安徽創(chuàng)新監(jiān)管新模式及典型應(yīng)用

摘要：安徽省建設(shè)“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”創(chuàng)新監(jiān)管模式，有效提高監(jiān)管效能、創(chuàng)新監(jiān)管機制，加強事中事后監(jiān)管、深化“放管服”改革，提升事前風險預(yù)警、及早發(fā)現(xiàn)防范苗頭性和跨行業(yè)跨區(qū)域風險的能力。安徽省“智慧監(jiān)管”創(chuàng)新模式匯集跨部門、跨區(qū)域數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)“孤島”，結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，實現(xiàn)科學監(jiān)管、精準監(jiān)管和對監(jiān)管的全覆蓋。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管;大數(shù)據(jù);人工智能

中圖分類號：TP18? ? 文獻標識碼：A? ? ? ?文章編號：1007-9416（2020）04-0000-00

0引言

安徽省充分運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)手段，基于網(wǎng)上政務(wù)服務(wù)平臺構(gòu)建安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”系統(tǒng)，全面梳理全省監(jiān)管業(yè)務(wù)事項，聯(lián)通省市場監(jiān)管局、省生態(tài)環(huán)境廳、省應(yīng)急廳、省發(fā)改委、省交通運輸廳、省住房城鄉(xiāng)建設(shè)廳等部門監(jiān)管業(yè)務(wù)系統(tǒng)，匯聚重點行業(yè)、重點領(lǐng)域監(jiān)管業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、社會投訴舉報數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)及第三方相關(guān)數(shù)據(jù)，強化大數(shù)據(jù)分析利用，推動監(jiān)管事項全覆蓋、監(jiān)管過程全記錄、監(jiān)管數(shù)據(jù)可共享、可分析、可預(yù)警，提升事中事后監(jiān)管規(guī)范化、精準化和智能化水平，為加強和創(chuàng)新“雙隨機、一公開”、重點監(jiān)管、信用監(jiān)管和綜合監(jiān)管、協(xié)同監(jiān)管、“智慧監(jiān)管”等監(jiān)管方式提供強有力平臺支撐，不斷提升監(jiān)管能力和水平。

1問題與對策

1.1需求導(dǎo)向

通過建設(shè)安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”系統(tǒng)，匯聚各方數(shù)據(jù)，強化大數(shù)據(jù)分析利用，可避免對信息進行重復(fù)采集而產(chǎn)生大量不必要的重復(fù)勞動及大量資源的浪費，將有助于提高部門監(jiān)管效能，降低政府監(jiān)管成本;安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”系統(tǒng)通過建立協(xié)同共治的信息共享機制，全面了解企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、信用等信息，有助于加強風險防范。同時，提供廣泛的企業(yè)信息公共服務(wù)，營造公平競爭環(huán)境，節(jié)約社會運行成本;安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”系統(tǒng)基于頂層設(shè)計，自上而下進行建設(shè)，避免各部門、各市重復(fù)建設(shè)，有助于降低電子政務(wù)的總投入。

通過構(gòu)建安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”系統(tǒng)，為社會安全的監(jiān)管提供數(shù)據(jù)服務(wù)支撐，避免公共安全監(jiān)管部門條塊分割，協(xié)調(diào)不足的問題，切實加強對社會公共安全的監(jiān)管力度，實現(xiàn)部門間資源共享、協(xié)同行動，有效維護人民群眾的生命財產(chǎn)安全等重大公共安全問題。

通過安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”系統(tǒng)對各方數(shù)據(jù)的歸集，通過風險預(yù)測發(fā)現(xiàn)潛在風險點，及時從源頭治理，可有效避免企業(yè)、行業(yè)不正當、違規(guī)操作給市場經(jīng)濟帶來的高風險。從總體層面宏觀監(jiān)管，可以把控市場經(jīng)濟運行趨勢，有效抑制市場風險給市場經(jīng)濟帶來變數(shù)，最大限度激發(fā)市場活力，促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級，保持市場經(jīng)濟新常態(tài)穩(wěn)步發(fā)展。

