随着科技的不断发展，各行各业都在寻求更高效、更智能的解决方案。在监管领域，智慧监管应运而生，为政社会提供了全新的监管模式。“智慧监管”让社会管理“耳聪目明”更有力度和温度，推动社会综合治理从被动到主动、从静态到动态、从粗放到精细。
01、智慧监管大脑概念和主要功能
智慧监管大脑是应用在智慧监所系统中的一个创新技术。通过引入基础数据、业务数据以及外部对接数据，对数据进行在线和离线清洗、脱敏，紧紧围绕监管业务应用维度建模。并以此为基础，进行轻度汇总，构建命名规范、一致的统计指标，建立汇总监管主题库。最后按照主题进行汇总，为统计报表提供个性化数据、数据集市及趋势指标等。
在监管领域，智慧监管大脑可以做到数据实时采集。基于监管模型，将数据进行清洗、提取成用于计算的数据。以规则为驱动，将清洗后的数据进行汇总计算，计算风险及告警、预警、消警。计算汇总数据进一步进入采集仓库，进行递归级联计算。最终将得到向上级联的、高实时性的、高准确性的数据指标。
02、智慧监管大脑的基本模型及模型应用分析
智慧监管大脑主要分为两种基本模型：一种是综合风险分析模型，即大模型；一种是事件风险分析模型，即小模型。
（1）综合风险分析模型（大模型）
主要用于多项数据通过综合规则给出定量或者定性的结果，以文明监室评比为例，筛选重点数据，深入开展被监管人员动态安全风险评估，完善分级分类管理措施，统一管理规则，将管理对象细分为监规执行、内务卫生、军事化管理、教育学习等维度；定制化建立基数规则，将类似“集体违规、个人卫生差、不按时作息、学习效果差”等被监管人员问题划分到特定模型内，充分利用衰减规则、加权规则分析结果，作为民警、监室及被监管人员的定量或定性考核依据。
大模型分四级数据汇集：业务数据层，将非结构化数据通过数据抽取的技术进行结构化分析，包含 AI 智能数据、人工核查数据以及对接数据；模型计算层，将结构化数据进行抽取定义，然后进入模型通过运算输出定量分值；业务应用层，将定量的分值通过定性的阈值将有效预警信息推送给对应岗位，同时通过预警进行联动，串联勤务及子系统相应功能；终端显示层，自动更新显示模型计算及业务的定性和定量的统计数据及报警信息。
（2）事件风险分析模型（小模型）
主要参照安防技防、被监管人员、民警执法、队伍建设等基础数据，结合场景、人员、环节、器材的分类数据，通过数据的碰撞、时间范围、频次等输出风险预警点和报警告警，如外来人员超长时间滞留预警、核心岗位警力不足预警、律师会见频次过高预警等。
风险分析小模型，用户可根据日常勤务场景如登记大厅、AB 门、提讯、走廊、监室、值班室等个性化定义规则要求，通过 AI 监管超脑计算输出定性的预警和报警信息辅助用户管理日常勤务。
（3）模型应用实效分析
在实际应用过程，小模型小、快、灵、准的优势更加明显。首先是数据量和数据项的要求降到最低，可以说是有什么数据用什么数据，经过合理的碰撞和加工就能获得相应的结果。其次是反应速度快，与复杂的综合风险分析模型不同，数据规模的降低，反应时间几乎可以忽略不计，为监所快速反应和处置，争取宝贵时间。再次是灵活便捷，除了预置的事件风险分析模型之外，将一线干警的实践经验提炼为新的风险模型，使之具备超强的自主开发能力，不断迭代更新。最后是精准指导，改变 “一个人生病全家吃药”的状况，将预警和告警信息，自动地、准确地推送到指定监管单位、岗位。
03 、智慧监管面临的挑战
尽管智慧监管平台具有很多优势，但在实际应用过程中，仍然面临着一些挑战，主要包括以下几个方面：
1. 数据安全问题：如何确保平台上的数据安全，防止数据泄露和滥用，是智慧监管平台面临的一个重要挑战。为此，需要建立健全数据安全制度，加强数据加密和访问控制等技术手段。
2. 技术更新问题：随着技术的不断发展，智慧监管平台需要不断升级和更新，以适应新的监管需求。因此，需要加强对新技术的研究和引进，保持平台的技术水平。
3. 人才培养问题：智慧监管平台的建设和运营需要一支具备专业素质和技术能力的人才队伍。因此，需要加强人才培养，提高监管团队的整体素质。
4. 法律法规问题：智慧监管平台的应用涉及到很多法律法规问题，如何确保平台的合规性，是另一个需要关注的问题。为此，需要加强与政府部门的沟通和协作，及时了解和掌握相关法律法规动态。
5. 投资成本问题：智慧监管平台的建设和运营需要投入大量的资金，如何降低成本，提高投资回报，是影响平台发展的一个重要因素。为此，需要加强项目评估和成本控制，提高平台的运营效益。
综上所述，智慧监管平台作为一种新兴的监管模式，具有很大的发展潜力和应用价值。通过不断完善和优化，智慧监管平台将为政府和企业提供更加高效、智能的监管服务，推动社会的持续进步和发展。同时，我们也需要关注智慧监管平台面临的挑战，采取有效措施，确保平台的顺利实施和持续发展。
04、推动智慧监管发展建议
第一，智慧监管，需要密切关注国际态势，合理借鉴国际经验。
第二，智慧监管，离不开数据智能。数字时代与IT 信息时代的最大区别是：IT 时代是利用数据决策，而数字时代是数据智能自主决策。数据智能中不仅包含技术，而且包含了规则的执行，算法中也包含了价值观。行政机关的智慧监管，必然也要逐渐升级为数据智能监管，尽量减少人工干预。
第三，智慧监管，离不开平台治理。平台经济的主要治理方式是平台治理，而平台治理主要是依托平台规则和数据智能。当前，平台治理的法律效力，主要是通过平台规则的契约式来实现，随着数字经济体规模的扩大和平台公共性的增强，平台治理的法定性问题亟待依法确立。国家需要通过数字经济立法，明确平台在市场准入、竞争秩序维护、消费者权益保护、知识产权保障、平台惩处措施的法定效力等方面的规管权力和职责。
第四，智慧监管，需要协同共治。新经济的特点决定了，在市场监管的运行机制上，需要实现椭圆式的运行模式。行政监管与平台治理需要在执法机制、数据共享、算法原则等方面有机衔接，清晰定位，厘定职责。
第五，智慧监管，需要数字经济相关立法加持。
目前欧盟的GDPR 和美国Cloud Act 都在确立各自的制度话语权和域外管辖效力。中国需要制定自己的数字经济立法，确定数字经济条件下数字基础设施、数字治理框架以及数据利用、数据安全和数据伦理的基本原则、规则，并在平台治理、人工智能、区块链、算法公共政策等核心领域建章立制。
这样的努力，一方面可以全面升维数字智慧监管，促进其产业发展和治理能力现代化，化解数字经济迅猛发展可能带来的系统性风险；另一方面又为人类命运共同体提供东方智慧和中国方案。
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