国际监管收紧与国内立法完善双重要求下，企业合规管理正从成本中心向战略核心转变。
随着全球贸易关系变化和数字经济的深入发展，企业合规管理在2026年面临着前所未有的挑战与机遇。近期美国司法部将贸易和海关欺诈列为优先调查事项，英国《经济犯罪与企业透明度法案》新设“未能预防欺诈”罪名，中国《民营经济促进法》和《关于进一步加强贸易政策合规工作的意见》也相继实施。
在这样复杂的监管环境下，企业合规已不再是简单的“遵纪守法”，而是关乎企业生存与发展的核心战略要素。作为企业法律顾问，我们必须重新审视合规体系的价值与构建方式。
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全球合规环境剧变：三大趋势重塑企业合规边界2025年，企业合规管理正处于从“被动应对”向“主动引领”的深刻变革之中。这一变革并非局限于表面的技术应用，而是深入到合规管理逻辑的底层重构。
全球化与数字化正在深度交融，企业面临的合规环境呈现三大趋势：
国际贸易合规要求空前严格。美国司法部在2025年5月明确表示，贸易和海关欺诈，包括逃税行为，将成为优先调查和起诉对象。
同时，英国《经济犯罪与企业透明度法案》中的“未能预防欺诈”罪名将于2025年9月生效，该法案具有显著的域外效力，即使欺诈行为发生在境外，只要与英国存在关联，相关机构仍可能在英国承担刑事责任。
国内合规立法体系加速完善。2025年4月30日，中国颁布《民营经济促进法》，首次从法律层面明确国家推动民营经济组织提升依法合规经营管理水平。
国务院办公厅印发《关于进一步加强贸易政策合规工作的意见》，要求合规评估作为贸易政策出台前的必要前置环节。
合规管理范畴向数字化转型。随着人工智能技术重塑各行各业，传统合规管理体系正面临颠覆性挑战。
合规管理的核心逻辑虽未改变，但治理与管控技术、手段亟需技术化重构，以应对合规主体确认、知识产权与数据合规、道德与伦理风险等新兴挑战。
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企业合规风险焦点：从关税欺诈到AI滥用在当前的复杂环境下，企业面临着一系列传统与新兴的合规风险，这些风险点构成了企业合规建设的重点领域。
关税战引发欺诈风险升级。经济理论和历史经验表明，每当政府征收高额关税时，就会产生强大的欺诈动机。
高关税可能滋生的欺诈行为包括：商品分类错误、低估货物申报价值、伪造原产地以及走私。
自2018年中美贸易战爆发以来，“转运欺诈”激增，一些商品通过马来西亚和越南等第三国被重新包装。社交媒体平台上甚至充斥着提供“原产地清洗”的广告，韩国海关当局表示，仅在2025年第一季度，他们就发现了价值295亿韩元的原产国信息被伪造的外国商品。
AI技术滥用成为监管新目标。2025年4月，中央网信办部署开展为期3个月的“清朗·整治AI技术滥用”专项行动。
专项行动分为两个阶段：第一阶段强化AI技术源头治理；第二阶段聚焦利用AI技术制作发布谣言、不实信息、色情低俗内容，假冒他人、从事网络水军活动等突出问题。
《合规管理体系要求及使用指南》国家标准主要起草人樊光中指出，AI必须像人类一样遵守法律法规、商业道德和社会伦理，但其行为隐匿于数据流中，风险识别与追责难度陡增。
数据合规要求进一步细化。2025年4月30日，全国网络安全标准化技术委员会发布了《数据安全技术 敏感个人信息处理安全要求》等6项国家标准。
这些标准聚焦于数据安全、生成式人工智能安全等关键领域，为企业数据合规管理提供了具体的技术指引。
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构建前瞻性合规体系：从“千篇一律”到“万紫千红”面对日益复杂的合规环境，企业必须摒弃传统的“一刀切”合规模式，构建动态适配型合规生态体系。
传统合规体系陷入“标准化陷阱”。通用模板式的合规方案被广泛应用，试图适用于所有业务场景，但却忽略了不同业务单元、不同行业所面临的独特风险和合规需求。
这种“一刀切”的做法导致合规措施与实际业务严重脱节，合规成本居高不下，却难以实现有效的风险防控。
