发国有企业的活力，已成为亟须解决的关键问题。

一、数字化监管促进国有企业高质量发展的“五项革新”

通过以下五项创新，数字化监管可以促进国有企业的高质量发展。

提升差异化监管的效率，从“一刀切”到精准施策。通过数字化手段，监管机构能够构建更为精细的分类监管模型，为不同类型的企业设定具有针对性的监管指标。对于商业一类（竞争类）和商业二类（功能类）企业，监管指标将根据其行业特性和风险点进行差异化设置。数字化有利于促进动态评级体系的完善，通过建立企业“红黄绿”三色评级体系，实现有利于对不同风险等级企业的差异化管理与控制。

支撑国有企业实现战略使命的评价体系，从“指标考核”到使命评价。基于大数据的战略使命动态评价模型能够实时监测关键指标，例如研发投入强度和产业链协同效率。通过区块链技术记录企业决策和资源分配等过程数据，确保评价结果的透明性、真实性和可追溯性。结合人工智能算法，数字化模型能够对战略目标的完成情况进行预测预警，从而辅助管理层优化资源配置。

提升穿透式监管效率，从“层层上报”到直达末梢。利用图数据库可以解析国有企业多层嵌套的层级结构，整合财务、业务、供应链等数据，构建企业“全息画像”。特别是在资金监管方面，“穿透式监管平台”直连企业银行账户，预警异常资金流水，实时阻断违规操作。穿透式监管还能助力实现对企业重大决策的全程跟踪，确保决策过程合规透明，防止决策失误带来的风险，是保障战略使命评价制度有效实施的核心工具。

提升动态化监管，从“事后追责”到实时防控。数字化监管实现动态化监管，从“事后追责”转变为实时防控。通过实时监测和分析企业的运营数据，监管部门能够及时发现潜在的风险和问题，从而有效避免问题的发生。这种实时防控的监管方式，不仅能够提高企业的运营效率，还能够降低企业的风险成本，为企业的可持续发展提供有力保障。

提升服务式监管效率，从“管企业”到“帮企业”。通过数字化监管平台，监管部门可以实时获取企业的经营数据、财务状况、人员结构等信息，并基于这些数据为企业提供个性化的政策咨询、融资支持、人才引进等服务。这种服务式监管方式，不仅能够帮助企业解决实际问题，还能够增强企业的竞争力和创新能力，促进监管部门与企业之间的良性互动，为企业的高质量发展提供有力支持。

二、数字化监管面临的“五大挑战”

尽管数字化监管成效显著，但实践中仍存在亟待突破的瓶颈。

第一，数据孤岛与标准割裂。数据孤岛现象限制了企业间的信息共享与合作，制约了国有企业整体数字化转型的步伐。数据壁垒导致监管穿透力受限，因数据格式不兼容，一次跨省协同审计，仅数据清洗就要耗时两个月。这不仅增加了监管成本，还严重影响了监管效率和准确性。

第二，数据安全风险加剧。加强数据安全防护，建立完善的数据安全管理体系，是数字化监管不可或缺的一环，包括加强数据加密、访问控制、审计追踪等技术手段的应用，以及提高员工的数据安全意识等。一旦敏感数据被非法获取，不仅可能损害企业利益，还可能影响国家安全和社会稳定。

第三，过度监管抑制创新活力。数字化监管引发对企业过度监管的担忧。科创型国企反映，为满足监管要求，每年需填报217张表格，其中60%与核心业务无关。过度监管可能会束缚企业的创新手脚，使其在面对市场变化时反应迟钝。如何在保障数字化刚性的前提下，给予企业足够的弹性空间，是数字化监管需要权衡的关键问题。

第四，数字监管技术与人才双重短缺。随着数字化监管的深入推进，技术和人才的短缺问题日益凸显。一方面，数字化监管需要先进的技术支撑，包括大数据分析、人工智能、云计算等前沿技术。另一方面，数字化监管的实施需要一支具备专业技能和综合素质的人才队伍。这些人才不仅需要具备扎实的计算机技术和数据分析能力，还需要对监管政策、业务流程等方面有深入的了解。

第五，监管智能化水平亟待提升。现有系统多停留在数据可视化阶段，智能化分析、预警和决策支持功能尚不完善。许多监管系统仅能展示数据图表和趋势，缺乏深度挖掘和智能分析能力，难以为监管部门提供精准、及时的决策依据。一些先进的数字化监管理念和模式难以得到有效应用和推广，进一步制约了数字化监管效能的发挥。

