数字化时代下,监管成效一定程度上取决于数字化的推广应用,提高监管数字化水平是主动顺应数字化转型趋势、提升监督能力的必然要求。基于大数据快速发展的建设背景，智能模型作为监管流程构建的核心，隐藏于大数据之下的深层次问题必须依托诸多模型相互融合的模型库，才能找出其本质与规律，才能从庞大的信息流中分辨、析取、整理、挖掘出对监管有用的信息。
模型定义
Model definition
正孚监管模型依托“正智”一站式数据智能平台，通过数据采集、融合、挖掘、建模、展现等一系列能力，辅助用户从纷繁复杂的数据资源中，开展多维度分析并抽取关键要素，构建面向不同业务域的监管模型，加快建立全方位、多层次、立体化监管体系，为各行业、各领域的监督和管理提供更加全面、精准的解决方案。
构建思路
Building ideas
监管模型的构建，首先需要建立监管大数据平台，作为数据智能应用的来源、系统建摸的基础；然后通过数据的预处理、分析、展示及质量控制等，持续开展监管数据的循环优化。
构建指标
摸清数据家底，理清各系统之间的数据关系，构建标准体系和指标体系，为数据共享奠定良好基础。
融合建模
实现相关系统数据的接入、清洗、转换，形成数据资源中心，构建数据模型，满足内部决策分析要求。
管理协同
涵盖运行监控管理、数据资产管理、数据质量管理和数据安全管理，实现对数据的全过程管理。
综合应用
在数据资源中心的基础上，提供数据分析、数据服务、预警预测、数据画像等数据应用。
核心能力
Core competencies
监管模型存在于大数据监管的每个流程，具体监管目标都可以通过模型构建及实施来实现，风险监控、问题挖掘、数据分析、预测预警、数据可视化等方面都可广泛采用系统模型。监管模型的运行，变过去传统监管的“大海捞针”模式为现代化信息技术手段的“过筛留针”模式，实现“让数据自己说话”。
指标智能预警
针对不同监控场景与问题类型，设置重点监控指标及相应预警规则，将模型分析结果与预警阀值进行对比，对不同类型风险进行实时监测、识别和预警。
主动问题发现
从关键节点、重点流程、全局业务等全维度快速识别异常状态指标，并能够对重点项目、疑点数据进行跟踪追溯，及时发现企业运营中的问题，实现从“人管”到“数控”的转变。
挖掘分析预测
通过数据模型去挖掘隐藏在数据中的价值。内置规则算法，模拟企业经营过程，根据历史数据测算未来经营计划，强化对企业发展新趋势和新风险的监测，从而提前做出预防措施。
可视内容呈现
利用可视化技术，结合前端模型分析结果数据，实时呈现当前分析结果，引导监管成果使用者参与分析过程，帮助监管机构和企业改善在关键业务中的决策深度。
专题分析报告
构建相关风险识别模型，通过多维度综合分析，为审计、财务等多个领域提供持续、不间断的专题分析报告，构建深化后的人、财、物等多业务群协作基础上的监管模型体系。
应用价值
Application value
体系建设，数据赋能
构建标准化、结构化、组件化的监管模型库，形成以监管模型库为核心的智能监管体系，聚焦“风险可控”，实现价值挖掘。
管理融合，多点联控
将业务分析、资产监管、风险控制的管理要求以建模手段融入业务流程和重点环节，形成“多点联控”，实现管理融合。
嵌入监测，智能监控
提供模型嵌入监测服务，对重点领域、关键节点开展实时动态监测，对预警情况进行反馈分析，做到“中心管控”，实现智能监控。
用户价值
user value
监管高效化
在监管模型的具体应用中打通相关部门之间的数据壁垒，整合数据资源，实现流程的可回溯、可查询，保证监管客观、真实、完整、合法，为提升监管质效提供新路径。
监管标准化
将人员经验和监管规则模型化，建立各类监管模型体系，自动开展数据挖掘工作和可视化分析，打造监管人员开展业务的高效工具。
监管精细化
通过收集、筛选、分析指数级的数据体量，实现各类风险的自动抓取、智能研判和快速预警，提升监管人员数据信息评估、分析研判的水平。
主动监管能力
通过监管前置引导动作合规，在业务发生过程中主动发起监管服务，具备事前态势感知、事中实时响应、事后督导反馈的能力。
合规经营管理
帮助企业实现业务管理的智能化、流程环节的合规化、履行状态的清晰化、数据统计的全景展现，让业务管理更规范、流程更简便、监督更有效。
精准方向指引
全面、客观、公正地评价和分析企业整体经营状况，发现企业潜在的安全隐患、合规问题、财务风险等，并对公司的未来发展状况提出可行性建议。
典型案例
Classic cases
国资监管
基于“三重一大+业务”生态深化，打通监管业务间的应用壁垒，实现业务数据与决策数据间的双向稽核及联动校验；构建人、财、物等多业务群联动的监管模型。
招采合规
结合国家相关法律法规，对招采过程中可能涉及到的风险和异常情况进行综合分析，并输出数据质量分析模型库、业务合规分析模型库和《招采数据风险分析报告》，提高企业的风险防范和应对能力。
企业内控
运用监管模型将内外部合规要求和防控措施嵌入流程并关联风险点，针对关键节点加强合规审查，自动触发预警和处置机制，强化过程管控。
数字审计
以发现企业重点经济问题线索为导向，针对经营的关键风险点，利用建模引擎，结合监控方法和预警指标构建分析模型，输出审计对象企业财务重点线索提示报告和企业财务审计分析预警报告。
