电力企业穿透式监管的AI落地路径

编者按当前合规管理体系有效性评价与中央企业穿透式监管两条主线正在加速汇合。对电力企业而言监管要求正在从“有没有制度、有没有系统”转向“制度是否有效、风险能否实时识别、管理要求能否落实到具体业务动作”。本文根据幂律智能联合创始人石玏围绕《电力企业穿透式监管与AI落地》所作的主题分享整理从合同管理这一核心场景出发探讨AI如何连接制度、流程、数据与知识推动穿透式监管从政策要求走向工程实践。2026年央企法务管理正在进入一个新的拐点。一方面合规管理的关注重点正在从“体系建设”走向“有效性评价”。2025年9月DL/T 2977—2025《电力企业合规管理体系有效性评价指南》发布并于2026年3月28日正式实施2026年4月GB/T 47432—2026《合规管理体系 有效性评价》发布将于2026年11月1日实施。合规管理体系建起来以后究竟有没有真正运行能否识别风险、约束行为、支持决策这些长期被追问的问题开始进入更加系统、可评价的新阶段。另一方面国资监管正在从逐级汇总、周期性报送走向全级次、智能化穿透。2025年4月国务院国资委提出深入推进全级次穿透式监管加快构建“上下贯通、实时在线、自动预警”的穿透式监管系统2026年4月又进一步强调建好用好穿透式监管平台持续完善风险监测预警机制。两条主线放在一起看指向的是同一个变化央企合规与监管正在从“有没有”进入“好不好用、管不管用、风险能不能及时看见”的新阶段。在这个阶段AI不再只是锦上添花的技术工具而正在成为支撑穿透式监管落地的重要技术基础设施。法务工作的“两层皮”为什么穿透这么难要理解穿透式监管的难点首先需要看清企业法务工作的整体结构。企业法务工作大体可以分为两个层面。下层是日常经营板块。合同管理、招标采购、知识产权、争议解决 —— 这些是法务部门自改革开放初期央企设立法务机构、七五普法全面铺开阶段起便持续开展的工作。它们是法务工作的“基本面”是每天在运转的业务流。上层是治理管控板块。合规管理、风险防控、内部控制、审计监督 —— 这些是在“十二五”“十三五”期间在国资委一系列文件推动下逐步建立起来的制度体系。它们代表着从上到下的管理意志和监管要求。问题在于这两层之间长期存在一道“玻璃幕墙”。上面是“一根针”—— 国资委的穿透式监管要求、集团总部的合规制度、内控矩阵里的几百个控制点下面是“千条线”—— 每天数千份合同在流转、数百个供应商在交互、几十个工程在履约。针和线之间过去靠人来连接。法务人员逐份审合同、逐条款核风险企业通过季度检查、专项审计和抽样复核了解制度执行情况管理层则依赖层层汇总的报表感知经营态势。这种传统模式并非无效但存在天然短板滞后性、抽样性、经验依赖性极强。当法务团队每天要面对“海量合同×海量条款×多项监管点位”的交叉核验时人工审核难免出现遗漏、偏差和标准不统一根本无法实现全量、实时、动态、闭环的真正穿透。因此穿透式监管的核心命题是如何让上层的制度规则、监管要求实时、系统、可验证地落地到下层每一项业务动作、每一份合同、每一次履约行为中。合同穿透式监管的最佳支点在企业的众多业务场景中我们认为合同是连接治理层与经营层的最佳融合场景。为什么是合同第一合同是经营行为的法律载体。每一笔采购、每一项工程、每一次投资最终都会凝结为一份合同。抓住了合同就抓住了企业经营活动的“纲”。第二合同天然承载着合规要求。合同的审批流程体现了授权体系合同的关键条款体现了风险管理偏好合同的履约数据体现了执行效果。一份合同从起草、审批、签署到履约、归档的全生命周期恰好是穿透式监管最完整的“观测窗口”。第三合同数据是可以被结构化、被计算、被验证的。相比其他管理场景合同文本有固定的结构、有法律逻辑、有可提取的关键字段这使得AI的介入成为可能。所以我们的基本判断是以合同管理为核心抓手用AI技术打通“制度 — 流程 — 数据 — 知识”的闭环是现阶段落地穿透式监管最高效、最务实的路径。