安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”系統(tǒng)從數(shù)據(jù)共享方面推進跨部門協(xié)同，實現(xiàn)從職能部門“單打獨斗”轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)同監(jiān)管，有效打破橫向和縱向的行政界限和“信息壁壘”，破解政府治理“碎片化”問題，形成立體、全方位的協(xié)同監(jiān)管體系。通過建立信用信息共享和約束機制，營造“一處失信，處處受限”的環(huán)境，促進企業(yè)依法行事和內(nèi)部質(zhì)量管控，從而構(gòu)建企業(yè)自治、行業(yè)自律的社會共治格局。

1.2技術(shù)創(chuàng)新

安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”以需求為導(dǎo)向，以信息共享為手段，充分運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，聯(lián)通各地區(qū)各部門監(jiān)管系統(tǒng)，匯聚重點領(lǐng)域監(jiān)管數(shù)據(jù)，同時接入社會投訴舉報數(shù)據(jù)、重點行業(yè)重點企業(yè)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等第三方監(jiān)管數(shù)據(jù)。強化大數(shù)據(jù)分析利用，實現(xiàn)監(jiān)管的科學化、精準化和智慧化。

一是基于多源數(shù)據(jù)融合的多維度信用評估，通過加強跨部門、跨行業(yè)數(shù)據(jù)的匯集和治理，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和自然語言處理方法，推進企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、監(jiān)管行為主題庫、輿情主題庫和投訴舉報主題庫建設(shè)，提升數(shù)據(jù)共享能力。通過分析挖掘企業(yè)長期經(jīng)營行為、及時收集近期突發(fā)變化，從不同維度綜合評估企業(yè)信用，使企業(yè)信用評估更精準、更科學，推動重點監(jiān)管、信用監(jiān)管、風險預(yù)警和大數(shù)據(jù)監(jiān)管。

二是基于大數(shù)據(jù)深度挖掘的風險預(yù)警，建立企業(yè)之間的族譜關(guān)系、行為關(guān)系、供應(yīng)鏈關(guān)系，充分利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、圖挖掘算法，深度分析企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，綜合輿情事件、投訴舉報，全方位識別企業(yè)的風險并預(yù)警。

三是企業(yè)全息畫像和知識圖譜構(gòu)建，利用自然語言處理技術(shù)和知識圖譜技術(shù)進行知識抽取，匯集企業(yè)基本信息、各行業(yè)部門監(jiān)管行為數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)輿情數(shù)據(jù)，提取企業(yè)、法人、監(jiān)管部門、監(jiān)管目錄清單等概念，構(gòu)建企業(yè)、法人、監(jiān)管部門和監(jiān)管目錄清單之間關(guān)系的知識圖譜。實現(xiàn)企業(yè)風險及時發(fā)現(xiàn)、識別和預(yù)警，推動信用監(jiān)管、聯(lián)合監(jiān)管，提升監(jiān)管效能。

2實踐與經(jīng)驗

以“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”風險預(yù)警系統(tǒng)為例，闡述其運用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等新一代信息技術(shù)實現(xiàn)“智慧監(jiān)管”的實踐與經(jīng)驗。

2.1需求分析

目前，各地區(qū)各部門都在加強監(jiān)管信息化的建設(shè)，探索以信息化手段推進監(jiān)管方式的創(chuàng)新，但總體上仍處于起步階段，監(jiān)管數(shù)據(jù)的統(tǒng)籌機制不充分，監(jiān)管數(shù)據(jù)的共享匯聚能力不足，“信息孤島”大量存在。由于監(jiān)管數(shù)據(jù)的缺乏，無法為領(lǐng)導(dǎo)同志針對監(jiān)管總體態(tài)勢，以及經(jīng)濟運行安全、社會安全、生態(tài)安全的整體情況，提供有效的輔助能力支撐。

