摘要：某企业以人工智能大模型技术和生成式人工智能技术为核心引擎，针对企业现有监管模式局限性,创新构建“巡查扫描雷达”数智监督新模式。该模式突破传统规则的局限性，融合多模态数据，通过大模型驱动多个场景智能体的方式，实现供应链全链条数据的深度语义理解、动态风险建模与智能决策支持, 全面重塑供应链风险防控范式，为电力行业供应链数智化监督提供了可复制的技术路径。

关键词：人工智能；供应链；数智监督；智能雷达

近年来，党和国家高度重视数字化转型与智能监管的发展，强调推动人工智能、大数据等前沿技术在企业监督管理中的深度应用。国务院国资委召开“AI赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，强调中央企业要主动拥抱人工智能变革，把加快发展新一代人工智能放在更突出位置，在全局工作中统筹谋划，加快布局和发展人工智能产业。

当下，以GPT-4、DeepSeek-R10大模型等为代表的AI大模型技术发展迅猛，具备强大的自然语言处理、数据分析和智能决策等能力，为供应链监督提供了新的技术路径。在此背景下，某企业积极探索以AI赋能的供应链数智化监督新模式，以应对现有监督管理模式在效率、覆盖面和适应性等方面的不足。

（一）现有模式瓶颈

该企业前期已构建“合规风险探针+监控预警指标”的供应链数智监督体系，虽颇具成效，但仍存在明显短板。“合规风险探针”嵌入源端业务系统，能够主动识别和拦截风险，但其风险识别规则基于预设固定逻辑，面对复杂多变业务场景和新型风险时显得乏力，难以察觉供应链各主体在关键环节的潜在风险。同时，“监控预警指标”依托中台数据监控发现业务风险，但如果风险未达触发阈值却已现趋势时难以感知，且该模式依赖历史经验、静态数据，当发生业务环境有变或多源数据格式不统一等情况时，易产生预警滞后、误报、不报等问题，无法精准高效监督。

（二）AI破局路径

为解决现有监督模式的痛点，该企业研究了基于大语言模型（LLM, Large Language Model）和智能体（AI Agent）等人工智能前沿技术的智能巡查扫描雷达数智监督新模式，针对供应链业务中规则模糊、特征隐蔽的复杂风险场景，利用各智能体协同配合的方式对供应链各环节开展全面监控，洞察出潜在的风险或趋势，实现供应链潜在风险的精准识别与智能预警，在发生风险后果之前扫描出潜在隐患，同时为公司制定有效的风险应对策略提供依据。这一新模式融入现有供应链监督防控体系，构筑了数智监督的新防线。

数智监督智能巡查扫描雷达采用三层架构，包括数据层、服务层和应用层，每一层都承担不同的职责，运用前沿人工智能技术提升全局监督效果。

（一）数据层：多模态数据融合与预处理

数据层负责供应链全流程数据的采集、清洗、存储和预处理，以保证数据的完整性、时效性和可用性，为AI分析提供高质量的输入。

多模态数据融合：作为整个架构的基石，数据层肩负着汇聚多元信息的重任。紧密连接企业内部的数据中台，抽取核心业务信息，为供应链决策提供宏观视角。以此为基础，全面接入供应链上下游各环节数据，涵盖供应商信息、采购数据、库存动态等，确保对供应链全流程的信息捕捉无死角。同时，接入法律法规、行业标准等外部数据，为大模型提供更权威专业的理论数据。

数据结构化处理：将分散在各数据源中的海量、异构关键数据进行清洗、转换、聚合与重组，为供应链监督提供高质量的数据基础。利用光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）技术，将非结构化数据（如合同文本、发票影像）转化为以业务流程为导向，支持自动化解析的结构化数据。

（二）服务层：大模型与智能体管理

服务层是系统的核心，包含大模型的训练与优化机制以及智能体（AI Agent）的生成、优化与管理功能。通过统一的技术中台，服务层支撑应用层业务所需的风险预测、合规性审查、异常检测等功能，确保系统的高效运行和持续优化。

1.大模型管理机制

大模型训练：为确保大模型能够精准捕捉供应链风险的复杂特征，系统采用“通用预训练大模型+监督领域微调”的技术路径。基于 DeepSeek-R10基础模型，通过数据层提供的多源专业领域数据进行监督学习，包括风险知识库内案例、历年巡视审查发现的问题、传统监督手段历史数据及各业务多模态数据（如合同文本、发票影像等）及外部数据（外部法律法规和行业标准等），实现对供应链风险的精准识别和高效防控。

