2026年，央国企“智能化穿透式监管”的实施工作将稳步推进。但同时，我们也感到了一种压力——到底如何穿透数据、穿透主体，穿透业务?以及如何穿透责任?
对此，不仅风险专家困惑，技术专家茫然，监管部门在实践层面也处于“调研”和“总结”中。
面对复杂的央国企集团，组织层级多、结构复杂、业务链条长，数据庞大，似乎很难看全貌。
但是，这种“看不清”的困境，正是“穿透式监管”要直面的挑战。
有趣的是，大洋彼岸一家名为Palantir的科技公司，其核心方法——本体论，似乎可为解决这一困境提供一种极具参考价值的技术思路。
要理解这种思路为何有效，需要我们先了解这家独特的公司。
PART.01
Palantir：一家从情报分析中走出的科技公司
Palantir Technologies成立于2003年，由PayPal联合创始人彼得·蒂尔(Peter Thiel)等人联合创立。
公司的诞生背景与“9·11”事件直接相关。9.11事件，暴露出美国各情报机构间数据割裂、无法有效关联分析的严重问题。蒂尔等人的创业初衷，正是要开发一个平台，整合散落在不同部门的孤立数据，帮助分析师发现隐藏的恐怖主义网络。
公司名称“Palantir”，源自《魔戒》中的“真知晶球”，意指其产品能帮助用户“看见”纷繁数据背后的联系。
其早期发展高度依赖于美国中央情报局(CIA)的投资与合作，第一款成熟产品Gotham就是主要服务于政府与军事的情报分析、反恐和执法行动。
与多数硅谷公司不同，Palantir走的是一条“自上而下”的路。先从最高难度、最敏感的政府安全领域切入，打磨技术和产品，再将其能力拓展至金融、工业等商业领域。
其核心产品也发展为两条线：服务于政府及安全机构的Gotham平台，以及服务于大型企业的Foundry平台。最近几年，则重点推出“AIP”平台。
这种独特的起源和发展路径，决定了Palantir的方法论生来就是为了解决“在复杂、混乱、海量的数据中看清真相”这一高难度问题。
PART.02
Palantir的基本方法：不分析数据，先“建模”业务
Palantir在面对一个新客户(无论是情报部门还是投行)时，做的第一件事通常不是写代码或跑算法，而是派出一个由工程师和行业专家组成的团队，与客户一同进行长时间的“业务梳理”。
这个梳理过程的目标，是建立一个关于客户业务领域的、精确的“数据模型”。
Palantir公司称之为“本体”(Ontology)。
简单说，这就是一套强制性的、统一的定义标准。它需要明确：在你要解决的业务里，有哪些最基本、最重要的“事物”【实体】?这些“事物”各自有哪些关键属性【属性】?它们之间通过哪些方式相互联系【关系】?
例如，在反洗钱场景中，这个“本体”会定义：“账户”是一个基本事物，属性包括开户行、余额;“交易”是另一个基本事物，属性包括时间、金额;而“账户A向账户B发起了一笔转账”就是一种最重要的联系。
在供应链风险场景中，“本体”则会定义“供应商”、“采购订单”、“生产工厂”、“物流单”等事物，以及它们之间的“供货”、“生产”、“运输”等联系。
这个看似基础甚至枯燥的“建模”工作，是Palantir魔力的起点。它相当于为接下来的所有数据分析绘制了一张统一的、语义明确的地图图例。
无论原始数据来自电话记录、财务表格还是卫星图像，都会被清洗、转换，并按照这张“图例”标注到正确的位置上，最终连接成一个巨大的、可探索的“知识图谱”。
PART.03
核心中的核心：“本体论”
“本体论”是Palantir方法论的心脏，可以把它理解为一种数字时代的“业务语法”。
在人类语言中，语法规定了词性(名词、动词)、句子结构(主谓宾)，这使得交流得以准确进行。
在数字世界里，“本体论”的作用类似：它规定了什么是业务中的“名词”(实体，如公司、合同、人)，什么是“动词”(关系，如控股、交易、违规)，以及它们如何组合成有意义的“句子”(业务事实，如“A公司控股B公司”)。
这套“业务语法”的建立，解决了数据世界最根本的混乱问题：
消歧义：在系统里，“北京”可以明确是“注册地”属性，而不是一个公司名称的一部分。
