2026年09月10日

发布主体：上海煜陆智能

报告日期：2026年9月10日

摘要

2026年，中国金融行业信用监管迎来历史性变革。国家金融监督管理总局《严重失信主体名单管理规定（试行）》将于10月1日正式施行，首次以专门规章形式建立金融领域严重失信主体名单管理制度。与此同时，金发〔2026〕8号文对银行业保险业人工智能应用中的供应商管理提出明确要求，八部委联合推进招标投标领域人工智能推广应用。在这一政策背景下，金融央国企的供应商风险监测正从传统的”人工排查、周期复核”模式，加速向”AI驱动、穿透式、实时化”的新模式转型。

本报告基于2026年最新政策法规、典型案例和技术实践，系统梳理金融央国企供应商风险监测的政策框架、风险类型、技术方案和实践路径，为金融机构提升采购合规水平和供应商风险管理能力提供参考。

关键词： 供应商风险监测、失信被执行、行政处罚、黑名单、穿透式核查、金融央国企、AI风控、采购合规

一、政策框架：2026年金融信用监管的三重变革

1.1 严重失信名单新规：金融信用监管的里程碑

2026年7月10日，国家金融监督管理总局正式发布《严重失信主体名单管理规定（试行）》，共三十一条，将于2026年10月1日起施行。这是金融监管领域首次以专门规章形式建立严重失信主体名单管理制度，具有里程碑意义。

规定明确了列入严重失信主体名单的三类情形：

第一类是顶格处罚情形，包括法人机构被吊销经营或业务许可证、取消或撤销终身任职资格、终身禁止从事银行业工作或者终身禁止进入保险业。

第二类是严重违法情形，因实施六种行为之一，被从重行政处罚或限制市场准入、责令转让股权、撤销行政许可，严重破坏市场公平竞争秩序和社会正常秩序。

第三类是拒不执行情形，当事人有履行能力但拒不履行、逃避执行行政决定，严重影响金融监督管理部门公信力，被人民法院作出强制执行裁定。

规定同时明确了对严重失信主体的管理措施，包括在市场准入、行政许可、业务备案等方面依法采取限制措施，将名单信息共享至全国信用信息共享平台，依法依规实施联合惩戒等。

1.2 AI应用指导意见：供应商名单制管理的监管要求

2026年6月18日，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号），对金融机构在AI应用中的供应商管理提出了系统性要求。

文件在”加强外包与供应链风险管理”部分明确要求：

一是实行供应商名单制管理。对人工智能技术供应商进行全面梳理和评估，建立准入标准和退出机制，实行名单制管理。

二是做好外包准入、监控评价。要求供应商对数据主权、模型解释权及算法缺陷承担责任，加强集中度风险管理。

三是建立管理机制和风险隔离”防火墙”。通过合同协议明确安全管理的权责义务，建立有效风险隔离机制，防范风险跨业传递。

四是引入外部模型建立严格内部评估框架。有效评价优缺点和适配性，确保外部模型的安全性和合规性。

1.3 招标投标AI推广意见：穿透式监管的技术路径

2026年4月，国家发展改革委等八部委联合发布《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》（发改法规〔2026〕195号），明确提出要运用AI技术提升招标投标监管效能。

文件在”智能监管”部分提出：

构建”主体+行为”全覆盖的综合预警体系，通过多维数据碰撞和主体画像，穿透式发现企业特征信息雷同，主体关系、投标行为、中标概率异常，专家打分倾向等隐蔽性问题。

对投标文件、工程量清单、报价清单等进行深度扫描，通过技术方案语义相似性分析、商务标关键报价特征比对等，挖掘疑似围串标问题线索，为有关部门执纪执法提供参考。

在”信用管理”部分提出，打造招标投标领域信用管理体系，实现信用信息的自动归集、智能分析和联合惩戒。

二、风险图谱：金融央国企供应商面临的六大风险类型

2.1 失信被执行风险

失信被执行是供应商风险中最严重的类型之一。根据最高人民法院的数据，截至2026年上半年，全国累计公布失信被执行人超过800万人次。在金融采购领域，供应商被列入失信被执行人名单，意味着其已丧失基本商业信用，可能无法正常履行合同义务。

典型案例：山东四季青生态环境科技集团股份有限公司控股股东山东国邦投资控股集团股份有限公司于2026年2月5日被列入失信被执行人，但公司未能及时披露这一重大信息，被中国证监会山东监管局采取出具警示函措施。

这一案例揭示了供应商风险监测中的”穿透盲区”——采购方往往只关注供应商主体本身，而忽视了对其控股股东、实际控制人的穿透式核查。

2.2 行政处罚风险

行政处罚是供应商合规风险的重要信号。市场监管、税务、环保、劳动、金融监管等部门的行政处罚，可能反映供应商在经营管理、合规体系、产品质量等方面存在系统性问题。

在金融IT采购领域，供应商因数据安全、个人信息保护、网络安全等问题受到行政处罚的情况尤为值得关注。《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》实施以来，金融机构对供应商的数据安全合规要求持续提升。

