AI时代,内控建设方向哪里走?

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作者：微信文章


当前，AI技术应用浪潮席卷各行各业，应用场景不断拓展、赋能潜力持续释放。热潮之下，内控领域应用AI的核心命题已经不再是“是否应用AI”，而是“如何科学、高效地利用AI”，让技术真正服务于内控体系提质增效，而非沦为形式化工具。

立足当前AI与内控融合的初步发展阶段，既要破解当下技术落地不规范、权责不清晰、风险防控不到位等现实难题，夯实内控智能化基础；也要立足未来发展趋势，预判AI技术迭代、监管政策完善、业务场景升级带来的新挑战与新机遇，提前布局、主动适配，推动公立医院、行政事业单位内控体系在AI时代实现可持续升级，实现合规管控与高效服务的双重目标。



锚定基础：明确规则与数据标准，搭建技术应用桥梁

AI时代单位内控建设，首要任务是筑牢规则与数据根基，破解技术与业务脱节难题。需立足公共服务属性与行业监管要求，统一内控相关规则与数据标准，通过构建标准化流程库、规则库、表单库、岗位职责库、风险库等等，实现内控要求的具象化、规范化呈现。

流程库需涵盖各项业务全流程管控节点，规则库需明确内控红线、审批标准与管控要求，表单库需规范各类业务凭证、审批单据的格式与数据口径等等。各类库有机融合，作为AI技术落地应用的核心桥梁，确保AI应用始终贴合单位内控实际，将抽象的内控制度转化为可被技术识别、执行的具体规范，规避因规则模糊、数据混乱导致的AI应用偏差，为内控智能化转型奠定坚实基础。



顶层设计：将AI治理嵌入内控，明确授权与问责体系

单位内控建设需强化顶层设计，将AI治理嵌入内控体系，破解AI应用“重落地、轻监管”的难题。如果已经开展了AI相关应用，需要考虑将AI应用的审批权限、算法结果责任、决策失误追责等核心要求，纳入单位内控设计与岗位职责、授权体系，实现AI治理与内控建设的深度融合。

明确AI应用的审批流程与权限划分，规范AI应用的准入标准与评估机制，确保应用符合合规要求与单位业务实际。清晰界定AI算法结果的责任主体，明确谁审批AI应用、谁对算法结果负责、谁承担决策失误责任，建立健全权责对等、层层追溯的问责机制。通过将AI治理嵌入内控各环节，防范AI应用失控、算法偏差等风险，保障AI技术在合规框架内助力内控升级。



权责清晰：优化人机协同模式，完善职责分离机制

人机协同是AI时代内控建设的核心形态，单位需重点破解人机权责边界模糊、职责交叉的难题，严格落实职责分离原则。针对AI应用全流程，重新梳理人机权责边界，明确划分人工与AI的管控范围，坚决避免同一人员同时负责数据采集与管理、模型训练与优化、AI决策执行等关键环节，防范因权责集中导致的内控漏洞与舞弊风险。

此外，还需明确人工管控的核心职责的是规则制定、模型审核、异常处置与责任监督，AI的核心作用是流程执行、数据筛查、常规预警与辅助决策，形成“人工主导、AI支撑、权责明晰、相互制衡”的人机协同内控模式。通过完善岗位职责说明书，将人机权责与职责分离要求固化到制度层面，确保各项管控措施落地见效，保障内控体系的严肃性与有效性。



赋能全员：构建政策制度知识库，实现AI智能内控辅助

单位内控建设需兼顾合规性与实用性，依托AI技术实现全员赋能。需整合国家内控政策、行业监管要求及单位内部各项规章制度，构建专业化、系统化的内控知识库，完成政策制度的结构化梳理与数字化转化，确保知识库内容与最新政策要求同步更新。

基于该知识库搭建AI智能内控助手，打破内控管理的专业壁垒，实现人人可享、人人可用的内控辅助服务。AI内控助手需精准匹配岗位需求，能够快速响应员工关于内控规则、审批流程、合规要求的咨询，提供标准化解答与指引，推动内控要求深入人心，引导全员自觉遵守内控规范，破解以往内控管理“少数人负责、多数人漠视”的困境，实现内控管理从“被动约束”向“主动遵循”转变。



前置防控：以数据为导向，推动风险评估向预警转型

AI时代内控建设需突破传统事后评估的局限，基于单位的风险特点，构建以数据为核心的风险预警体系。摒弃“重事后整改、轻事前防控”的传统模式，依托AI技术对单位各项业务数据、内控数据进行实时采集、分析与研判，聚焦资金使用、项目审批、物资采购、医疗服务（公立医院）等关键领域，挖掘潜在风险点，设定科学的风险预警指标与阈值。

通过数据建模实现风险的精准识别与提前预警，当数据触发预警阈值时，及时推送预警信息，提醒相关岗位人员介入核查、妥善处置，将风险化解在萌芽状态。这种以数据为导向的风险评估模式，实现了内控风险管控从“事后补救”向“事前预警、事中管控”的升级，提升内控风险防控的前瞻性与有效性。



底线思维：强化数据安全管控，健全可追溯审计机制

数据安全是AI时代内控建设的底线，单位需重点强化数据安全与内控授权管理，筑牢数据管控防线。建立健全数据分级分类管理体系，明确不同岗位的数据访问权限，落实内控授权机制，确保数据访问、使用全程可控、可追溯。

重点防范核心数据泄露、篡改、滥用等风险，强化技术防护与制度约束，构建全方位的数据安全防护体系。同时，明确要求所有AI输出结果必须具备可回溯、可解释、可审计的特性，完整记录AI决策的依据、流程与结果，确保AI决策过程透明可查，满足行业监管、内部审计与合规核查的要求，既保障AI应用的规范性，也为内控监督与责任追溯提供有力支撑。



综上，AI时代公立医院、行政事业单位内控体系建设，既是应对当下技术应用痛点的现实之举，也是适配未来发展趋势的长远布局。把握好上述核心要点，平衡技术赋能与风险防控，明晰权责、筑牢基础、守住底线，才能推动内控体系与AI技术深度融合，实现内控效能升级，更好地发挥公共服务职能。

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