隨著科技的不斷發展，各行各業都在尋求更高效、更智能的解決方案。在監管領域，智慧監管應運而生，為政社會提供了全新的監管模式。“智慧監管”讓社會管理“耳聰目明”更有力度和溫度，推動社會綜合治理從被動到主動、從靜態到動態、從粗放到精細。

01、智慧監管大腦概念和主要功能

智慧監管大腦是應用在智慧監所系統中的一個創新技術。通過引入基礎數據、業務數據以及外部對接數據，對數據進行在線和離線清洗、脫敏，緊緊圍繞監管業務應用維度建模。并以此為基礎，進行輕度匯總，構建命名規范、一致的統計指標，建立匯總監管主題庫。最后按照主題進行匯總，為統計報表提供個性化數據、數據集市及趨勢指標等。

在監管領域，智慧監管大腦可以做到數據實時采集?；诒O管模型，將數據進行清洗、提取成用于計算的數據。以規則為驅動，將清洗后的數據進行匯總計算，計算風險及告警、預警、消警。計算匯總數據進一步進入采集倉庫，進行遞歸級聯計算。最終將得到向上級聯的、高實時性的、高準確性的數據指標。

02、智慧監管大腦的基本模型及模型應用分析

智慧監管大腦主要分為兩種基本模型：一種是綜合風險分析模型，即大模型；一種是事件風險分析模型，即小模型。

（1）綜合風險分析模型（大模型）

主要用于多項數據通過綜合規則給出定量或者定性的結果，以文明監室評比為例，篩選重點數據，深入開展被監管人員動態安全風險評估，完善分級分類管理措施，統一管理規則，將管理對象細分為監規執行、內務衛生、軍事化管理、教育學習等維度；定制化建立基數規則，將類似“集體違規、個人衛生差、不按時作息、學習效果差”等被監管人員問題劃分到特定模型內，充分利用衰減規則、加權規則分析結果，作為民警、監室及被監管人員的定量或定性考核依據。

大模型分四級數據匯集：業務數據層，將非結構化數據通過數據抽取的技術進行結構化分析，包含 AI 智能數據、人工核查數據以及對接數據；模型計算層，將結構化數據進行抽取定義，然后進入模型通過運算輸出定量分值；業務應用層，將定量的分值通過定性的閾值將有效預警信息推送給對應崗位，同時通過預警進行聯動，串聯勤務及子系統相應功能；終端顯示層，自動更新顯示模型計算及業務的定性和定量的統計數據及報警信息。

（2）事件風險分析模型（小模型）

主要參照安防技防、被監管人員、民警執法、隊伍建設等基礎數據，結合場景、人員、環節、器材的分類數據，通過數據的碰撞、時間范圍、頻次等輸出風險預警點和報警告警，如外來人員超長時間滯留預警、核心崗位警力不足預警、律師會見頻次過高預警等。

風險分析小模型，用戶可根據日常勤務場景如登記大廳、AB 門、提訊、走廊、監室、值班室等個性化定義規則要求，通過 AI 監管超腦計算輸出定性的預警和報警信息輔助用戶管理日常勤務。

（3）模型應用實效分析

在實際應用過程，小模型小、快、靈、準的優勢更加明顯。首先是數據量和數據項的要求降到最低，可以說是有什么數據用什么數據，經過合理的碰撞和加工就能獲得相應的結果。其次是反應速度快，與復雜的綜合風險分析模型不同，數據規模的降低，反應時間幾乎可以忽略不計，為監所快速反應和處置，爭取寶貴時間。再次是靈活便捷，除了預置的事件風險分析模型之外，將一線干警的實踐經驗提煉為新的風險模型，使之具備超強的自主開發能力，不斷迭代更新。最后是精準指導，改變 “一個人生病全家吃藥”的狀況，將預警和告警信息，自動地、準確地推送到指定監管單位、崗位。

03 、智慧監管面臨的挑戰

盡管智慧監管平臺具有很多優勢，但在實際應用過程中，仍然面臨著一些挑戰，主要包括以下幾個方面：

1. 數據安全問題：如何確保平臺上的數據安全，防止數據泄露和濫用，是智慧監管平臺面臨的一個重要挑戰。為此，需要建立健全數據安全制度，加強數據加密和訪問控制等技術手段。

2. 技術更新問題：隨著技術的不斷發展，智慧監管平臺需要不斷升級和更新，以適應新的監管需求。因此，需要加強對新技術的研究和引進，保持平臺的技術水平。

3. 人才培養問題：智慧監管平臺的建設和運營需要一支具備專業素質和技術能力的人才隊伍。因此，需要加強人才培養，提高監管團隊的整體素質。

4. 法律法規問題：智慧監管平臺的應用涉及到很多法律法規問題，如何確保平臺的合規性，是另一個需要關注的問題。為此，需要加強與政府部門的溝通和協作，及時了解和掌握相關法律法規動態。

5. 投資成本問題：智慧監管平臺的建設和運營需要投入大量的資金，如何降低成本，提高投資回報，是影響平臺發展的一個重要因素。為此，需要加強項目評估和成本控制，提高平臺的運營效益。

綜上所述，智慧監管平臺作為一種新興的監管模式，具有很大的發展潛力和應用價值。通過不斷完善和優化，智慧監管平臺將為政府和企業提供更加高效、智能的監管服務，推動社會的持續進步和發展。同時，我們也需要關注智慧監管平臺面臨的挑戰，采取有效措施，確保平臺的順利實施和持續發展。

04、推動智慧監管發展建議

第一，智慧監管，需要密切關注國際態勢，合理借鑒國際經驗。

第二，智慧監管，離不開數據智能。數字時代與IT 信息時代的最大區別是：IT 時代是利用數據決策，而數字時代是數據智能自主決策。數據智能中不僅包含技術，而且包含了規則的執行，算法中也包含了價值觀。行政機關的智慧監管，必然也要逐漸升級為數據智能監管，盡量減少人工干預。

第三，智慧監管，離不開平臺治理。平臺經濟的主要治理方式是平臺治理，而平臺治理主要是依托平臺規則和數據智能。當前，平臺治理的法律效力，主要是通過平臺規則的契約式來實現，隨著數字經濟體規模的擴大和平臺公共性的增強，平臺治理的法定性問題亟待依法確立。國家需要通過數字經濟立法，明確平臺在市場準入、競爭秩序維護、消費者權益保護、知識產權保障、平臺懲處措施的法定效力等方面的規管權力和職責。

第四，智慧監管，需要協同共治。新經濟的特點決定了，在市場監管的運行機制上，需要實現橢圓式的運行模式。行政監管與平臺治理需要在執法機制、數據共享、算法原則等方面有機銜接，清晰定位，厘定職責。

第五，智慧監管，需要數字經濟相關立法加持。

目前歐盟的GDPR 和美國Cloud Act 都在確立各自的制度話語權和域外管轄效力。中國需要制定自己的數字經濟立法，確定數字經濟條件下數字基礎設施、數字治理框架以及數據利用、數據安全和數據倫理的基本原則、規則，并在平臺治理、人工智能、區塊鏈、算法公共政策等核心領域建章立制。

這樣的努力，一方面可以全面升維數字智慧監管，促進其產業發展和治理能力現代化，化解數字經濟迅猛發展可能帶來的系統性風險；另一方面又為人類命運共同體提供東方智慧和中國方案。