在财政资金监管领域，一个长期存在的矛盾日益凸显：一方面，财政支出规模持续扩大，支付数据海量增长，预算执行常态化监督传统基于固定关键词进行规则预警的模式如同“刻舟求剑”，难以应对复杂多变的现实情况；另一方面，公众对财政资金使用的规范性、精准性要求越来越高，监督必须既要“广撒网”又要“精聚焦”。如何破局？浙江省财政厅将目光投向了人工智能（AI），探索构建“AI+预算执行常态化监督”新模式，让AI从财政业务的“新生”逐步成长为能够独立研判、精准预警的“熟手”。

　　培育AI“监督熟手”：

　　从知识灌输到思维训练的三步法

　　培养一个在常态化监督领域能够独当一面的AI“熟手”， 并非简单地给它输入海量数据，而是一个系统性的“育人”工程。浙江的实践，核心在于构建了一个持续进化的人机协同系统。

　　第一步：构建“三库一清单”，打好知识底子。

　　AI若想“知法懂规”，首先要有高质量的学习资料。浙江财政为AI搭建了常态化监督领域的“知识底座”：

　　政策库：如同“法律法规汇编”，存储了从通用财政政策到中央转移支付专项资金管理办法等原始文本，是知识的基础来源。

　　案例库：堪称“典型错题本与例题集”，汇集了来自外部审计、监管局及财政自身实践中发现的各类真实违规案例，以及在AI训练中产生的“错判”案例，知识密度和实战价值极高。

　　规则库：更像“重点笔记与技巧摘要”，提炼了各类监管规则的关键要素和白名单，虽可能存在疏漏，但检索效率高。通过对这三库的融合提炼，最终形成一份动态更新的“正负面清单”——用自然语言清晰界定各类资金“能用在哪、不能用在哪儿”。这份清单并非完全由人工编纂，而是先由AI根据已有知识初步生成，再由业务专家修订、调整和标注，最终形成一套机器可理解、人工可核验的监管知识库，让AI从“识字”进阶到“懂规”。

　　第二步：设计多维研判逻辑，训练深度思考能力。

　　拥有知识不等于会思考。浙江以国内先进的人工智能技术为基础，为AI设计了一套复杂的“思考框架”。监督不再仅仅看“单个词”，而是结合上下文信息进行“语义理解”和“逻辑分析”。例如，一笔支付显示为“道路试验检测费”，传统规则模式可能因未触碰预警关键词就此放过。但AI会启动多维度交叉验证：结合项目名称是否与“新建道路工程”有关，收款人是否为具备相关检测资质的机构，该费用是否符合“项目前期工作费”的范畴等。通过分析支出用途、经济科目、收款人等多个单一要素信息的合理性，并同时检验多要素间的业务逻辑匹配性（如实际用途与项目名称是否匹配、用途与收款人身份是否存在合理关联），AI能够识别出那些表面合规、实则“张冠李戴”或“移花接木”的隐蔽违规行为，实现了从“字面匹配”到“语义理解”的跨越。

　　第三步：人机协同迭代训练，实现专业能力进化。

　　AI的成长离不开“老师”的指导。浙江财政建立了“AI初判—人工校验—反馈迭代”的闭环调优模式。业务人员如同老师批改作业，复核AI的研判结果，纠正其“思考偏差”，并通过优化提示词、调整白名单、补充典型案例等方式，对AI进行“分科目专项辅导”。

　　更重要的是，他们构建了一个持续学习的生态系统：将AI预警直接嵌入日常监控流程，疑似问题并非由省厅“一锤定音”，而是下发至资金实际使用的市县部门和基层单位进行核实反馈。这些来自一线的反馈，形成了宝贵的“新考题”和“标准答案”，不断充实案例库。经过7-8轮“学习（训练）—考试（测试）—总结（优化）”的循环，AI得以持续吸收基层智慧，从容易出错的“新生”，稳步成长为见多识广、判断精准的监督“熟手”。

　　成效显现：

　　技术赋能下的监督效能跃迁

　　经过悉心“培养”，这位AI“监督熟手”在实战中交出了亮眼答卷，在多个方面实现了突破。

　　打造了一条可复制、可操作的技术路径。

　　浙江财政的探索不仅仅是一个案例，更贡献了一套方法论。其总结的“政策梳理—知识提炼—模型调优—案例整合—应用反馈”实施路径，以及积累形成的各类项目“正负面清单”和“案例库”，为AI在预算执行常态化监督领域的应用提供了清晰的“施工图”和宝贵的“初始资产包”。有需求的地方可以借鉴浙江已成熟的AI监督智能体，将其作为“外脑”在本地数据集上先行先试，实现快速“冷启动”，发现一批类似违规数据，再结合本地特色数据迭代优化，大大降低了AI应用的初始门槛和试错成本。

　　实现了监管“广度”与“精度”的双重提升。

　　传统规则预警受限于关键词，往往“力不从心”。AI凭借语义理解能力，实现了监督视野的拓展。当前浙江已在全部中央转移支付资金上实现AI监控全覆盖，AI发现的疑似风险业务量达到传统方式的2.4倍，真正做到了“广撒网”，同时其预警准确率较传统规则模式大幅跃升近40个百分点，实现了“精聚焦”。这意味着财政监督资源能够更有效地配置到真实高风险点上，大幅提升了监管效能。

　　促进了“人的能力”与“模型智力”的协同进化。

　　这不是一场AI对人工的替代，而是一场持续的“教学相长”。业务人员通过不断迭代优化AI，深化对政策和违规模式的理解；AI发现的一些新颖、隐蔽的违规情形，也反向拓宽了业务人员的监管思路，打破思维定式。与此同时，业务人员又借助训练数据和提示词工程等方式反哺AI模型，使其变得更“聪明”；而更聪明的AI，又进一步解放了人力，让其专注于更复杂的风险研判和制度设计，形成双向提升的良性循环。

　　未来展望：

　　从智能监督到智慧治理的延伸

　　浙江财政“AI+预算执行常态化监督”模式已实现从0到1的突破，但当前以知识库构建与提示词优化为主的技术路径仍属于“浅层适配”。未来应推动系统从依赖外部知识引导，转向依托真实业务反馈下的数据驱动模型持续进化。

　　技术上，将逐步从正负面清单与知识层面的“小手术”，走向模型层面的“深调优”。重点是利用历史预警的核实反馈、整改结果等数据，对基座模型进行定向微调，使其真正理解财会监督的业务逻辑与判断标准。同时，应积极探索多模态技术融合，增强系统对支出凭证、合同文本等非结构化信息的理解与关联分析能力，拓展监管的信息维度和判断依据。

　　应用上，将从执行环节监督延伸至全链条治理。AI能力可向前覆盖项目评审与预算编制分析，向后拓展至绩效评价管理，逐步构建“项目—预算—执行—绩效”的全生命周期AI治理闭环。

　　生态上，将构建更开放、更安全的协同优化共享平台。探索建立安全可控的财政领域AI基础模型，并配套建设高质量训练语料集。在确保数据安全与隐私前提下，推动各地区、各层级监督案例与经验的合规共享，让“数据不出域、知识可流通”，让AI“监督熟手”们可以在更广阔海洋中共同学习，加速进化。

　　浙江财政的实践表明，人工智能与财政业务的深度融合，正推动财政治理从“经验驱动”向“数据+智能”双轮驱动深度转型。这位不断学习的AI“监督熟手”，以及背后的人机协同新范式，正在为提升财政科学治理效能提供一条充满想象力的浙江路径。