从数字化到智能化“十五五”的关键一跃回顾央企法务信息化的历程可以清晰地看到一条演进路径。那么 “十五五” 的核心任务是什么我们认为是完成一次关键的“化合反应”—— 将业务流程中沉淀的数据与法务部门上层建设的制度知识进行系统性的融合。如果用一条路径来概括就是管理制度化 → 制度流程化 → 流程信息化 → 信息数字化 → AI 智能化其中“知识结构化”是从数字化走向智能化的关键桥梁。过去大量制度知识分散在管理办法、操作指引、合同范本、审查清单和法务人员的经验之中。即便业务已经在线化这些知识仍然主要依靠人来理解、记忆和执行。AI智能化要做的不是在原有系统上增加一个“智能按钮”而是把制度、规则和经验转化为系统能够识别、调用和执行的知识逻辑使信息系统逐步从“记录流程”走向“理解业务、识别风险、辅助决策”。这意味着未来的合同管理系统不再只是一个流程容器而将成为由流程、数据和知识共同驱动的智能工作平台。AI如何落地一套可复制的“五步法”当前行业并不缺少AI概念也不缺少智能化愿景。真正稀缺的是一套适配央企法务场景、能够落地、复制和持续迭代的工程化方法。基于幂律智能多年来在法律AI领域的实践我们将这一过程总结为“五步法”。从“in the loop”到“on the loop”是从“用AI提效”到“让AI生长”的关键跨越。只有形成这样的闭环AI才有可能真正做到越用越准而不是在缺乏治理的情况下越用偏差越大。让AI读懂合同从通用能力到企业专属能力“让AI读懂合同”背后并不是一个模型、一个功能或一次技术升级而是一项长期的知识工程。幂律智能成立于2017年。彼时大模型尚未出现法律AI主要依靠领域模型、专业语料、人工标注和法律知识工程逐步建立对合同结构、法律概念和风险逻辑的理解能力。2022年底以来通用大模型推动AI进入新的发展阶段。2024年12月DeepSeek-V3发布2025年1月DeepSeek-R1发布推理模型能力快速普及。随后工具调用、任务规划和多步骤执行能力不断发展AI开始从主要负责“回答问题”逐步走向在明确授权和控制边界内“执行任务”。伴随技术迭代合同智能审查能够覆盖的场景越来越丰富。但对企业来说真正重要的从来不是AI能够审查多少种合同而是两个问题审查准不准确能否越用、审得越精准审查标准从“通用”到“企业专属”AI审查的准确性首先取决于审查标准的精准度。通用法律知识可以帮助AI识别基础风险但企业真正关心的往往是具有行业属性和管理个性的判断标准。例如电力采购合同中对交货期限、性能验收和违约金计算方式的特殊要求工程合同中对隐蔽工程验收、设计变更、工程签证和结算条件的管控设备采购中对技术参数、质保期限和备品备件的约定新能源项目中对并网条件、建设节点和收益安排的要求。这些知识无法仅靠通用模型自动获得。企业需要建立一套持续运行的知识机制将分散在制度文件、合同范本、审查意见和业务惯例中的隐性知识转化为AI能够识别和校验的显性规则。当AI理解的不只是法律法规也包括企业自身的制度体系、风险偏好和管理标准时智能审查才真正从“通用能力”走向“企业专属能力”。越用越准从工具使用走向知识运营企业每天产生的大量审查记录本质上都是知识生产过程。法务人员接受了哪一项风险提示、否定了哪一项判断、如何修改条款、为何接受例外条件这些信息反映了企业真实的风险偏好和专业经验。通过受控的反馈机制经授权保存的个人工作记录可以形成个人经验经过专业复核的意见可以沉淀为团队知识经过制度确认和版本发布的规则则可以上升为企业级管理资产。这正是从“AI工具化应用”走向“知识资产化运营”的核心升级AI不再只是一次性提高审查效率的工具而开始成为企业法务知识持续积累、传承和增值的重要载体。人机协作新范式从“替代焦虑”到“倍增效应”聊到AI绕不开行业普遍关心的问题AI会不会取代法务更准确的回答是AI首先替代的不是职业而是任务。