江苏某钢铁集团公司
以数智审计构建全域风控体系，实现审计业务全覆盖
客户简介
客户是一家国内大型钢铁制造企业，长期深耕钢铁及特种材料领域，具备较强的生产制造与技术创新能力，在行业内具有较高的知名度。 近年来，随着业务规模扩大和经营管理复杂度提升，该集团持续推进数字化转型，以数据治理和工业互联网为基础，探索智慧生产、智慧运营等业务场景，推动数据资源与业务管理深度融合，不断提升企业运营效率与风险管控能力。
业务痛点
钢铁企业业务链条长、业务系统多、经营风险涉及面广，传统审计模式难以满足集团化、全流程的风险管控需求。本项目主要面临四类问题： 1. 审计数据汇聚不完整：供应链、合同、招投标等业务系统相对分散，数据难以充分互通，原有审计主要依赖结构化数据，PDF、文档等非结构化资料难以纳入统一分析，影响审计覆盖范围。 2. 海量数据处理效率低：多领域审计数据依赖 Oracle 临时数据集进行处理，面对复杂查询和大量数据时，存在运算性能不足、查询缓慢、分析耗时长等问题。 3. 审计分析手段单一：原有分析主要依靠编写 SQL，缺少灵活的可视化分析能力，难以高效挖掘复杂业务关系和潜在审计疑点。 4. 风险监测与预警能力不足：固定报表和看板缺乏明细下钻能力，难以根据风险阈值自动触发预警；业务需求变化时，还需反复编写 SQL 调整分析逻辑，影响审计响应效率。
使用的产品与解决方案
中新赛克面向钢铁企业集团化经营与风险管控需求，依托审计分析监管平台和企业智慧审计解决方案，以数字化审计为核心，构建集风控审计数据中心、风险知识库、风险预警模型与全域风控管理于一体的智慧审计体系，推动审计监督从分散核查向全域覆盖、动态监测和智能预警转型。 1. 打通业务数据，构建统一风控数据基础 联通供应链管理、区块链招投标管理、合同管理等业务系统，在数据仓库基础上整合相关业务数据，并结合第三方企业征信数据及互联网大数据，形成统一规范的风控数据资源，为跨业务、跨部门的风险分析提供数据支撑。 2. 围绕关键业务，建设风险预警模型 聚焦采购、销售、工程建设、设备管理等重点领域，识别业务活动中的风险点，建立风险数据库与风险矩阵，运用大数据分析、云计算、AI数据挖掘等技术，构建招投标管理、工程建设与设备管理、合同管理等数字化审计风控模型，实现风险因素监测、智能预警和整改跟踪。 3. 贯通审计流程，实现集团全域监督 以大监督数智审计平台为基础，将下属子公司纳入统一监控，配套数据监测、工单管理和可视化看板，推动审计流程线上化，实现对企业经营活动的动态监测与风险预警，提升业务事中风控能力。 4. 完善资源管理，提升审计作业效率 建立风险与模型资源库，完善审计模型全生命周期管理，并上线AI审计助手与移动端应用，提升审计人员开展风险排查、疑点分析和移动作业的灵活性与效率。 通过上述建设，逐步形成覆盖风险识别、智能预警、问题跟踪与整改优化的全域风控管理体系，帮助企业及时发现异常、堵塞管理漏洞，降低经营风险向系统性风险演变的可能性。