與此同時，各地區(qū)、各部門的監(jiān)管業(yè)務(wù)系統(tǒng)多為獨立建設(shè)，較為關(guān)注部門內(nèi)部的業(yè)務(wù)需求，而對于跨地區(qū)跨部門的信息共享共用和業(yè)務(wù)協(xié)同監(jiān)管考慮不多，此外，由于監(jiān)管事項名稱、流程的不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)標準的規(guī)范性程度不高，監(jiān)管數(shù)據(jù)重復(fù)采集、和一數(shù)多源等情況較為普遍，導(dǎo)致監(jiān)管全局數(shù)據(jù)的匯聚水平和質(zhì)量不高，內(nèi)部關(guān)聯(lián)不清晰，無法支撐開展監(jiān)管數(shù)據(jù)的綜合分析，風險和問題苗頭不能及時有效地發(fā)現(xiàn)。

2.2解決方案

2.2.1多源數(shù)據(jù)融合的多維度信用評估

信用評價主要服務(wù)于政府監(jiān)管和企業(yè)信用建設(shè)，其中信用在政府治理能力現(xiàn)代化建設(shè)中起著基礎(chǔ)性、通用性和泛在性作用，是事中事后監(jiān)管的通用應(yīng)用，各部門是交叉、聯(lián)動的關(guān)鍵。如圖1所示，企業(yè)信用評估一方面需要綜合考慮多源數(shù)據(jù)的融合，包括企業(yè)的基本信息、歷史經(jīng)營行為、履約情況、各部門監(jiān)管信息、專利商標、投訴舉報和輿情情況，需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)匯集、清洗、提取關(guān)鍵信息，使用機器學習的方法學習企業(yè)長期的統(tǒng)計規(guī)律和經(jīng)營情況。另一方面信用評估還需要考慮不同時間維度，重點關(guān)注企業(yè)近期的監(jiān)管情況、突發(fā)變化、輿情和投訴舉報，利用層次分析法構(gòu)建指標，從不同時間維度綜合評估企業(yè)信用情況。

信用評價模型有效推動了信用監(jiān)管、風險預(yù)警和“雙隨機、一公開”監(jiān)管的科學化精準化。信用分類可應(yīng)用于信用分類、分級別監(jiān)管，針對低信用企業(yè)提出整改意見、加強監(jiān)管力度;信用分類評價同樣可用于各行業(yè)領(lǐng)域的風險預(yù)警模型，低信用高風險;信用監(jiān)管對“雙隨機、一公開”監(jiān)管也具有指導(dǎo)意義，減少對高信用企業(yè)監(jiān)管，加強對低信用企業(yè)的監(jiān)管。

2.2.2深度大數(shù)據(jù)挖掘的公共資源交易監(jiān)管

安徽省在公共資源監(jiān)管領(lǐng)域，通過與各公共資源電子交易系統(tǒng)、行業(yè)監(jiān)督部門基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、公共信用信息平臺等信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換，匯集全省范圍內(nèi)所有公共資源交易項目、競爭主體、項目單位、招標代理機構(gòu)以及評標評審專家等信息資源，在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過開展特定專題和多維度、多主體的大數(shù)據(jù)研究分析服務(wù)，為省綜合管理部門、行業(yè)監(jiān)督部門提供風險預(yù)警和決策支持。

如圖2所示，針對公共資源交易過程中常出現(xiàn)的圍標串標行為，本文使用大數(shù)據(jù)技術(shù)深度挖掘企業(yè)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，分析投標人之間參加投標的關(guān)聯(lián)度，發(fā)現(xiàn)進行圍標的兩個或兩個以上的投標人的穩(wěn)定“同盟”。具體來說，首先匯集企業(yè)基本數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)、招投標行為數(shù)據(jù)、企業(yè)監(jiān)管數(shù)據(jù)和輿情相關(guān)數(shù)據(jù)。然后構(gòu)建企業(yè)之間招投標關(guān)系的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法深度挖掘投標人之間的“同盟”關(guān)系。結(jié)合信用指標、“同盟”企業(yè)中標率、投標次數(shù)等指標，評估企業(yè)發(fā)生圍標串標的風險等級，指導(dǎo)監(jiān)管部門精準化、科學化監(jiān)管。

同時，通過數(shù)據(jù)實驗結(jié)果揭示出交易數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律，刻畫出圍標串標的交易軌跡和行為特點，一定程度反映出誘發(fā)圍標串標行為的內(nèi)在體制根源，為招標投標監(jiān)管部門下一步對癥下藥建立全面、有效的圍標串標防治機制，提供強有力的技術(shù)支撐。