大模型优化：系统结合增量学习框架实时吸纳供应链运营中的新增数据。通过建立“风险事件—模型优化”反馈回路，当新的风险事件发生时，运行过程中自动收集过程数据纳入训练集，并结合记忆回放（Experience Replay）技术平衡新旧数据分布，防止因数据偏移导致的模型性能退化，通过对比学习（Contrastive Learning）技术动态优化模型参数，确保模型快速适应新兴风险场景，始终对供应链风险保持高度的敏感性和高效的防控能力。

2.智能管理机制

智能体作为大模型与业务场景之间的桥梁，其生成与优化机制是系统高效运行的关键。

智能体生成：基于大模型的核心能力，采用模块化智能体架构，通过灵活组合基础智能体单元，动态构建适应不同监督场景的解决方案。各基础智能体保持功能独立性，利用标准化接口实现即插即用式协同。

智能体优化：通过反馈机制和自适应学习技术，系统不断优化智能体的决策逻辑和执行效率。例如，当风险趋势洞察智能体在预测市场波动时出现偏差，系统会自动调整模型参数并重新训练，提升预测准确性。

智能体调度：为高效管理和调度多个智能体，系统通过大语言模型协调器（LLM Orchestrator）自动组装智能体工作流，负责智能体的任务分配、性能监控和动态调度，同时采用多智能体协同优化策略，通过共享学习经验和技术资源，提升整体性能。例如，在招标阶段，合规性审查智能体和风险趋势洞察智能体将被优先调度，在日常运营中，智能助手和自适应动态扫描智能体将承担主要任务。系统实时监控供应链监督的实时需求和每个智能体的运行状态及性能指标（如任务完成时间、准确率等），并根据监控结果进行优化调整。例如，当某个智能体的性能下降时，系统会自动分配更多资源或触发模型优化机制，或当检测到高风险事件时，系统会优先调度风险趋势洞察智能体和自适应动态扫描智能体，确保及时识别和应对风险。

（三）应用层：智能化监督与决策支持

应用层是巡查扫描雷达的核心功能层，也是重要的人机交互层。通过调用服务层的大模型和智能体，应用层实现供应链风险的模糊识别与智能预警，并在各个场景中智能调用不同的智能体服务于业务需求。  

多智能体协同工作：通过调用服务层能力，利用大模型协调器组装智能体工作流，将多个智能体的能力整合到业务流程中。例如，在招标评审场景中，合规性审查智能体自动分析投标文件，风险趋势洞察智能体预测市场价格波动，智能助手生成决策建议，多智能体协同工作，显著提升监督效率和准确性。

智能输出与成果展示：充分发挥大模型在自然语言处理和数据分析方面的能力，将复杂的风险数据转化为可读性强、结构化的报告内容。通过可视化技术，将风险数据以图表、地图等形式直观展示，便于监管人员快速理解。例如，在风险预警场景中，系统自动生成包含风险详情、影响范围和应对策略的深度分析报告，并通过可视化界面展示风险趋势和分布情况。

问答与智能决策支持：智能问答是人机交互底层模块，基于大语言模型提供智能助手功能，支持自然语言交互和实时问答，具备自然语言理解和生成能力，并且作为系统的交互中枢，能够调用并协调所有智能体工作，为用户提供一站式服务。监管人员可以通过语音或文本指令查询供应链状态、获取风险分析结果或咨询合规性问题，系统会即时生成详细的分析报告并提供优化建议。例如，当监管人员询问某一供应商的历史履约情况时，智能助手会调用大模型和智能体生成包含历史履约记录、风险预警和合规性评估的综合报告，并通过可视化界面展示关键指标和趋势；当用户提出风险处置需求时，智能体会调用智能决策辅助智能体，生成应急方案和决策建议。 

基于DeepSeek-R10大模型，数智监督巡查扫描雷达模式可实现在巡查扫描分析、多模态溯源、趋势洞察、决策辅助、报告生成、画像生成等多场景的应用，显著提升了数智监督工作的精准性和时效性。

（一）全链风险扫描

在对供应链的各环节的风险防控工作中，系统通过巡查扫描分析智能体对业务全流程文档进行实时解析，结合多模态溯源智能体提供的业务数据关联分析，能够识别传统规则引擎难以发现的复杂风险模式，当监测到数据异常波动时，系统会自动判断预警风险分级，并触发跨智能体协同机制，快速完成从风险识别到处置建议生成的完整流程。

