提到“内控管理”，不少人第一反应还是 “钱账分离、互相签字监督”—— 这是过去很长一段时间里，内控的核心逻辑 “制衡”。但随着外部环境变化加速、业务复杂度提升，传统内控逐渐暴露出 “抓小放大” 的痛点：200 元打印费要填 3 张表、找 5 个领导签字，几十万的教学设备采购却只走个简单流程；报账审核耗了大量人力，却没挡住事前的资金风险……

如今，内控管理早已不是“越严越好”，而是要围绕“风险匹配” 与 “AI 赋能” 重构逻辑。精准识别风险、用对管控手段、借技术实现全流程闭环，才是破解 “管控失效” 的关键。

一、内控的核心转向：从“制衡优先” 到 “风险匹配”

过去，内控常陷入“为了控制而控制” 的误区：把大量精力放在事后报账审核上，却忽略了真正的风险藏在 “事前环节”—— 比如资金用途是否合理、采购是否符合需求、合同条款是否有漏洞。等资金花出去、票据收回来，再去限制报销、整改支付，往往已成 “既成事实”，管控效果大打折扣。

更关键的是，多数单位的内控策略“不分风险等级”：不管是小额办公费，还是大额设备采购、科研经费，都套用一套流程。这就导致了典型的 “大钱管得松散，小钱管得严苛”：

• 某高校曾出现过这样的情况：老师报销 180 元的资料打印费，需要填写《费用报销单》《经费使用说明》2 张表，找科室主任、部门负责人、财务专员 3 人签字；但采购一台 60 万元的实验设备，仅需部门负责人签字即可，既没有比价流程，也没有专家评审。

• 直到某次设备采购后发现“型号与实验需求不匹配”，造成资金浪费，才意识到问题：内控的核心不是 “流程多”，而是 “风险与管控措施要匹配”。

该校调整了内控策略后：

1. 划分风险等级：将费用分为“低风险”（单笔 500 元以下办公费、差旅费）、“中风险”（500-5 万元耗材采购、项目经费）、“高风险”（5 万元以上设备采购、科研合作经费）；

2. 差异化管控：低风险事项简化流程（线上提交报销单 + 电子审批，1-2 人签字即可）；中风险事项增加 “用途核验”（比如耗材采购需附部门需求清单）；高风险事项则新增 “比价环节”（至少 3 家供应商报价）+“专家评审”（技术参数、性价比评估），确保每一笔大额支出都对应真实需求。

调整后，不仅报销效率提升了 40%，更重要的是，近一年来未再出现 “大额支出失误” 的情况 —— 这就是 “风险匹配” 的价值：不是放松管控，而是让 “对的风险用对的手段”。

二、AI 破局：让内控实现 “事前防、事中控、事后优”

当然，靠人工实现“风险匹配” 并不现实：一方面，人工审核难以实时比对预算、识别异常；另一方面，全流程跟踪（事前风险识别、事中过程管控、事后数据分析）需要大量人力，很容易出现 “顾此失彼”。

这时候，“内控系统 + AI” 就成了关键抓手—— 它能把人工做不到的 “实时性”“精准性”“全面性” 落地，真正实现全流程管控。某事业单位的 AI 内控实践，就很有参考意义：

1. 事前预防：把风险拦在 “花钱之前”

过去，该单位常出现“预算超支后才发现” 的问题：比如某部门年度差旅费预算 10 万元，才到第三季度就花了 12 万元，后续报销时才被卡住。

引入 AI 系统后，报销人提交申请时，系统会实时比对预算数据：若某笔支出超出剩余预算，会立刻弹出“超支提示”，并显示当前预算余额；如果是高风险事项（如 5 万元以上采购），系统会自动校验 “是否完成比价、是否有需求审批单”—— 缺少任何一项，直接暂停审批流程，倒逼经办人补全材料。

