构建数智化采购合规风控“SMART”五维体系

【摘要】为响应国家产业链供应链韧性安全战略部署，破解国有企业采购合规风险防控数字化转型难题，文章基于COSO风险管理框架，构建了涵盖战略与风险评估（S）、监控与风险识别（M）、分析与风险防控（A）、响应与风险监督（R）、技术赋能与智慧风险防控（T）的“SMART”五维采购规范化管理体系，攻克大语言模型语义解析、多源知识图谱构建、多智能体协同调度等关键技术，实现采购全流程数字足迹存证、供应商动态风险画像、合同条款防篡改审查、围串标行为智能识别等核心功能。该体系推动采购合规由事后查处向事前预警、事中干预的机制转变，有效提升风险防控精准度、运营效率与供应链韧性，为国有企业采购管理从成本中心向价值创造中心转型提供系统化解决方案。

【关键词】国有企业；数智化采购；合规风控；大语言模型

供应链是保障国民经济循环畅通的关键枢纽，其现代化水平与安全稳定态势，直接关乎国家经济安全、产业战略安全与核心竞争力。党的二十大以来，党中央对提升产业链供应链韧性和安全水平作出战略部署。国务院国有资产监督管理委员会、国家发展和改革委员会联合印发《关于规范中央企业采购管理工作的指导意见》（国资发改革规〔2024〕53号），明确要求“全面推动中央企业采购管理规范化、精益化、协同化、智慧化发展”。在此背景下，国有企业采购规模巨大、业务链条复杂、合规要求严苛，传统依赖人工操作、分段式、被动响应的管理模式，已难以适配新形势下内外部风险挑战与发展需求，具体表现为：沟通留痕困难导致异议举证无力，跨系统的“数据孤岛”导致内控评价失真，非结构化数据处理能力薄弱致使对供应商的风险识别滞后，合同审核过度依赖人工带来条款篡改与合规漏洞隐患，以及制度执行碎片化、监督机制薄弱等。

为破解上述挑战，必须借助数字化、智能化技术进行系统性革新。业界已开展一系列实践探索，如构建“AI+供应商异议智慧管理平台”实现通信全过程留痕可溯，依托大语言模型（Large Language Model,LLM）构建动态供应商知识图谱，研发合规智能体赋能全周期智慧供应链建设，运用数字化监督手段精准穿透识别围串标行为等。相关研究与实践为采购合规数字化转型提供了重要技术支撑与应用参考。

笔者旨在整合前沿研究与企业实践，跳出单点技术应用局限，提出一套系统化、集成化的“SMART”采购规范化管理体系。该体系并非简单的技术堆砌，而是以风险防控为核心、数智技术为引擎，对采购战略、业务流程、风险监控、应急响应与技术基础设施全链条重构的创新管理模式。

供应链采购管理数智化转型的动因与背景

在国家战略与企业发展双重驱动下，供应链采购数智化转型已成为国有企业筑牢合规防线、提升核心竞争力的必然选择。多重内外因素共同推动采购管理模式深度变革，也为构建系统化数智化合规风险防控体系奠定了现实基础。

政策驱动：国家战略与制度环境的刚性要求

早在“十四五”规划时期，国家就将提升产业链供应链现代化水平置于战略高度，强调自主可控与韧性安全。《国务院办公厅关于创新完善体制机制推动招标投标市场规范健康发展的意见》（国办发〔2024〕21号）明确要求，要“推动招标投标与大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术融合发展”。《国家发展改革委等部门关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》（发改法规〔2026〕195号）则规定，要“提升服务和监管的数智化水平，为保障公共资源公平高效配置、规范招标投标市场秩序提供有力支撑”。上述政策为“SMART”体系构建提供了强有力的制度支撑与发展方向指引。

企业内生需求：破解传统管理困局的必然选择

第一，企业合规风险防控压力持续攀升。国有资产采购涉及巨额资金，社会关注度高，廉洁风险与合规压力尤为突出。传统以人工抽查、事后审计为主的风险防控模式，存在覆盖面有限、响应滞后、执行标准不统一等短板，难以满足采购全过程、实时性、精准化的风险防控需求。

第二，管理效率提升与成本优化诉求迫切。国有企业采购流程环节多、参与主体复杂、文本处理工作量大，导致寻源效率偏低、评审主观性较强、履约监管滞后、人力与时间成本居高不下，亟须通过自动化、智能化工具释放人力资源，使采购人员聚焦核心战略决策工作。

第三，数据价值挖掘与决策支持需求凸显。国有企业采购过程中会产生海量的结构化与非结构化数据，这些数据长期处于分散割裂状态，未能实现有效整合与深度分析，无法为供应商评估、市场预测、战略寻源等工作提供决策支撑。

