打造專責監督數字引擎

文 ‖李 琰

著力探索國有企業監督數字化轉型的有效路徑，助推企業高質量發展。

●專責監督的數字化轉型，為企業經營提供數據監督支持。 供圖/湖北銷售

大數據、物聯網、人工智能等新技術的快速發展，帶來了新一輪科技革命和產業變革。國有企業專責監督，作為維護國有資產安全，促進國有企業高質量發展的重要手段，應著力探索監督數字化轉型的有效路徑，打造與企業新發展理念相適配的監督體系，充分發揮監督保障執行、促進完善發展作用。本文以所在中國石油成品油銷售企業為例，闡述專責監督數字化轉型的對策和建議。

強化組織領導 營造良好氛圍

一是強化組織領導保障。合理的組織架構是專責監督數字化轉型的支撐。公司管理層和監督人員要加大對專責監督數字化轉型在人員、資金等方面投入，將專責監督數字化轉型同公司經營業務數字化轉型同謀劃、同部署、同落實。將專責監督數字化轉型納入國有企業全面深化改革工作中的重點任務之一，組織召開數字監督重點項目啟動會，安排部署數字監督工作，發布數字監督重點項目任務書，著力打造適配企業數字化轉型的監督模式、作業方式和技術方法。

二是推動形成數字監督氛圍。良好的數字化氛圍是專責監督數字化轉型的頂層基調。需要組織各部門及時共享專責監督、業務、財務和法律等監督數據，分享業務環節存在的突出問題和風險，共享數字治理經驗、監督工作方法及成效，向業務管理部門輸出成熟可靠的數字監督模型，引導各部門運用數字監督，不斷推動各職能部門形成開展數字監督、推廣數字監督的共識。

三是理順數字化轉型思路。堅持問題導向，組織執紀、巡察、審計等監督開展業務研討，梳理前期監督發現的問題，形成問題數據庫，研判突出問題數字規律。堅持先易后難，錨定總體目標不動搖，先從解決普遍性、易發性、易見成效的問題入手，對于“卡脖子”問題，集中人員力量，重點研究，有效突破。堅持總結推廣，在模型應用效果良好，且達到成熟應用標準后，及時總結監督思路和技術方法，集中組織操作培訓并在公司內全面推廣應用。

夯實數據基礎 掌握工具利器

一是數據交融交互入池入湖。系統是專責監督數字化轉型的技術保障，數據是專責監督數字化轉型的重要基石。必須加強頂層設計，完成主要經營管理數據線下到線上、非信息化到信息化轉變，將分散在各部門、各層級、各類業務信息系統的數據進行統一存儲和整合，打通“客戶分析與營銷、公司管理與決策、企業風險管控、業務與財務”等不同業務鏈之間的“信息孤島”和“數據壁壘”，實現數據入池入湖。

二是部署平臺和工具。穩定的數據平臺和靈活的工具是專責監督數字化轉型的提效利器。應依托數據湖，做好數據可視化展示，搭建涵蓋財務、銷售、生產、采購等多類業務且運行平穩的大數據平臺。部署“支持對接各種數據庫、多種數據格式、復雜運算和數據建模多終端以及擴展性強、處理速度快，支持個性化定制”的數據分析工具，為專責監督數字化夯實基石、準備提效利器。

三是合理分配系統權限。系統權限控制是保障監督分工協作體系順暢運作和監督數據安全的有效手段。應依據分權制衡原則，結合監督人員實際工作的崗位職責、負責內容，在系統上分配對應的功能權限，讓不同崗位、層級的監督人員看到歸屬于自己職權范圍內的功能，確保分工協作體系順暢運作。

健全完善機制 打造監督團隊

一是以有效的機制推動監督數字化轉型。有效的機制是專責監督數字化轉型的保障。可探索專責監督課題研究機制，公司黨委發布數字化監督項目課題研究，選派分公司、職能部門和專職監督部門骨干成員，成立數字監督項目課題小組，攻關開發數字監督預警模型。建立考核激勵機制，探索開展數字監督應用能力評價考核，推動專責監督人員轉變觀念，主動接納、使用數字監督。

二是打造優秀的人才隊伍推動監督數字化轉型。嘗試選派優秀骨干人員參與到數字監督項目課題研究中，專責監督部門負責提供監督邏輯思路，信息部門提供算法算力支持，分公司及業務專線負責校對底層數據，核實模型預警的疑似問題，形成既有分工、又有協作的聯動推進格局，培養一批業務和技術相融合的復合型人才。

三是以合理的經費保障監督數字化轉型。推進監督數字化轉型，就是希望用最小的代價獲得最大的風險防范能力。專責監督數字化轉型需要一定資金提供人員經費、物資保障。可提高薪酬待遇，吸納更多青年人才尤其是具有大數據、統計學和人工智能等專業背景人員參與數字監督。制定激勵措施，鼓勵數字化專責監督優秀典型以及在監督工作中為公司避免、挽回較大經濟損失的監督人員，充分激發分公司、職能部門和專職監督部門人員參與數字監督熱情。

數字模型應用及效果

模型是專責監督數字化轉型的核心能力。模型搭建總體思路是按照確認風險點、數據錄源、數據處理、模型搭建、模型驗證、結果輸出六個方面。筆者結合所在企業特點，利用大數據平臺，搭建起涵蓋油品、非油、促銷評價、異常預警等多種經營業務監督分析模型，在此重點介紹價格、毛利2 個子模型。

采購價格分析模型。通過建模思路對采購價格進行分析，查找同一商品采購價格偏差大，防范企業內同一商品不同采購方式、不同采購對象以及不同供應商的價格的差異過大，導致采購成本增加問題。分析結果表明，對同一單品同一采購類型的價格進行分析，發現3400 多個商品因采購單位或供貨商不同等導致采購價格偏高。揭示了部分單位商品供應商選擇不合理，低價不采、采高價問題；部分商品價格管理統籌性不足，透明度不夠等。將結果輸出到相關業務部門，適當調整采購策略，全年降低采購成本54 萬元。

非油毛利還原分析模型。通過建模思路對商品電子券支付金額還原，分析是否存在賬面盈利，實際還原電子券折扣后商品整體虧損。 分析結果表明，對電子券進行還原后，扣除賬面毛利分析發現，2021 年公司奶類、家庭食品、包裝飲料等7 類51 個商品還原后實際虧損。揭示了以上商品銷售和折扣投放存在較大內部控制風險，通過模型結果，業務部門加強促銷評估，全年減虧103 萬元。

上述實例證明，專責監督數字化轉型是大勢所趨，各國有企業應加強頂層設計，加大對監督信息化技術開發應用的投入、強化專責監督與業務的信息數據融合共享，切實提升企業監督效能和治理能力。