浙江：浙江財政“AI哨兵”上崗
中國政府采購招標網 發(fā)布時間：
2025年10月10日 08:41
浙江：浙江財政“AI哨兵”上崗
當人工智能（AI）技術加速滲透到經濟社會各領域，財政治理的數字化轉型迎來“智能”拐點。在浙江，一名特殊的“AI哨兵”已正式上崗，它能夠憑借“火眼金睛”敏銳捕捉轉移支付資金全鏈條風險疑點，大幅提高監(jiān)管質效。
今年以來，浙江省財政廳探索“AI+預算執(zhí)行常態(tài)化監(jiān)督”新模式，以轉移支付預算執(zhí)行監(jiān)控為切口，依托AI技術對轉移支付資金分配下達、撥付使用的預算執(zhí)行全流程開展智能預警，及時發(fā)現問題、糾正偏差，為財政資金規(guī)范高效使用保駕護航。
截至8月底，浙江省財政廳“AI哨兵”完成了對6項中央轉移支付資金支出數據的風險研判，不僅發(fā)現風險疑點的支出筆數較傳統(tǒng)模式大幅增加，預警準確率更是大幅提升至61.3%，智能化監(jiān)管優(yōu)勢初步顯現。
傳統(tǒng)監(jiān)管模式遭遇“效率與精準難兩全”困境
財政轉移支付是實現區(qū)域均衡發(fā)展、保障基本公共服務、落實國家重大戰(zhàn)略的重要工具。隨著經濟社會的快速發(fā)展，浙江省財政支出規(guī)模持續(xù)擴大，轉移支付資金體量日益增長，對監(jiān)管的精準度與時效性提出了更高要求。
目前，浙江省財政廳已將所有具備條件的中央和省級轉移支付資金，以及部分市級轉移支付資金納入常態(tài)化監(jiān)督，采取系統(tǒng)預警和人工預警相結合的方式，嚴控資金風險。
然而，隨著財政支出規(guī)模持續(xù)擴大、外部監(jiān)管力度不斷加大，這種監(jiān)控模式逐步暴露出一些不足——
一方面，系統(tǒng)預警“快而不準”。僅能按照預設關鍵詞或固定邏輯識別簡單問題，缺乏靈活的語義理解與推理能力，容易遺漏隱蔽性問題。
另一方面，人工預警“準而不快”。監(jiān)管人員憑借專業(yè)經驗開展預警，準確率較高，但面對浩如煙海的支付數據，逐一排查、甄別疑點需要耗費大量時間和精力；尤其對于隱藏較深、手法新穎的違規(guī)問題，人工篩查難免出現“漏網之魚”。
面對精準與效率難以兩全的困境，浙江省財政廳將目光投向了人工智能。人工智能具有的語義理解、上下文推理、自監(jiān)督迭代能力，恰好能彌補傳統(tǒng)模式的短板，既能提升預警準確性，又能增強發(fā)現問題的時效性，兼?zhèn)渚珳逝c高效。正是基于這一判斷，浙江省財政廳將AI技術引入財政監(jiān)管領域，開啟了全國領先的開創(chuàng)性探索。
“AI哨兵”走上監(jiān)管“實戰(zhàn)崗”
目前，將AI技術應用于財政監(jiān)管，在國內尚無成熟經驗可循。為了能夠以最快速度、最低成本摸索出可行路徑，浙江省財政廳采取“小切口突破、分步式推進”策略——考慮到城鄉(xiāng)義務教育補助資金支付筆數多、支出場景全、政策要求明確的特點，將其確定為首個試點對象，為AI預警智能體搭建“訓練場”。
要讓AI具備判斷力，首先得讓它“知法懂規(guī)”。技術團隊將財政政策法規(guī)、轉移支付資金管理辦法等文本“投喂”給AI，讓AI通過深度學習，對這些文本進行專業(yè)化的切片和向量化處理，自動生成資金使用的正負面清單。同時，通過補充合規(guī)“白名單”、提示詞糾錯、增加違規(guī)典型案例等方式，對AI進行“專業(yè)輔導”，不斷完善其研判規(guī)則體系。
此外，技術團隊還采取“AI研判—人工比對—規(guī)則迭代”的三步循環(huán)法進行人機訓練，進一步提高AI風險預警的精準度，助力AI迅速成長為“專家”。
在多輪訓練與優(yōu)化的基礎上，今年7月初，浙江省財政廳AI預警智能體正式上線，率先對城鄉(xiāng)義務教育補助資金開展風險研判；8月，預警范圍從城鄉(xiāng)義務教育補助資金擴展至另外5項中央重點轉移支付資金，“AI哨兵”正式走上監(jiān)管“實戰(zhàn)崗”。
財政監(jiān)管效能顯著提升
在近期的“實戰(zhàn)”中，“AI哨兵”展現出強大的監(jiān)管實力。截至8月底，浙江省財政廳依托AI技術對6項中央轉移支付資金的存量支出數據開展風險研判，累計發(fā)現風險疑點業(yè)務量較傳統(tǒng)系統(tǒng)預警增加6倍多，預警準確率從原來的23.3%躍升至61.3%，風險識別力、監(jiān)控及時性和精準度顯著提升。
過去需要人工調取單據、逐頁核對的工作，現在可以全部由AI完成，而且AI還可以24小時不間斷地開展違規(guī)業(yè)務排查，業(yè)務人員只需對篩選出來的疑點作進一步判斷。這極大地減少了人工工作量，實現了監(jiān)管效率的幾何級提升。特別是在識別隱蔽風險方面，“AI哨兵”格外優(yōu)秀。某縣交通運輸局曾將一筆資金用于支付道路試驗檢測費，AI通過語義分析判定：“實際支出雖為試驗檢測費，但根據摘要內容可明確歸類為項目前期工作費中的勘察設計類費用，與資金用途不符”，成功揪出傳統(tǒng)監(jiān)管中易被忽視的隱蔽問題。
在實現穿透式監(jiān)管方面，AI更顯優(yōu)勢。某市一小學一筆支出的用途摘要、部門支出經濟分類科目均為“其他商品和服務支出”，收款人為某企業(yè)。表面看，這筆支出合理無異常，但AI通過交叉比對相關信息發(fā)現，收款企業(yè)經營范圍指向該支出或為“物業(yè)管理服務支出”，雖符合資金使用范圍，卻未按規(guī)定履行政府采購流程。
隨后，業(yè)務人員進一步核驗確認，該企業(yè)的主營業(yè)務的確為“物業(yè)管理”。原來，在傳統(tǒng)監(jiān)控模式下，針對政府采購類支出，一般通過用途中品目的描述、部門經濟科目或者金額等設置預警規(guī)則。而上述這筆規(guī)避政府采購的支出，無法通過預警規(guī)則發(fā)現問題，人工篩查也未必能夠看出端倪，AI依托其大模型內置的知識庫和強大推理能力，成功識別了違規(guī)問題。
下一步，浙江省財政廳將持續(xù)優(yōu)化AI預警模型，逐步擴大監(jiān)管覆蓋面，將AI技術推廣至地方轉移支付資金與部門預算資金監(jiān)管領域，讓“AI哨兵”為更多財政資金的安全規(guī)范使用保駕護航，為全國財政治理數字化轉型提供“浙江樣本”。 發(fā)布日期：2025年10月09日