三、构建“监管理念、制度体系与技术工具”相融合的新型数字化监管框架

转变监管理念，树立数字化主动监管与服务监管理念。在数字化背景下，一方面，监管部门可以通过建立主动监管机制，加强对企业的日常监督和指导，及时发现和纠正企业存在的问题，确保企业合规经营。另一方面，监管部门也要注重提升服务水平，为企业提供政策咨询、技术支持、融资服务等全方位的支持，为国有企业创造更加良好的发展环境，助力企业高质量发展。

完善制度体系，构建数据安全防护体系，完善“监管+技术”复合人才体系。构建数据安全防护体系，首要任务是制定严格的数据分类分级标准，明确不同级别数据的保护要求。通过构建全方位、多层次的数据安全防护体系，为数字化监管提供坚实的安全保障。与此同时，应加大对“监管+技术”复合人才的培养力度，鼓励监管人员积极参与技术研发和创新，推动监管与技术的深度融合，为数字化监管提供有力的人才支撑。

开发数字工具，加快建设统一数据平台。统一数据平台能够有效整合各类监管数据资源，打破信息孤岛，实现数据的互联互通和共享共用。通过统一数据平台的建设，不仅可以提高数据处理的效率和准确性，还能够为监管部门提供更加全面、及时的数据支持，提升智能化水平。

四、国有企业数字化监管解决方案以及机制创新配套措施

具体操作时，需从技术赋能与机制创新双向发力。

构建贯通共享的数据治理体系。针对国企数据接口标准差异率高、系统兼容性差的痛点，解决方案以“技术联通+制度约束”双轮驱动。技术层面，建设“国资监管数据中台”，强制推行国务院国资委“3+N”数据标准体系，统一基础数据与业务数据的字段定义与交换规则；机制层面，将数据标准化纳入国企负责人考核，把接口改造完成度、数据质量达标率等指标纳入企业负责人业绩评价体系，倒逼企业主动破除数据壁垒。

构建立体化防护与市场化分担机制。针对敏感数据泄露、外部攻击等风险，构建“技术防护+制度兜底”的安全体系。技术层面，部署“零信任”安全架构，对核心战略数据实施国密算法加密，通过区块链智能合约动态控制访问权限，确保数据“可用不可见”；机制层面，明确数据分级分类与跨境流动审批规则，引入数据安全保险，由市场主体分担泄露风险，降低企业安全投入压力。

打造弹性化监管与创新容错环境。为破解“填表多、审批繁”对创新的束缚，解决方案聚焦“技术减负+机制松绑”。技术层面，开发“智能填报助手”，利用AI自动识别60%非必要报表并生成，通过“监管红线校验系统”实时提示合规边界，避免企业拆分研发项目规避审批；机制层面，建立“战略使命豁免清单”，对国家战略相关研发项目放宽审批，允许沙盒试点中合理失误免责，释放企业创新活力。

构建“产学研用”一体化培养体系。针对技术应用滞后与人才缺口，采取“技术赋能+人才孵化”双措并举。技术层面，建设“监管AI训练基地”，运用联邦学习提升算法准确率，开发“监管数字孪生系统”，模拟混改、跨境投资等场景供监管人员实训；机制层面，联合高校开设“数据治理与国资监管”交叉学科，实施技术骨干轮岗制，每年选派10%的监管人员到科技企业实践，同时引进企业数字化人才交流。  

构建前瞻性技术应用体系。针对监管系统停留在数据可视化、缺乏深度分析的问题，通过“技术升级+持续迭代”实现智能进阶。技术层面，引入知识图谱构建“战略风险传导模型”，实时推演地缘政治对供应链的影响；部署数字孪生系统模拟国企并购重组等决策对产业链安全的影响，辅助科学决策。机制层面，建立“监管算法库”定期更新AI模型，设立监管科技专项，每年投入不低于15%的监管预算用于前沿技术攻关，确保技术应用与时俱进。

数字化监管不是技术的简单叠加，而是监管理念、制度体系与技术工具的深度融合。国有企业既要以“国之重器”的担当支撑新发展格局，更要以“刀刃向内”的勇气推进监管变革。未来应以数字化转型为契机，构建“精准识别风险、有效激发活力、全面赋能发展”的新型监管体系，做强做优国有资本和国有企业。

（杨继东，中国人民大学国有经济研究院副院长、经济学院教授； 许余洁，联和金融数字经济研究所学术所长、首席经济学家）