随着科技的飞速进步，大数据和人工智能在各个领域广泛应用，为企业的管理与决策提供了强大支撑。在国有企业的背景下，管理层作为关键驱动力，其行为合规性直接影响企业的声誉、经济效益以及国有资产的安全。然而，由于信息不对称与监管不足，管理人员违规事件时有发生，对企业的健康发展造成严重冲击。因此，如何通过数字化手段规范管理，有效预测与预警管理人员的不当行为，提升整体管理效能，确保企业稳定运行，成为了国有企业的核心挑战。

《国有企业管理人员处分条例》作为规范行为的基石，为违规预测与预警管理提供了法律框架。结合这一条例，运用大数据与人工智能技术，旨在为国有企业管理人员的违规预测与预警提供有效解决方案，为管理实践提供指导。

数智化技术在国企人员行为管理中的五大作用

1. 提高管理效率：通过数据分析与智能管理平台，实时收集、整理、分析管理人员的行为数据，快速识别管理过程中的问题与改进点。

2. 实现精细化管理：基于多维度数据融合，如人力考核、项目管理、财务信息等，深入分析管理人员行为，及时发现并解决潜在问题。

3. 强化行为监督：利用自动报警与记录功能，及时发现违规行为，维护工作秩序与环境。

4. 促进决策科学化：利用丰富数据支持，直观展示数据趋势与规律，为管理人员提供科学决策依据，提高决策的准确性和效果。

5. 保障信息安全：严格控制数据使用范围与权限，确保信息安全与保密性。

大数据与AI在违规预测与预警的应用

数据收集与整合

构建全面的数据收集体系，涵盖管理人员工作行为、财务、业务、业绩、舆情、举报等信息。整合外部数据资源，如政府与行业数据，通过“oneID”技术实现数据融合与打通，形成完整数据集。

数据清洗与预处理

对原始数据进行去重、去噪、填补缺失值等操作，确保数据准确可靠。通过统一ID、数据转换、标准化等操作，便于后续分析。

数据挖掘与分析

通过关联分析、聚类、分类等技术，发现管理人员行为异常模式与风险点，为违规预测提供依据。

构建预测与预警模型

基于数据分析结果，构建违规预测模型，利用机器学习、深度学习等算法，形成精准的管理人员画像，为预警提供支撑。

实施预警与处置

预警机制触发后，启动快速处置流程，调查核实违规行为，依法依规进行处理，形成闭环管理。

用友BIP助力违规预测与预警

用友BIP通过整合管理人员工作记录与财务数据，构建预测模型，识别潜在违规行为，有效预防风险。通过建立关联模型与多维关系预测模型，实现违规行为的精准预测与及时预警。

数智化赋能合规体系建设

利用大数据与人工智能技术，国有企业能更精确地预测违规行为，建立高效预警机制，强化合规体系，确保企业稳健运营与发展。通过综合数据收集、深度分析与智能决策，实现全面的违规预测与预警管理，促进企业高质量发展。

（文章由用友网络石秀峰、伊大伟撰写）