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    數(shù)據(jù)模型從趁熱“接入”走向深度“嵌入”

    發(fā)布時間:2025-06-13 06:07 文字大小: [ ] 瀏覽次數(shù):

      讓算法成為企業(yè)和勞動者權益的“守護者”,這件事在無錫落地成為現(xiàn)實。上線運行兩個月,無錫市城運中心打造的全省首個企業(yè)經(jīng)營風險和勞動關系智能預警系統(tǒng)就憑借在大模型的深度應用收獲顯著治理成效:截至目前,已將6576家重點企業(yè)納入監(jiān)測范圍,按期處置率100%,追發(fā)薪資248.07萬元。

      4月14日,系統(tǒng)監(jiān)測到某技術公司訂單縮減、資金周轉(zhuǎn)不暢通、工資未按時發(fā)放等高風險預警,人社部門立即啟動應急處置流程,經(jīng)過實地核查,發(fā)現(xiàn)該企業(yè)已拖欠214名員工工資,立即督促企業(yè)盡快籌集資金支付工資。4月30日,欠薪數(shù)額支付完畢。

      打開i無錫,企業(yè)經(jīng)營風險等級查詢、風險詳情展示、風險核查、AI風險報告、關鍵詞標注等功能一目了然,助力企業(yè)風險的“智能預警+快速分派+及時處置”全流程閉環(huán)。從代表“高風險”的紅色標簽到“安全無隱患”的綠色標簽,企業(yè)經(jīng)營風險消除的背后是Deepseek大模型從“接入”到“嵌入”的轉(zhuǎn)變。

      “中心自2月接入Deepseek就一直在探索其深度賦能城市治理的路徑。”市城運中心人士表示。數(shù)據(jù)之于大模型就如燃料之于汽車,常態(tài)化歸集治理模式為這一應用提供了支持。市發(fā)展改革委、市自然資源和規(guī)劃局、市市場監(jiān)督管理局等部門15類數(shù)據(jù)資源全部歸集至市城運中心,涵蓋企業(yè)用工、用電波動、投訴線索、行政處罰和不動產(chǎn)狀態(tài)等核心數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)與市城運中心“一企一檔”數(shù)據(jù)庫在多輪融合治理下,初步形成了企業(yè)經(jīng)營和勞動關系的專題庫。

      在此基礎之上,各部門聯(lián)合開發(fā)的數(shù)據(jù)模型在運行中根據(jù)實際情況不斷調(diào)優(yōu)。“利用AI算法學習了近三年涉企涉勞動關系案件數(shù)據(jù),抽取企業(yè)共同相似特征65類,結合專家部門經(jīng)驗判斷形成了5大類47小類監(jiān)測指標。”市城運中心人士介紹,持續(xù)學習中算法準確度從60%上升至90%。目前數(shù)據(jù)模型迭代升級20余次,模型代碼達1200余行。

      “我們還將探索應用Deepseek采集互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)動態(tài)信息,更好支持提早預警。增加企業(yè)個性指標,構建‘通用模型+垂類模型’多維監(jiān)測模型體系。”城運中心工作人員介紹。

    來源:無錫日報

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