企业在执行这些通用合规方案时，往往只是机械地满足形式上的要求，而无法真正将合规融入业务流程，使得合规管理沦为一种表面功夫。
转向场景化定制的合规生态。2025年的领先企业开始基于不同业务单元的风险特征，构建差异化的合规评估模型。
在金螎科技领域，算法合规框架需要嵌入伦理审查机制，确保算法的设计和应用符合公平、公正、透明的原则，保护消费者的合法权益。
在跨境供应链领域，合规体系需要整合多国ESG标准。一家跨国服装企业构建了一套整合多国ESG标准的合规体系，针对每个国家和地区的具体要求，制定相应的供应商管理策略和生产流程规范。
采用模块化架构提升响应速度。为快速响应监管变化，企业可采用模块化架构构建合规体系。
某跨国制药企业开发的“合规乐高系统”能够在72小时内完成对新兴市场数据本地化要求的合规适配，通过快速调整和组合不同的合规功能模块，满足当地法规对数据存储、处理和保护的要求。
建立生态化协同机制。汽车制造业与电池回收企业共建的碳中和合规联盟就是一个成功范例。
汽车制造商和电池回收企业通过合作，实现了全生命周期碳排放数据的可信共享，确保了碳排放数据的准确性和可追溯性。
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合规风险应对策略：从被动防御到主动引领当企业面临合规调查或危机时，采取正确的应对策略至关重要。随着监管环境的变化，企业的应对策略也需要升级。
构建跨职能协作机制。美国司法部更新的合规程序评估指南强调，需要与人力资源、法律、企业风险管理、第三方风险管理和信息安全等部门建立跨职能团队。
这种协作机制可以帮助企业更好地应对新兴技术风险，保护举报人，并为合规职能提供数据访问权限。
实施积极的合规文化变革。企业应与人力资源部门合作，考虑修订政策和合同，以通过对晋升、补偿或奖金机会的影响来追究个人未能满足合规期望的责任。
同时确保员工协议和政策保护举报人，鼓励报告，并且不阻碍向政府报告。
采取数据驱动的合规监控。合规管理需从“盯人”转向“盯数据”，强化逻辑与推理等算法模型设计合规、数据来源合规性及至生成结果的全生命周期合规审查。
企业应系统梳理积累的业务实施与管理知识、数据资源，构建私有化AI数据源，确保数据采集、使用合规。
建立智能化的合规预警系统。建议企业完善数据分类分级体系，从业务关联性、敏感性和可用性三方面建立动态数据资源目录。
同时建立常态化监测机制，部署安全风险情报共享和日志审计系统，定期开展风险评估和安全审计，防范数据泄露与滥用风险。
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律师视角：合规管理的新价值与新发展作为企业法律顾问，我们需要从更广阔的视角看待合规管理的价值与发展方向。
合规管理从“成本中心”转化为“战略赋能平台”。通过精准匹配业务需求，企业能够创造差异化的竞争优势。
合规不再仅仅是为了满足监管要求而产生的成本支出，而是成为企业创新和发展的驱动力。
在注重可持续发展和社会责任的市场环境中，合规的企业更容易获得消费者的信任和投资者的青睐，从而在市场竞争中脱颖而出。
合规与效率并非对立关系。针对企业普遍面临的“合规拖累效率”质疑，这实际上是一个伪命题。
合规致远才是高效率，违法的高效率毫无意义。真正的矛盾在于自愿性合规承诺长期主义与短期利益的权衡。
合规经营管理AI恰是破局关键——通过将业务合规逻辑转化为算法，可大幅降低管理成本。
AI时代的企业竞争，本质是“合规底线”+“科技效能”的融合艺术。唯有将合规基因植入科技血脉，方能在颠覆性浪潮中行稳致远。
对于青年律师，应当“拥抱AI、深研业务”，因为AI不懂行业特性，律师需将法律思维与企业业务实际运行规律结合，才能设计出适配的合规运营规则。
企业合规管理不再是简单的风控问题，而是关乎企业全球竞争力的战略命题。那些仍将合规视为负担的企业，将在日益复杂的国际监管环境中步履维艰；而将合规内化为核心能力的企业，则能在新一轮全球竞争中行稳致远。
合规与效率并非对立关系——合规致远才是真正的高效率，违法的高效率毫无意义。在AI技术重塑各行各业的当下，唯有将合规基因植入科技血脉，方能在颠覆性浪潮中赢得未来。