2. 事中控制：让异常无所遁形

人工审核发票时，很容易漏掉“重复报销”“假发票” 的问题。该单位的 AI 系统能实现发票秒级验真与查重：上传发票后，系统自动对接税务平台核验真伪，同时比对历史报销记录，若发现同一发票已报销过，立刻标红提醒；甚至能识别“发票信息与业务不符”（比如报销 “会议费”，但发票开具方是 “超市”），降低虚假报销风险。

3. 事后分析：为内控优化提供数据支撑

AI 不仅能 “堵漏洞”，还能 “找规律”。系统会按月 / 按季度生成风险趋势分析报告：比如发现“某部门近 3 个月超预算报销频次达 8 次，主要集中在‘办公耗材’”，财务部门就可以针对性调研 —— 原来是该部门耗材采购未走集中采购流程，导致价格偏高、用量失控。基于这个数据，单位优化了 “集中采购制度”，将耗材采购统一由后勤部门对接供应商，既降低了成本，也减少了超支。

这套 AI 内控系统上线后，该单位的审核效率提升了 60%，异常报销率下降了 75%—— 这就是技术赋能内控的核心价值：让管控从 “被动应对” 变成 “主动预防”。

三、纵向适配：内控要跟着外部环境“动起来”

除了“风险与管控匹配”，内控还有一个容易被忽略的关键点：纵向匹配—— 即内控管理要与外部环境变化相适配。外部环境中的人口结构、产业趋势、科技进步，会直接影响单位的核心工作方向，而内控必须跟着这些方向调整，否则就会 “脱节”。

某职业院校的内控调整，就很能说明这一点：

近年来，该校所在地区的“智能制造产业” 快速升级，企业对 “工业机器人运维”“智能产线调试” 类人才需求激增。为此，学校决定新增 “智能制造专业”，并计划建设 2 个实训车间，采购一批工业机器人设备。

如果按照原来的内控流程，“设备采购” 仅需部门负责人 + 财务签字即可，但新专业的设备采购有两个新需求：

• 设备要符合企业实际生产标准（避免“学校学的与企业用的脱节”）；

• 实训车间建设经费占年度预算的 30%，属于大额支出，需要更严格的成本控制。

于是，学校对内控进行了三方面调整：

1. 制度调整：新增“专业建设相关采购评审规则”，要求设备采购必须邀请 2 名企业技术专家参与评审，确保设备符合产业标准；

2. 流程调整：将“实训车间建设经费” 列为 “极高风险事项”，新增 “预算公示”“多方比价”“中期验收” 环节 —— 比如预算要在学校官网公示 7 天，接受师生监督；比价需至少 5 家供应商参与，且包含 1 家有企业合作经验的供应商；

3. 系统调整：在 AI 内控系统中新增 “专业建设经费模块”，实时跟踪实训车间建设进度与经费使用情况，避免 “超预算” 或 “资金闲置”。

这次调整后，该校的智能制造专业实训设备完全匹配企业需求，学生就业率提升了 30%，同时经费使用合规率大幅提升—— 这就是 “纵向匹配” 的意义：内控不是静态的制度，而是要跟着单位的战略方向、外部环境动态调整，才能真正支撑业务发展。

结语：AI 时代内控的本质 ——“精准管控” 而非 “过度管控”

从“钱账分离” 到 “风险匹配”，从 “人工审核” 到 “AI 赋能”，内控管理的逻辑早已迭代。它不再是 “用复杂流程防错”，而是 “用精准手段控风险、提效率”。

未来，真正有效的内控，一定是“风险能识别、管控能匹配、技术能支撑、环境能适配” 的闭环：小额事项不折腾，大额事项不放松；事前能拦风险，事后能优流程；业务变了，内控也能跟着变。

对于各类学校、事业单位而言，与其在报账审核上“纠结”，不如先梳理自身的风险等级，再借助 AI 工具搭建全流程管控体系 —— 毕竟，好的内控不是 “绊脚石”，而是业务发展的 “护航者”。