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課程介紹

2025年，是穿透式監(jiān)管全面深化與落地見效的關鍵一年，這一創(chuàng)新監(jiān)管模式將成為優(yōu)化國資監(jiān)管、推動國企高質量發(fā)展的重要抓手。當前，在深化國企改革與強化國資監(jiān)管的雙重驅動下，國資在線監(jiān)管平臺，引入AI大模型技術構建橫向到邊、縱向到底、全面協(xié)同的穿透式監(jiān)管系統(tǒng)，聚焦產權、資金、債務、薪酬、投資、采購、貿易等重點領域，線上線下齊發(fā)力，推動監(jiān)管實現自上而下全級次、全鏈條、全過程、全要素穿透，努力做到向下看清各級、一級管住一級，實現企業(yè)經營行為實時監(jiān)測、資金流動全程追溯、重大風險有效防控、違規(guī)責任精準追究。AI技術（如DeepSeek）的應用，為地方國資國企提供了“低成本、高效率、強合規(guī)”的解決方案。

在此背景下我中心舉辦“穿透式監(jiān)管背景下AI-DeepSeek賦能國有資產管理創(chuàng)新與風險管控、存量資產盤活”專題研修班，采用“線上+線下”相結合的授課方式，聚焦“技術賦能+管理重構”雙輪驅動，邀請國資監(jiān)管部門專家、AI領域科學家及標桿企業(yè)實戰(zhàn)派高管，系統(tǒng)性解析AI技術在資產全生命周期管理、合規(guī)風險防控及存量盤活中的落地路徑，助力國企管理者破解“數據難整合、決策缺依據、資產沉睡多”三大困局，搶占數字化轉型先機。

課程收益

1、掌握前沿技術應用：系統(tǒng)學習AI-DeepSeek在資產評估、風險預警、存量盤活中的實操方法。

2、破解管理痛點：針對數據孤島、資產沉睡、合規(guī)風險等難題提供落地解決方案。

3、構建智能體系：掌握資產全生命周期管理、預測性維護、數字孿生等技術的集成路徑。

4、規(guī)避轉型風險：識別技術選型、數據安全、組織沖突中的高發(fā)風險并制定應對策略。

5、鏈接資源網絡：對接AI技術供應商、REITs機構及地方國資數字化轉型專家。

培訓對象

各級國資委（局)、財政局（國資辦）國有資產管理相關負責人;國有企業(yè)董事長、總經理及分管國資中高層管理人員;董事會辦公室、法律事務部、戰(zhàn)略發(fā)展部、企業(yè)管理部、風控部、投資發(fā)展部、資產管理部、財務部、數字化運營管理部門、審計部、各高校及其他行政事業(yè)單位國有資產等相關部門負責人。

課程大綱：

第一部分：國有資產數字化轉型政策與戰(zhàn)略定位

1、如何解讀國資委“十四五”數字化轉型考核指標與AI技術應用的合規(guī)邊界

2、國有企業(yè)數據資產入表政策對資產管理系統(tǒng)的改造要求

3、平衡數據共享與安全保密：構建國資數據中臺的制度設計難點

4、AI技術投資ROI測算：如何量化技術投入與資產增值的關系

5、傳統(tǒng)管理團隊與數字化團隊的組織融合與文化沖突化解

6、典型案例：某集團數字資產管理平臺建設中的決策失誤復盤

第二部分：AI-DeepSeek在資產價值評估中的應用

1、破解非標資產估值難題：機器學習模型在礦業(yè)權、老舊廠房評估中的可靠性驗證

2、動態(tài)價值預警：如何構建經營性資產收益率實時預測系統(tǒng)

3、數據缺失場景下的模型訓練：歷史檔案電子化與數據補全技術

4、資產評估報告AI自動生成與人工復核的權責劃分

5、跨地域資產價值比對：區(qū)域經濟數據與資產價值關聯(lián)模型構建

6、風險點：AI模型“黑箱”特性導致的審計問責困境

第三部分：智能風控與合規(guī)管理體系重構

1、穿透式監(jiān)管實現路徑：區(qū)塊鏈技術在產權交易追溯中的應用

2、AI識別關聯(lián)交易：設置股權結構圖譜與異常資金流預警閾值

3、境外資產監(jiān)管：地緣政治風險智能評估模型搭建

4、合規(guī)審查自動化：合同條款與國資監(jiān)管政策的實時匹配校驗

5、風險預警誤報率控制：機器學習模型迭代優(yōu)化的成本管控

6、司法銜接：電子證據鏈在國資流失案件中的法律效力認定

第四部分：存量資產盤活創(chuàng)新模式與AI賦能

1、沉睡資產識別：多源數據（能耗、GIS、財務）融合分析技術

2、數字孿生技術在城市更新項目中的資產重組模擬應用

3、老舊廠房改造：AI匹配潛在投資方與產業(yè)政策的決策模型

4、土地資源再利用：基于區(qū)域產業(yè)規(guī)劃的收益預測算法優(yōu)化

5、資產證券化瓶頸：REITs發(fā)行中AI輔助現金流預測的合規(guī)性

6、失敗案例：某交投集團高速公路存量盤活項目的技術選型教訓

第五部分：技術落地中的組織變革與人才管理

1、數字化人才“選用育留”機制：既懂AI又通國資管理的復合型團隊培養(yǎng)

2、業(yè)務流程再造：資產管理部與信息中心的權責重構沖突解決

3、外包開發(fā)風險：核心算法自主可控與第三方服務的安全邊界

4、績效考核變革：技術部門KPI與傳統(tǒng)資產管理指標的融合設計

5、員工抵觸情緒化解：AI替代人工審核的漸進式實施策略

6、沙盤推演：某鋼鐵集團資產管理系統(tǒng)上線引發(fā)的組織動蕩復盤

第六部分：AI在實物資產管理中的深度應用與全生命周期管理

1、構建全生命周期管理體系：突破跨部門數據孤島與流程割裂

2、預測性維護落地難點：傳感器部署成本與算法誤報率平衡

3、數據安全與自主可控：大模型性能差距與數據泄露風險防控

4、多源異構數據融合：GIS、能耗、財務數據的標準化治理挑戰(zhàn)

5、老舊廠房改造：數字孿生技術模擬與產權復雜性矛盾

6、組織能力重構：傳統(tǒng)團隊與數字化團隊的權責劃分與考核機制

專家老師

擬邀請國資委、財政部財政科學研究院、數字化運營服務商、國有資產管理專家、DeepSeek政企解決方案專家，并組織交流與研討。

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