■ 汪振华
传统的依靠人工查阅政策文件以及靠经验判断风险的方式越来越具挑战性。人工智能给企业提供了一条新路——用AI全天候跟踪政策变化，提前发现风险，把问题消灭在“罚款单”之前。
近年来，浙江、江苏等地政府部门尝试“人工智能+审计”，摸索出不少可复用的方法。这些经验对企业有很强的借鉴意义。从“事后挨罚”到“事前预警”，AI正在改变企业合规管理的方式。
很多企业管理者都有这样的经历：新政策出来了，自己还没研究透，同行已经拿到了补贴;或者等到税务、环保部门上门检查，才发现某个环节已经违规了好几个月。具体来说，企业面临四大痛点：政策文件多、更新快，人工整理耗时且易遗漏关键条款;财政补贴申报数据量大、规则细，人工核对几百张发票容易出错，一旦被查出虚假申报，不仅补贴要被追回，还要面临罚款;隐蔽违规难以发现，比如将日常费用包装成研发支出，传统关键词预警很难识别;企业习惯“事后补救”，收到罚单才去查问题，被动模式成本高，还会影响信用评级。
而人工智能与企业的政策跟踪需求天然契合。自然语言处理技术让计算机“读懂”政策文本，自动提取申报条件、禁止性条款等;光学字符识别将纸质文件转化为电子数据;机器学习通过历史数据训练模型，识别异常交易且越用越准。有了这些技术，企业可以7×24小时监测资金流向，把风险识别从“事后检查”提前到“事中预警”。
一、应用场景：AI在企业里的实战手册
第一个场景是政策解读，帮企业“吃透”文件，抢到补贴先机。过去研究一份技改补贴政策要花好几天，现在借助大模型，企业将政策文件导入系统，AI自动抽取补助标准、申报条件、禁止性条款，生成结构化知识库。企业用自然语言提问，比如“我们去年设备投资480万元，能申请哪个补贴?”系统直接给出答案。
第二个场景是数据分析，精准找出“埋雷”环节。传统方式靠人工预设规则，政策调整后规则库常失效。引入AI后，合规人员用自然语言描述需求，系统自动生成分析脚本，完成跨部门数据比对。AI还能交叉验证。例如，发现同一员工在同一天被不同项目重复列支工资，系统则能够自动标红并推送法规条文。
第三个场景是报告生成，自动编写合规自查报告。传统人工撰写、层层审核，易出现格式不一、数据对不上等问题。AI可依据异常交易列表、法规条文自动生成报告初稿，格式规范、数据自动填入，合规人员只需复核关键结论，大幅提高效率。
第四个场景是质量闭环，持续优化风险识别能力。企业建立“AI初判—人工复核—反馈迭代”闭环：AI输出风险线索，人工标记“属实”或“误报”，系统据此调整模型。财政监督领域推行的“数据收集、信息整合、AI初筛、人工复选”四轮筛查机制，证实了该模式的有效性。
第五个场景是持续监控，7×24小时动态预警。很多企业合规检查是“季度查一次”，发现问题时已过去好几个月。AI可实时对接财务、ERP、合同系统，对每笔支付不间断监测，触发规则立即推送预警。常州市审计局2026年初发布的“人工智能+审计”三年行动方案明确提出推广“全景式体检”“穿透式核查”，推动监管从“事后查处”向“事前预警、事中管控”转变——这套思路企业可直接移植到内部管理中。
二、实现路径：企业从零开始的四步走
第一步，夯实数据基础，建好“三库一清单”。政策库存放数字化政策文件，案例库汇集真实违规案例，规则库提炼合规红线，最终形成“正负面清单”，让AI从“识字”升级到“懂规”。
第二步，选择合适的技术平台。大型企业可自建智能合规平台，中小企业可直接使用SaaS工具或通用大模型，通过精心设计提示词识别风险点，成本可控、上手快。
第三步，优化人机协同。分三个层次推进：AI辅助、人工决策;AI初判、人工复核;人机互训——员工持续“训练”AI，AI通过反馈迭代提高精度。
第四步，完善制度保障。企业应制定“AI+合规”行动方案，建立数据安全管理体系，通过专题培训，培养既懂业务又懂AI的复合型人才。
三、挑战与应对：不是万能的，但值得用
数据治理上，企业数据分散、格式不统一，需建立全链条标准规范，并采用“AI初筛+人工复核”机制抵消误差。技术局限上，“算法黑箱”导致结论难以追溯，企业应要求供应商提供可解释性说明，坚持“AI预警+人工复核”双保险。人才短缺上，可通过内部培训解决，很多工作不需要编程，会设计提示词就行。
人工智能深刻改变企业政策跟踪与合规管理，推动从“规则导向”向“数据驱动”转变，从“事后检查”向“全周期覆盖”延伸，从“抽样判断”向“全量分析”升级。技术赋能非一蹴而就，应从小场景入手——选一个痛点(如发票审核或政策解读)，跑通以后再逐步推广。
随着技术迭代，AI必将为企业合规管理注入持续动力，在降低合规成本、保障稳健经营中发挥重要作用。这不仅是技术工具更新，更是企业管理理念的深刻变革。一次主动预警，为企业避免一次损失;一份报告，为管理决策提供有力支撑。行动起来，让AI帮你告别事后罚款。
(作者单位：南京审计大学会计学院)