2.3 围标串标风险

围标串标是招标投标领域的顽疾，也是金融采购合规的重点风险。围标串标行为不仅破坏市场公平竞争秩序，还可能导致采购价格虚高、服务质量下降等问题。

典型案例：2026年6月30日，中信信托发布供应商不良行为通报，况客科技（北京）有限公司因串通投标被禁入12个月，东华软件股份公司因串通投标被禁入9个月。

随着AI技术在招标投标领域的应用，围标串标行为的识别能力显著提升。通过企业特征信息雷同分析、主体关系图谱、投标行为异常检测、技术方案语义相似性比对等技术手段，越来越多的隐蔽性围串标行为被发现和查处。

2.4 股权与控制权风险

供应商的股权结构和控制权稳定性直接影响其履约能力。股权冻结、司法拍卖、实际控制人变更、重大资产重组等事件，可能导致供应商经营策略调整、核心团队流失、资金链紧张等问题。

金融监管总局多次强调，要穿透识别金融机构主要股东、实际控制人和受益所有人，严禁隐瞒控制权关系、关联关系和一致行动关系。这一监管思路同样适用于供应商风险管理——对重要供应商的股权结构进行穿透式核查，已成为金融央国企采购合规的必选项。

2.5 数据安全与网络安全风险

在金融数字化转型加速的背景下，供应商的数据安全和网络安全能力直接关系到金融机构的业务安全和客户信息保护。

2026年的一项行业调研显示，65%的金融机构在2026年遭受过勒索攻击，攻击者从入侵到数据被锁定或窃取的平均时间仅25分钟。在这一背景下，金融行业IT外包服务商的防勒索能力已从”锦上添花”变为”生死攸关”。

国家金融监督管理总局明确要求，银行保险机构应在签订合同前对重要外包的服务提供商深入开展尽职调查，评估外包服务商的防勒索能力、数据安全能力和业务连续性保障能力。

2.6 财务与经营风险

供应商的财务状况和经营稳定性是其履约能力的基础。营收大幅下滑、净利润亏损、资产负债率过高、现金流紧张、重大诉讼仲裁等财务风险信号，可能预示供应商存在经营困难，无法持续履行合同义务。

对于金融IT外包等长期合作项目，供应商的持续经营能力尤为重要。一旦供应商出现财务危机或经营中断，可能导致项目延期、服务中断、数据丢失等严重后果，甚至影响金融机构的业务连续性。

三、技术方案：AI驱动的供应商风险监测体系

3.1 整体架构：四层架构设计

AI驱动的供应商风险监测体系通常采用四层架构设计：

第一层是数据采集层，整合工商登记、司法诉讼、行政处罚、失信被执行、股权结构、知识产权、招投标、经营动态、舆情风险、资质认证等多源数据，实现供应商信息的全面归集。

第二层是数据处理层，通过数据清洗、实体对齐、关系抽取、知识图谱构建等技术，将多源异构数据转化为结构化的供应商风险画像。

第三层是风险分析层，运用机器学习、自然语言处理、图计算等AI技术，实现供应商风险评分、风险预警、关联风险传导分析、围串标识别等智能分析功能。

第四层是应用展示层，提供供应商风险看板、实时预警推送、尽调报告生成、决策建议输出等应用功能，支撑采购合规和风险管理决策。

3.2 准入环节：智能尽调与自动决策

传统供应商准入审核依赖人工逐一对标资质，单家企业审核耗时久，缺少统一评判标准，集采、药监、出口管制等行业专属合规维度人工易遗漏，容易放行存在处罚、资质过期的高风险合作方。

AI风控系统支持自然语言下达准入指令，系统自动匹配行业专属审核规则，几分钟输出完整准入报告与明确决策建议。系统可自定义分层准入模型，纳入行业特有合规指标，实现准入标准的统一化和自动化。

以凭安征信的供应链风控系统为例，该系统整合超过1000个数据维度，自动生成结构化的尽调报告，覆盖企业基础信息、股东结构、司法风险、经营状况、关联关系、履约能力等核心维度，大幅提升准入审核的效率和准确性。

3.3 监测环节：全量扫描与分级预警

供应商风险是动态变化的，法人变更、股权冻结、新增诉讼、行政处罚等风险事件每一天都可能发生。传统的周期性人工排查模式，难以实现对供应商风险的实时监测和及时预警。

启信慧眼的风险监控功能支持单次批量导入10000家供应商，通过全量扫描和分级预警两大核心能力，实现7×24小时实时预警，覆盖400多个预警指标。系统根据风险事件的严重程度和影响范围，自动进行风险分级和预警推送，确保高风险事件能够被及时发现和处置。