第四，供应链韧性构建面临显著挑战。全球局势复杂多变，供应链不确定性显著加剧，企业需要更敏捷地识别供应商风险，实现从静态资质管理向动态风险画像、风险预警的转变。

在政策与发展的内外部双重驱动下，构建一套深度融合风险管理与数智技术的综合性解决方案，已经成为大型国有企业采购管理升级的必然选择与紧迫任务。

“SMART”采购规范化管理体系的理论模型与核心架构

“SMART”体系以COSO（The Committee of Sponsoring Organ-izations of the Treadway Commi-ssion，美国反虚假财务报告委员会下属的发起人委员会）企业风险管理框架为理论指导，将风险管理要素全面映射并融入采购管理的数智化流程中，形成5个相互关联、循环递进的层级，即战略与风险评估层、监控与风险识别层、分析与风险防控层、响应与风险监督层，以及技术赋能与智慧风险防控层，各层结构与功能如图1所示。

S层：战略与风险评估（Strategic Risk Assessment）

该层次的核心目标是将采购合规与风险防控提升至企业战略层面，开展顶层设计与前瞻性布局。其数智化应用主要体现在3个方面：一是政策与规则智能解读。利用自然语言处理技术，自动抓取和解读国家及行业最新法规政策，将其转化为可执行、可量化的内部控制规则与风险清单，并动态更新至系统规则库。二是采购战略数据模拟。基于历史采购大数据与市场情报，构建分析模型，对不同采购策略的成本、效率、风险进行模拟预测，为战略决策提供支撑。三是供应商准入风险评估模型。在寻源前期，即利用大数据对潜在供应商的多维度信息进行自动扫描与穿透分析，建立供应商初始风险评级。

M层：监控与风险识别（Monitoring & Identification）

该层次旨在实现对采购全流程、全参与方、全数据类型的实时、连续监控，自动识别异常情况与风险信号。其一，搭建全流程数字足迹监控系统，集成新通信技术，实现与外部方所有沟通过程的自动存证，切实摆脱举证困境；同时，结合计算机视觉大模型对评审现场音视频进行实时行为分析，自动预警违规行为。其二，构建多源数据融合监控平台，打破系统壁垒，整合内外部数据，并利用知识图谱技术将供应商、项目、人员、合同等实体及其关系进行关联，实现风险传导路径的可视化。其三，实施自动化合规规则扫描，将合规要求编码为机器可读的规则，由系统对采购各环节文件与记录进行不间断自动比对与筛查，识别合规偏离项。

A层：分析与风险防控（Analysis & Prevention）

该层次的核心目标是对识别出的风险进行深度分析与智能研判，实现从风险监测到风险防控的能力跃升，并为管理决策提供支持。该层次的关键技术应用首先体现为大模型驱动的深度风险分析：利用经过行业适配优化的大语言模型，对复杂的非结构化文本进行语义理解与意图分析。例如，开展采购文件一致性智能核查、合同条款防篡改校验与合规性审查，进而精准定位语义层面的隐蔽风险点。其次，构建动态供应商风险画像。基于持续迭代更新的数据，运用算法构建动态更新的供应商全方位画像，不仅涵盖静态资质，还纳入履约表现、质量波动、舆情动态等关键信息，实现风险的多维度推演与预警。此外，该层次还能够依托图计算算法，分析投标人之间的异常模式，精准识别围标、串标风险线索。

R层：响应与风险监督（Response & Supervision）

该层次致力于建立高效、闭环的风险处置与监督反馈机制，确保防控措施落地见效，并推动体系持续迭代优化。一方面，建立分级预警与智能推送机制。系统根据风险分析结果自动划分风险等级，并通过工作流引擎定向推送至相应责任人、监督部门或管理层，实现精准响应。另一方面，部署合规智能体辅助处置。由具备特定功能的数字员工辅助处理标准化的风险响应动作，例如，自动发送质询函、触发复审流程、辅助专家进行客观评审等。此外，形成监督闭环与追溯问责体系。所有风险事件的处理过程、沟通记录、决策依据均在系统中留痕，形成完整电子档案。监督部门可进行穿透式数字监督，实现从检查、反馈到优化、落实的闭环管理，并为责任追究提供不可篡改的证据链。

T层：技术赋能与智慧风险防控（Technology-enabled Intelligence）

该层次为前述4层提供统一、坚实、敏捷的数智技术底座与平台支撑。其核心构成首先是规则与认知双引擎驱动架构。规则引擎负责处理结构化、确定性的合规逻辑；基于大模型的认知引擎则负责处理非结构化、模糊性的复杂判断，二者协同构成体系的核心智能。其次是打造供应链人工智能助手作为智能体中枢，为用户提供自然语言交互的知识问答、智能数据查询、文件核查等一站式服务，降低技术使用门槛。再次是构建一体化数据与知识平台，汇聚、治理、分析内外部数据，并持续沉淀合规知识、风险案例与供应商图谱，形成企业专属的“合规与风险知识库”，驱动体系自主进化。最后是采用开放与协同的技术架构，确保可灵活集成新通信、区块链存证、物联网等新技术，并与现有各类业务系统实现无缝对接。

