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在此政策导向下，国资数字化监管平台第二批建设工作全面启动，其中DRP平台建设成为落实国资数字化改革、适配智能化穿透监管、实现治理能力现代化的核心载体。DRP平台应当具备以下核心能力才能够全方位支撑穿透式监管需求，构建国资数字化监管体系。

用友BIP通过动态业务架构梳理、本体语义数据目录、全域智能数据清洗、全链路数据穿透校验、高韧性运营体系五大核心数智化能力，构建起“业务全覆盖、数据全资产、治理全智能、监管全穿透、运营全长效”的新型国资国企数智化监管底座，成为央国企DRP建设，穿透式监管落地首选平台。

业务架构梳理是企业数字化建设的根基，更是国资穿透式监管精准落地的前提。传统企业数字化建设多直接聚焦系统开发、数据填报，忽视前项业务架构的系统性梳理，监管的本质是对业务的了解与掌握，缺乏业务架构的内容支撑将导致监管数据与业务真实情况错位，无法支撑穿透式监管需求。

DRP平台建设首先应当坚持业务先行、架构筑基的建设思路，以全集团业务活动为最小单元，开展全域、全层级、全流程的业务架构系统性梳理，覆盖集团总部、各级子公司、基层业务场景。

DRP平台应当摒弃传统“运动式”梳理的传统模式，规避梳理时间长、工作量大、结果难验证等问题。DRP平台应当通过AI赋能的动态业务架构梳理，企业能快速、够精准厘清全量业务场景、业务动作，为后续数据归集、数据治理、监管穿透筑牢业务底座，彻底解决传统数字化建设“重系统、轻业务”“数据与业务脱节”的痛点，让所有监管数据、监管场景均贴合企业真实业务实际。

用友BIP通过业务场景、业务动作梳理agent可以有效提升梳理效率，大幅降低人工工作量。

基于agent/skill的企业业务场景、业务动作梳理

数据资源目录是数据资源化、资产化的核心载体，也是国资穿透式监管数据可用、好用的基础。传统数据资产梳理仅简单抓取数据库物理表，形成纯技术层面的物理数据目录，存在明显局限性：一方面纯物理表单晦涩难懂，业务人员无法快速理解数据业务含义，AI模型也无法精准理解数据含义；另一方面目录维度单一、层级缺失，无法全面盘清企业数据家底，数据目录利用率极低，难以支撑精细化监管需求。

DRP平台应当打造面向本体与语义的全域数据资源目录体系，彻底打破传统物理目录的局限，实现数据目录的多层次化、业务化。该体系构建“业务语义层+技术物理层”双维度资产目录，将业务对象、逻辑模型、物理模型、数据标准、数据质量规则、数据分类分级等内容均包含在数据资源目录中。同时数据范围应当覆盖企业经营、财务、投资、采购、风控等全领域全量数据。同时，语义层目录立足业务业务本身，明确企业“应拥有的数据”，界定每类数据的业务定义、应用场景、权责归属、监管用途，实现数据业务语义可解读、可识别、可应用；技术层目录保留物理表单底层数据，盘点企业“实际拥有的数据”，保障数据溯源精准、底层链路完整，最终通过AI的技术手段实现语义层与物理层的对应关联。

用友BIP通过多个AI智能体实现企业数据资产目录的自动梳理与设计，大幅提升数据资产目录构建效能。

基于agent/skill的业务对象识别、逻辑实体设计以及物理模型盘点与关联

基于agent/skill的数据标准制定、数据质量规则制定、数据分类分级

依托标准化、语义化的全域数据资源目录，用友BIP将进行数据清洗，同时借助AI能力解决传统数据清洗碎片化、不彻底、人工依赖度高的痛点，实现企业全域、全量数据的汇聚、清洗、规整与优化，全面提升数据质量。

用友BIP同时创新采用双螺旋数据治理模式，一方面针对历史存量数据，开展系统性、智能化清洗整改，修正数据缺失、冗余、不一致、不规范等问题，盘活存量数据资源；另一方面联动前端业务应用系统开展针对性功能改造，保障未来数据的源头治理，并将数据资源目录标准根植于数仓标准层设计，降低数据模型、数据变化对已有开发成果的冲击。

数据清洗过程中，平台深度融入AI智能能力，依托人工智能完成海量数据批量清洗、物料数据规整、依托外部数据源实现客户、供应商等数据适配校准，大幅提升数据清洗效率与精准度。最终实现企业数据“标准化、规范化、精准化、一体化”，确保所有数据可溯源、可校验、可复用，完全适配国资穿透式监管的数据质量要求。

用友BIP数据清洗agent，借助AI能力及外部数据要素大幅提升数据清洗效率。

基于外部数据源的客商数据清洗agent

国资穿透式监管聚焦十大监管主题、十大核心应用场景，对数据链路贯通、全程可穿透、结果可校验提出了刚性要求，需要实现从原始业务数据、中间计算过程到最终监管报表、监管结论的全链路打通，精准识别数据断点、人工干预节点，保障监管数据真实可信、全程可控。

基于标准化的数据资源目录与高质量已治理数据，DRP平台构建断点可查、人工可溯、数据可校的全链路数据串联穿透体系，精准匹配国资强穿透监管的核心诉求。用友BIP依托AI智能血缘分析、链路串联技术，自动打通数据资产与各类监管报表、监管场景、监管指标的关联关系，绘制完整的数据传输、计算、转化链路图谱。

在穿透分析过程中，平台可智能识别全链路数据状态，精准定位数据断点、数据缺失环节，快速筛查人工干预、人工调整的节点，区分系统自动计算数据与人工修正数据，彻底规避人工篡改、数据失真风险。同时搭建双向交叉校验机制，实现原始底层数据、中间过程数据、最终监管结果数据的全方位校验比对，智能捕捉数据不一致、数据异常、逻辑矛盾等问题，完成风险预警与问题溯源。通过智能化数据穿透与校验，真正实现国资监管“数据全穿透、链路全可视、问题全溯源、结果可校验”。

国资穿透式监管并非静态固化的监管模式，而是持续迭代、动态升级的敏态体系。随着国资监管持续深化，监管场景不断拓展、监管颗粒持续细化、监管标准持续更新、监管实效需求持续提升，对数据管理体系的适配能力、迭代能力、抗波动能力提出了极高要求。

针对敏态监管需求，DRP平台应当构建可运营、高韧性的全周期数据管理体系，依托DCMM数据管理体系架构，构建“技术支撑+组织保障+常态化运营”的三维保障模式，全面适配监管动态迭代需求。在组织运营层面，明确各岗位、各层级数据运营职责，搭建专业化运营团队，实现数据运维、场景适配、问题整改、迭代优化的常态化推进；在技术支撑层面，持续丰富数据采集维度、完善数据资源储备、优化智能分析模型，夯实数据服务能力。

DRP体系核心突出可运营、高韧性要求，用友BIP依托AI智能适配能力，快速响应监管政策、监管场景、监管标准的动态变化。当监管需求迭代、指标更新、场景升级时，平台能够快速匹配对应数据资源，快速调整数据计算逻辑、链路规则、统计口径，高效完成数据适配与迭代更新，保障监管数据持续稳定供给、精准输出。同时通过常态化运营机制，实现平台能力、数据质量、监管适配度的持续优化，构建能够长期适配国资穿透式监管迭代升级的长效数字化支撑体系。