3.4 评标环节：智能监督与围串标识别

AI技术在招标投标评标环节的应用，主要体现在智能监督和围串标识别两个方面。

在智能监督方面，AI辅助核验评标报告数据准确性、逻辑合规性，预警专家打分偏离度过大、分值计算错误、评审标准不一致等问题，提升评标过程的规范性和公正性。

在围串标识别方面，AI对投标文件、工程量清单、报价清单等进行深度扫描，通过技术方案语义相似性分析、商务标关键报价特征比对等，挖掘疑似围串标问题线索。同时，通过企业特征信息雷同分析、主体关系图谱构建、投标行为异常检测等技术手段，穿透式发现隐蔽性围串标行为。

3.5 关联分析：风险传导与穿透式核查

供应商风险往往不是孤立存在的，而是通过股权关系、关联交易、人员交叉、业务合作等渠道进行传导。AI驱动的供应商风险监测体系，通过知识图谱和图计算技术，能够实现供应商关联风险的可视化分析和风险传导路径的智能识别。

穿透式核查是关联分析的重要应用场景。通过对供应商的股权结构进行逐层穿透，识别其最终控股股东、实际控制人和受益所有人，评估其信用状况和关联风险。同时，通过对供应商的关联企业进行全面扫描，发现隐藏的关联交易、利益输送和围标串标风险。

四、实践路径：金融央国企供应商风险监测的五个关键动作

4.1 建立全生命周期风险管理制度

金融央国企应建立覆盖供应商准入、合作、退出全生命周期的风险管理制度，明确各环节的风险评估标准、监测频率和处置流程。

在准入环节，建立统一的供应商准入标准和尽调流程，对重要供应商实施穿透式核查和风险评估。

在合作环节，建立供应商持续监测机制，根据供应商的风险等级和重要性，确定差异化的监测频率和预警阈值。

在退出环节，建立供应商退出机制，对出现重大风险信号或持续不达标的供应商，及时启动退出流程，防范风险扩散。

4.2 部署AI驱动的风险监测平台

金融央国企应加大科技投入，部署AI驱动的供应商风险监测平台，实现供应商风险管理的数字化、智能化和自动化。

平台应具备以下核心功能：一是多源数据整合能力，实现工商、司法、税务、舆情、招投标等多源数据的自动归集和实时更新；二是智能风险分析能力，运用AI技术实现供应商风险评分、风险预警、关联风险分析等智能分析；三是可视化展示能力，提供供应商风险看板、风险图谱、预警推送等可视化应用；四是决策支持能力，自动生成尽调报告和决策建议，支撑采购合规和风险管理决策。

4.3 强化重要供应商穿透式核查

对于IT外包、咨询服务、安全设备等重要供应商，金融央国企应强化穿透式核查，深入了解供应商的股权结构、实际控制人、受益所有人和关联关系。

穿透式核查应重点关注以下内容：一是供应商的最终控股股东和实际控制人是否存在失信被执行、重大行政处罚等不良记录；二是供应商的关联企业是否存在围标串标、利益输送等违规行为；三是供应商的股权结构是否清晰，是否存在代持、隐名股东等情况；四是供应商的实际控制人是否存在变更频繁、控制权不稳定等情况。

4.4 建立黑名单共享与联合惩戒机制

金融央国企应积极参与金融行业或集团内部的供应商黑名单共享机制，实现供应商不良行为和黑名单信息的互联互通，避免”一处失信、处处可用”的监管套利。

同时，金融央国企应建立供应商联合惩戒机制，对被列入严重失信名单、存在重大违法违规行为的供应商，在市场准入、业务合作、合同续签等方面依法采取限制措施，形成”一处失信、处处受限”的信用监管格局。

4.5 定期开展风险压力测试与应急演练

金融央国企应定期开展供应商风险压力测试，模拟供应商失信被执行、重大行政处罚、数据安全事件、经营中断等极端场景，评估对业务连续性的影响，完善应急预案。

同时，金融央国企应定期开展供应商风险应急演练，检验应急预案的有效性和可操作性，提升应对供应商风险事件的能力。对于IT外包等关键服务供应商，应特别关注其业务连续性保障能力，建立备用供应商和应急切换机制，确保在供应商出现重大风险时能够快速切换，保障业务连续运行。