“SMART”体系中的数智化关键技术融合与场景实践

“SMART”体系的落地，依赖于多项关键技术的深度融合与场景化创新。

大语言模型与知识图谱的深度融合，在供应商管理场景中发挥了关键支撑作用。大语言模型负责从海量非结构化数据中抽取实体和关系，自动构建并动态丰富供应商知识图谱；知识图谱则为大语言模型提供结构化的行业知识与关联逻辑，使其能够开展更深入的风险推理和语义化检索，从而实现从信息查询到智能洞察的转变。

智能体协同技术为采购全周期赋能提供了新路径。针对传统采购分段式的管理痛点，可在体系内部署多个专项智能体，在中央调度机制的协调下，各自承接采购流程中特定环节的自动化任务与智能辅助工作，确保数据与任务在智能体间无缝传递，形成贯穿采购全流程的数字员工服务流，有效提升流程连贯性与效率。

多模态感知与可信存证技术共同筑牢了廉洁防线。结合新通信的实时音视频采集、计算机视觉大模型的视觉分析以及区块链的不可篡改存证技术，构建起采购关键环节的可信数字镜像。这不仅解决了采购沟通追溯难、举证难的痛点，更形成了震慑违规行为的数字天眼，提升了监管的威慑力与有效性。

动态风险指标体系与预测模型，进一步将风险防控关口前移。利用机器学习算法，构建包含财务健康度、履约准时率、质量波动指数等多维度的动态风险指标模型。通过实时数据喂养，实现对供应商未来风险状态的预测性评分，助力企业提前制定并采取应对措施，增强供应链韧性。

实施成效与价值展望

“SMART”采购规范化管理体系的落地实施，预期将为国有企业采购管理带来多维度的价值提升。

首先，合规风险防控能力将实现质的飞跃。体系推动风险防控模式将从事后被动查处，转向事前智能预警、事中实时干预，有望显著降低重大违规与廉洁风险事件的发生率。全流程数字化留痕与可追溯机制，将显著提升企业在应对异议和审计核查时的举证能力与抗风险韧性。

其次，采购运营效率将实现显著提升。自动化工具与专项智能体将承接大量重复性、事务性工作，如文件核查、数据提取和常规风险监控，进而有效缩短采购周期，降低人工成本。采购专业人员将从烦琐的事务性工作中解放出来，专注于价值更高的战略寻源、复杂谈判、供应商关系管理等核心活动。

再次，决策科学化水平与供应链韧性将同步提升。基于全量、实时、多维度数据驱动的供应商动态画像与市场洞察，将为采购决策提供坚实的数据支撑，显著提升决策的科学性与前瞻性。动态风险预警机制将助力企业提前识别、规避潜在的供应链中断风险，助力构建更具弹性与适应性的供应网络。

最后，该体系将助力重塑采购管理生态、重构采购价值体系。它将推动采购部门从传统的成本中心、事务执行部门向价值创造中心和战略伙伴转型。同时，透明、高效的采购流程与规范化的异议处理机制，也将助力构建与供应商之间公平、互信、协同的新型合作关系，进而优化国有企业采购领域乃至整个产业链的商业生态。

结语

在数智化浪潮与国家战略的双重驱动下，国有企业采购管理的范式革命已然开启。笔者提出的“SMART”采购规范化管理体系，正是对这一时代要求的系统性回应。该体系通过5个层级的有机联动与深度融合，将先进的风险管理理念与大数据、人工智能等前沿数智技术深度耦合，构建起一个覆盖采购全生命周期、兼具规则刚性与认知柔性的智慧风险防控框架。

未来，“SMART”体系的发展将沿着以下3个方向持续深化：一是进一步强化认知智能赋能，使系统不仅能识别风险表象，更能理解风险背后的复杂商业意图与行为模式；二是探索跨链协同，将体系从企业内部采购环节延伸至与核心供应商、物流服务商、金融机构的系统互联与数据可信共享，构建更具包容性的产业级合规生态；三是聚焦人性化交互与组织变革，在深化技术应用的同时，优化人机协同模式，强化采购队伍数字素养与专业能力的培养，推动组织文化与流程的适配性变革。

综上所述，以“SMART”体系为代表的国有企业采购数智化转型探索，不仅是保障国有资产安全、提升企业经营效率的必然之举，更是我国在全球供应链竞争中塑造新优势、贡献中国智慧的重要实践。它标志着国有企业的供应链管理正在从跟随借鉴向自主创新跨越、从流程优化向智慧重塑升级，迈入高质量发展的新阶段。

（作者单位：中移动信息技术有限公司）