连断点：系统能理解“张三”在工商数据中是“法定代表人”，在合同数据中是“签署方”，在舆情数据中是“被提及人”，这三个记录指向的是同一个实体。
可推理：基于定义好的关系(如“控股”具有传递性)，系统可以自动推导出未直接记录的事实，比如通过多层股权结构，自动识别出最终的受益所有人。
可以补充的是，对于企业法务风控而言，可构建一个“法律与合规本体”，这意味着需将《公司法》《民法典》等法律法规中的核心概念、企业内部规章制度中的关键要素，转化为一套机器可理解的结构化标准。这是将法律人的专业思维进行“数字化翻译”的关键一步。
PART.04
穿透式监管的四个穿透维度，如何被“本体”解决
我们用“本体论”的视角，来审视国资国企监管中的“穿透”，会发现每一个维度的“穿透”，都可以从“本体论”方法中找到其技术实现的路径，从而打通整个“智能化穿透式监管”。
一，主体穿透，解决“谁是谁”的问题。其目标是穿透法律上的法人面纱，看清最终的自然人控制主体或国有资本源头。
传统方式靠人工层层翻查工商档案。基于本体论，只需在模型中明确定义“公司”、“自然人”、“控股”、“代持”等实体与关系，将分散的工商数据按此模型整合，系统即可自动生成并动态维护整个集团的股权结构图谱，实现一键溯源。
二，业务穿透，解决“在干嘛”的问题。其目标是穿透复杂的交易安排，看清业务的本质与风险。
例如，辨别一项金融产品是真实的供应链融资，还是纯粹的套利。这需要在模型中定义“交易”、“合同”、“底层资产”、“现金流”等实体，并建立它们与交易主体之间的关联。通过分析资金流、合同流、发票流是否基于真实的“业务流”，系统可以辅助判断业务的真实性与风险。
三，数据穿透，解决“信息孤岛”的问题。这是实现前两项穿透的基础。企业内，财务、法务、运营、舆情数据往往分散隔离。
本体论则提供了一套跨系统的“统一语言”。当法务的合同数据(定义“甲方乙方”)、财务的付款数据(定义“付款方收款方”)、OA的审批数据(定义“审批人”)都遵循同一套关于“主体”和“交易”的定义标准时，数据之间的墙就被打通了，可以自由关联比对。
四，责任穿透，解决“谁负责”的问题。其目标是在风险事件发生时，能穿透组织职责边界，清晰定位到具体的决策主体、执行岗位乃至个人。
这需要在模型中，不仅定义业务实体，还要定义“岗位”、“职责”、“审批权限”、“决策会议”等管理实体，并将其与具体的业务动作(如“签署合同”、“拨付款项”)相关联。当风险触发时，可快速回溯相关决策链条与执行记录。
PART.05
Palantir、本体论与穿透式监管的关系
这样看来，Palantir、本体论与穿透式监管这三者，就构成了一个清晰的逻辑链。
穿透式监管是目标。它是对国资国企监管及央国企集团风险管控提出的高标准、高难度要求，实现从形式到实质、从局部到全局、从静态到动态的实时监控。
本体论是方法。它是实现这一目标有效的方法论。它告诉我们，要想让计算机/AI帮助我们“看清”复杂系统，就必须先用形式化的方式，把我们自己对业务领域的认知“定义”清楚，将其转化为可计算的数据模型。这是连接业务需求与技术实现的桥梁。
Palantir则是范例和工具。它是将“本体论”这一方法论工程化、产品化，并应用到极致的一个成功范例。
它展示了，当这种基于本体的方法被一套强大的平台工具(数据集成、图谱构建、分析模拟)所支撑时，能够产生怎样的实际效能。
当然，个人认为，对中国央国企来说，Palantir的启示价值远大于其工具本身。
在国产化替代与自主可控的要求下，我们可以借鉴其核心思想，利用国内成熟的技术组件，构建适合自身需求的解决方案。
这套方案的实施，其前提在于我们必须构建属于企业自身风控与合规领域的“本体”。
这项工作需要法务、合规、业务管理人员与信息技术人员的深度协作。
它要求业务人员能将模糊的管理要求转化为清晰的数据规则，要求技术人员能深刻理解业务逻辑而非仅仅实现功能。这个过程，本身就是对管理精细化的一次重要提升。
总之，Palantir对于正在数字化深水区探索的国资穿透式监管/管控的实践来说，无疑是一个值得认真对待的技术与管理启示。