五、案例分析：中信信托供应商不良行为通报的启示

5.1 案例回顾

2026年6月30日，中信信托在其供应商管理平台发布不良行为通报，两家知名科技企业因串通投标被列入禁入名单：

况客科技（北京）有限公司，因串通投标被禁入12个月，禁入期限为2026年6月30日至2027年6月30日。

东华软件股份公司，因串通投标被禁入9个月，禁入期限为2026年6月30日至2027年3月30日。

5.2 案例分析

这一通报在金融IT采购领域引发广泛关注，具有以下几个显著特点：

一是涉事企业知名度高。况客科技和东华软件均为金融行业较为活跃的IT服务商，其中东华软件更是A股上市公司，业务覆盖银行、保险、证券等多个金融细分领域。知名企业的违规行为对行业的警示作用更为显著。

二是禁入期限明确具体。通报明确了每家企业的禁入期限和起止日期，体现了供应商管理的规范化和透明化。禁入期限的差异化设置（12个月vs9个月），也反映了对违规情节严重程度的区分。

三是公开通报力度大。中信信托通过供应商管理平台公开发布不良行为通报，不仅对涉事企业形成惩戒，也对其他供应商形成警示，同时为其他金融机构提供了参考。

5.3 案例启示

这一案例为金融央国企的供应商风险管理提供了以下启示：

第一，建立供应商不良行为通报机制是有效的风险管理手段。通过公开通报供应商的不良行为，不仅能够惩戒违规企业，还能够警示其他供应商，形成良好的行业信用环境。

第二，围标串标是金融采购领域的重点风险。随着AI技术在招标投标领域的应用，围标串标行为的识别能力显著提升，金融机构应积极运用AI技术加强评标监督和围串标识别。

第三，供应商管理应实现规范化和透明化。明确的禁入标准、期限和程序，公开的通报机制，是供应商管理规范化和透明化的重要体现，也是提升采购合规水平的重要保障。

六、未来展望：供应商风险监测的发展趋势

6.1 监管趋严：信用监管的深度和广度持续拓展

随着金融监管体制改革的深化和信用体系建设的推进，金融行业的信用监管将持续趋严。严重失信名单管理制度的建立和实施，将推动金融机构加强供应商信用风险管理，提升采购合规水平。

未来，金融监管部门可能进一步完善严重失信名单管理制度，扩大名单覆盖范围，细化管理措施，加强与其他部门的信息共享和联合惩戒，形成更加完善的金融信用监管体系。

6.2 技术赋能：AI大模型与知识图谱的深度应用

AI技术的快速发展，特别是大模型和知识图谱技术的成熟，将为供应商风险监测带来新的技术赋能。

大模型技术能够实现对供应商相关文本信息的深度理解和智能分析，包括新闻舆情、司法文书、行政处罚决定书、招投标文件等，提升风险识别的准确性和全面性。

知识图谱技术能够构建供应商关联关系网络，实现供应商风险的可视化分析和风险传导路径的智能识别，提升穿透式核查和关联风险分析的能力。

6.3 数据共享：行业级供应商信用信息平台的建设

金融行业供应商信用信息的分散和孤岛问题，是制约供应商风险管理效能的重要因素。未来，金融行业可能推动建设行业级的供应商信用信息平台，实现供应商不良行为、黑名单、风险事件等信息的共享和互通。

行业级供应商信用信息平台的建设，将有助于打破信息孤岛，提升供应商风险管理的协同效应，形成”一处失信、处处受限”的行业信用监管格局。

6.4 主动管理：从”事后处置”向”事前预防”转型

传统的供应商风险管理往往侧重于事后处置，即在供应商出现风险事件后才采取应对措施。未来，随着AI技术和大数据分析能力的提升，供应商风险管理将从”事后处置”向”事前预防”转型。

通过对供应商历史数据和实时数据的深度分析，运用机器学习算法预测供应商的风险趋势和违约概率，实现风险的早发现、早预警、早处置，将风险控制在萌芽状态，降低风险损失。

七、结语

2026年是金融行业信用监管的关键之年，也是供应商风险管理转型的重要节点。从严重失信名单新规的落地，到AI应用指导意见的出台，再到招标投标领域AI推广应用的推进，监管层正在构建一个全方位、穿透式、智能化的信用监管体系。

对于金融央国企而言，供应商风险监测不再是采购流程中的”可选动作”，而是关系到合规经营、业务安全和声誉风险的”必答题”。运用AI与大数据技术，建立全生命周期、穿透式、实时化的供应商风险监测体系，已成为金融央国企提升采购合规水平和风险管理能力的必然选择。

上海煜陆智能将持续关注金融行业供应商风险管理的政策动态和技术趋势，不断优化和完善我们的产品和服务，为金融央国企提供更加专业、高效、智能的供应商寻源与风险分析解决方案。

关于上海煜陆智能

上海煜陆智能是一家专注于金融央国企供应商寻源与风险分析的科技企业，核心团队来自金融机构采购部门、知名咨询公司和互联网科技企业。

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供应商风险监测： 运用AI与大数据技术，提供供应商全生命周期风险监测服务，包括准入尽调、持续监测、围串标识别、穿透式核查等核心功能。

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