例如在评标阶段，当监管人员发起风险扫描指令后，巡查扫描分析智能体立即对投标文件进行深度解析，通过语义理解技术识别异常条款，同时，多模态溯源智能体自动关联该供应商历史投标数据，建立跨项目比对分析，可以快速扫描识别围标串标行为信号，并协同报告生成智能体及决策辅助智能体输出包含扫描疑点证据的评估报告，同时给出处理意见，为用户推进后续工作提供参考。

（二）风险趋势预测

在供应链风险防控工作中，工作人员可以利用风险趋势预测智能体基于大模型的时序分析能力，持续分析供应商履约数据、供应商报价波动、合同签订周期、付款履约率等多源时序类型的信号，运用深度学习算法识别潜在的风险演变规律。当监测到异常趋势时，系统自动触发多智能体协同响应机制，联动巡查扫描分析智能体进行数据复核，随后调用决策辅助智能体生成预防性措施，最终通过报告生成智能体输出预警分析。

例如在投标场景中，当某类物资投标供应商数量突然减少，或投标文件相似度异常升高时，智能体可识别潜在围标串标风险，提示监管部门重点关注。

（三）智能决策辅助

在用户的日常工作中，智能辅助决策智能体能为用户工作提供智能化决策支持。基于大模型的生成式能力，实时调用巡查扫描分析智能体提供的风险识别结果和多模态溯源智能体构建的完整证据链，结合企业内部知识库和行业案例库，自动生成包含应急方案、替代供应商推荐、违约追责路径等要素的决策建议。当识别到重大风险时，系统会同步触发报告生成智能体，将决策方案转化为结构化报告，并通过可视化界面直观展示各处置方案的预期效果和潜在影响。

例如当发生供应商交货延迟事件，决策辅助智能体能够自动调取合同违约责任条款、检索可替代供应商名录、分析应急采购的可行性、评估各方案的执行成本和风险，最终输出包含多种处置路径的决策树，并标注各方案的成功概率和预期损失，帮助管理人员作出最优选择。

（四）多维画像生成

利用画像生成智能体基于大模型的多模态分析能力，通过整合主体业务数据（如历史履约记录、信用评级、财务指标、审查意见、市场舆情等），采用知识图谱技术构建主体关联网络，实现多维度的自动化评价，生成业务主体和供应商两类核心画像。业务主体画像是对业务部门或单位等进行合规性评估，从流程规范性、风险发生情况、风险管控、制度执行度等维度形成管理能力画像。

例如生成采购主体画像，整合采购单位在招标管理、合同执行、供应商管理等业务环节产生的结构化数据和非结构化文档，运用自然语言处理技术解析文本内容，提取关键业务特征。其次，基于知识图谱技术构建采购业务关联网络，将分散的业务数据转化为相互关联的知识节点，形成关系图谱。然后，智能体根据预设的评价模型，从流程规范性、风险管控、制度执行等多个维度进行自动化评估。最后，通过可视化引擎将分析结果转化为直观的雷达图和热力图，清晰展示采购单位在各维度的表现情况，并调用报告生成智能体自动生成包含优势项和改进建议的分析报告。

在对省公司单位的对标分析工作场景中，该智能体调用多模态溯源智能体提供的标准化数据流，从制度执行、流程规范、风险管控等多个维度，对各省公司采购单位进行自动化评价。系统特别设计了横向对比功能，可以直观展示各单位的优势指标和待改进项。

该企业以人工智能大模型技术为核心，构建了“巡查扫描雷达”数智监督新模式，通过“一个大模型 + 多个智能体”的技术路径，全面重塑了供应链风险防控范式。完成了从“被动响应”到“主动预警”、从“经验依赖”到“数据驱动”的跨越式升级，显著提升了风险识别能力和合规性监督水平。未来，随着人工智能技术的进一步发展，供应链数智监督体系将朝着更加智能化、自动化的方向演进。智能体的应用场景可以进一步扩展，覆盖供应链的更多环节，并通过优化多智能体协同机制，提升系统的整体效率和适应性。最终，供应链数智监督管理将朝着更加透明、高效、智能的方向发展，为企业的可持续发展和行业的数字化转型注入新的动力。