它会率先承担规则相对明确、高频重复、标准化程度较高的基础工作并重新分配法务人员的时间和注意力。传统合同审查流程通常是业务提出需求 → 法务从头阅读 → 检索规则 → 识别风险 → 修改批注 → 交付业务在人机协作模式下流程可以转变为业务提出需求 → AI提取要素并进行风险初筛 → 法务复核关键问题 → 完成专业判断与商业权衡 → 交付业务表面上看只是增加了一个“AI初审”环节实际上背后发生的是法务工作结构的变化。从治理角度看可以理解人机关系为对企业法务而言真正需要建设的不只是“会不会使用AI”的能力还包括知识运营、模型评测、流程设计、权限管理和AI治理能力。未来拉开法务人员专业差距的不再只是经手合同的数量而是能否把法律判断转化为可复用的组织能力并在与AI协同的过程中持续提升复杂问题解决能力。Agent时代的合同管理从“人用系统”到“系统帮人”不少央企已经建设合同管理系统。这些系统以流程为中心具有固化、稳定和可追溯等优势但通常也比较被动系统等待用户登录等待用户选择功能等待用户逐项完成操作。AI Agent的出现正在改变这一交互范式。什么是Agent简单来说Agent是能够在明确目标、权限边界和工具接口下理解并拆解任务调用相关数据和系统完成多步骤操作的智能软件实体。但对于央企而言仅有“大脑、眼睛和双手”还远远不够必须同时配备“安全刹车”身份认证、权限控制、审计留痕、异常中止和结果回滚。搭载Agent能力的新一代合同管理平台将带来三重变化。在合同全生命周期中Agent可以承担越来越多的辅助任务合同上传后自动识别合同类型、提取关键字段、提示缺失材料用户提出“找出全部履约义务”系统自动识别交付、付款、验收、通知、保密等任务并生成履约事项清单履约过程中系统持续关联期限、责任部门和证明材料对即将到期或证据缺失的事项发出提示管理层提出经营问题后系统调用合同、审批和履约数据生成分析结果并支持追溯到原始合同和业务记录。但Agent能否真正在央企上线不只取决于它会不会做事更取决于五项基本条件身份可认证、权限可控制、数据不越界、过程可审计、结果可回滚。Agent不是不受约束的自动化而是边界明确、责任清晰、全程可控的任务执行机制。从“SAY NO”到共同解决穿透式监管的最后一公里AI与人机协同新模式下法务与业务的协作关系正在发生细微但深远的转变。过去在业务人员眼中法务常常是“只会说不行的部门”。条款不能签、风险不达标、内容必须修改。法务的专业约束初衷不变但沟通模式极易让业务产生阻碍感。AI介入后硬性制度和基础风险可以更早进入业务流程。在合同起草、提交和审批之前系统就可以提示授权不足、条款缺失、付款条件异常或违约责任失衡。法务与业务不再围绕“能不能签”反复争论而是可以共同讨论系统已经识别出风险如何在控制风险的前提下设计一套可行方案这背后的变化是法务从流程末端的“守门人”逐步走向业务过程中的“共同解决者”。穿透式监管的核心目标也不是简单“管住业务”而是更高效地“管好业务”。它不是层层增加审批关卡而是让风险更早被发现让低成本化解发生在签约和履约之前不是等到项目结束后再追责而是在业务运行过程中持续感知异常不是依赖有限抽样推测整体情况而是在数据基础允许的范围内扩大检查覆盖面。AI的价值正在于此按照统一规则持续运行连接分散数据减少重复劳动和人工抽样的局限让风险管理从事后发现逐步走向事中监测与事前预防。结语在代码与法条的交汇处电力行业作为国民经济核心支柱法务合规管控场景复杂、条款精密、监管标准严苛。穿透式监管绝非空洞的政策口号而是一套需要技术支撑、体系落地、闭环迭代的系统工程。在政策迭代与技术变革的双重浪潮下让AI读懂合同让法务价值倍增已然成为央企合规提质、监管穿透、业务赋能的核心路径。未来我们将持续深耕电力行业法律AI场景沉淀可复制、可落地的智能化实践助力央企合规管理迈向智能化、实效化、穿透化的全新阶段。