2.2.3構(gòu)建企業(yè)全息畫像和企業(yè)監(jiān)管知識圖譜

安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”創(chuàng)新監(jiān)管模式，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等新一代信息技術(shù)，匯集企業(yè)基本數(shù)據(jù)、部門監(jiān)管數(shù)據(jù)、投訴舉報和互聯(lián)網(wǎng)輿情數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)監(jiān)管知識圖譜，應(yīng)用于風險預(yù)警、信用監(jiān)管、聯(lián)合監(jiān)管和效能評估，構(gòu)建整體框架如圖3所示。

一是企業(yè)監(jiān)管知識圖譜匯集了企業(yè)全方位數(shù)據(jù)，構(gòu)建了企業(yè)全息畫像，可以精準評估企業(yè)的信用情況，同時知識圖譜也包含了企業(yè)與法人之間關(guān)系、企業(yè)的子公司與母公司關(guān)系，信用評估更科學、更精準，極大推動了信用監(jiān)管的標準化和規(guī)范化。

二是企業(yè)監(jiān)管知識圖譜刻畫了企業(yè)之間關(guān)系、企業(yè)的監(jiān)管行為信息、企業(yè)的投訴舉報和輿情信息。一方面，可以利用監(jiān)管行為和輿情數(shù)據(jù)評估企業(yè)的風險情況;另一方面，利用知識圖譜中企業(yè)與法人關(guān)聯(lián)關(guān)系、供應(yīng)鏈關(guān)系、交易關(guān)系，可以有效及時地發(fā)現(xiàn)風險的傳遞，提前預(yù)警。

三是企業(yè)監(jiān)管知識圖譜描述了企業(yè)以及監(jiān)管部門之間的關(guān)系，共享各個部門監(jiān)管數(shù)據(jù)、明確各部門監(jiān)管職責，梳理了各部門監(jiān)管目錄清單與企業(yè)之間關(guān)系，有效推動多部門協(xié)同、跨部門聯(lián)合監(jiān)管，提升監(jiān)管效能。

3結(jié)語

安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”充分運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)手段，全面梳理全省監(jiān)管業(yè)務(wù)事項，上聯(lián)國家系統(tǒng)，下聯(lián)各市系統(tǒng)，橫向聯(lián)通部門監(jiān)管業(yè)務(wù)系統(tǒng)，匯聚重點行業(yè)、重點領(lǐng)域監(jiān)管業(yè)務(wù)、社會投訴舉報、互聯(lián)網(wǎng)及第三方數(shù)據(jù)資源，為政府提供協(xié)同監(jiān)管、重點監(jiān)管、風險預(yù)警等提供大數(shù)據(jù)支撐服務(wù)，向社會公眾提供監(jiān)管信息查詢服務(wù)，推動監(jiān)管事項全覆蓋、監(jiān)管過程全記錄、監(jiān)管數(shù)據(jù)可共享、可分析、可預(yù)警，提升事中事后監(jiān)管規(guī)范化、精準化和智能化水平。 本文基于安徽省“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”建設(shè)的階段性成果，結(jié)合存在問題和需求，提出了相應(yīng)對策，以期為各級政府的監(jiān)管和決策提供參考。

收稿日期：2020-03-06

作者簡介：龔煒（1978—），男，安徽合肥人，本科，高級工程師，研究方向：電子政務(wù)、大數(shù)據(jù)。

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GONG Wei

（Data Resources Administration of Anhui Province，Hefei? Anhui? 230001）

Abstract： Anhui province has built an innovative supervision model of "Internet + supervision"， effectively improved the supervision efficiency， innovated the supervision mechanism， strengthened the in-process supervision and post-process supervision， deepened the reform of "delegating supervision and service"， and improved the ability of early warning of risks， early detection and prevention of emerging risks and cross-industry and cross-region risks. The innovative model of "intelligent supervision" in anhui province gathers cross-departmental and cross-regional data to break the "island" of data， and combines big data and artificial intelligence technology to achieve scientific supervision， accurate supervision and full coverage of supervision.

Key words： E-government; big data; administrative examination