依靠信息技术手段实现“无感监管”的实施路径研究

“无感监管”的核心技术支撑体系

“无感监管”的实现依赖于多领域技术的深度融合与协同，其核心技术支撑体系可归纳为以下六大模块，共同构成“感知 - 分析 - 决策 - 反馈”的闭环系统。

（一）智能感知层（数据无感采集）

物联网（IoT）技术。 部署 RFID、智能摄像头、环境传感器等设备，实现人员行为、环境数据、设备状态的实时采集（如体温监测、轨迹追踪）。 例如养老机构通过床垫压力传感器无感监测长者离床时长。

生物识别技术。 人脸识别、指纹识别、声纹识别等实现身份核验，避免人工干预（如医保远程查房系统）。

移动终端数据。通过手机信令、APP 行为日志等 passively 获取数据（如政务服务的“无感审批”需调取电子证照库）。

（二）数据传输层（低干扰通信）

5G/6G 网络。 支持海量设备的高并发、低延时数据传输（如无人机实时回传工地监控画面）。

边缘计算。在数据源头完成初步处理（如摄像头本地 AI 分析违规行为），减少网络负载和隐私泄露风险。

区块链存证。关键监管数据上链（如招投标音视频记录），确保不可篡改且可追溯。

（三）数据分析层（智能决策中枢）

人工智能（AI）算法；计算机视觉：识别异常行为（如评标专家违规使用手机）；自然语言处理（NLP）：分析语音 / 文本中的风险信号（如倾向性评标言论）；机器学习模型：构建风险预警模型（如医保骗保行为模式挖掘）；大数据关联分析：跨部门数据融合（如公安、银行、社保数据比对），发现隐蔽关联（如虚假养老补贴申报）；数字孪生技术：构建虚拟监管场景（如工地扬尘扩散模拟），辅助预判风险。

（四）智能决策与响应层

自动化规则引擎：预设阈值触发即时干预（如噪声超标自动推送执法指令）；机器人流程自动化（RPA）：自动完成文书生成、通知发送等流程（如企业证照到期无感续办）；协同治理平台：跨部门任务分发（如应急管理局、环保局联合处置安全隐患）。

（五）隐私与安全保护体系

联邦学习：多方数据“可用不可见”（如医疗机构共享骗保特征但不泄露患者隐私）；差分隐私技术：在统计结果中添加噪声，防止个体数据被逆向破解；零信任架构：动态验证设备 / 用户权限，防止非法接入（如门禁系统的防尾随设计）。

（六）反馈优化层

数字监管沙盒：在封闭环境测试新算法（如新型违规行为识别模型），避免直接应用风险；

动态评估模型：基于监管效果数据（如违规率下降比例）持续优化技术参数。

例如医保无感监管系统包括：感知层：诊室摄像头 + 医保结算系统数据采集 ；传输层：5G 回传视频至边缘节点完成初步分析；分析层：AI 比对患者人脸与医保卡照片，NLP 分析病历合理性；决策层：自动标记可疑记录并推送至人工复核；安全层：联邦学习整合多医院数据训练反欺诈模型；反馈层：根据骗保新手段更新识别规则。

无感监管的技术体系本质是“以数据流驱动监管流”，需平衡效率、精准度与隐私保护，技术选型需匹配具体场景需求。

二、“无感监管”的六类典型实施路径

（一）信用风险分类监管路径

建立企业信用评价指标体系（通常包含80-120 个指标）

运用机器学习模型动态计算信用分数

按信用等级实施差异化监管频次

典型案例：杭州市”企业信用风险分类管理系统”将全市企业分为ABCD 四类，对 AA 类企业实行”非举报不核查”，现场检查量下降 62% ，问题发现率提高35% 。

（二）非现场智能监测路径

部署智能监测设备实时采集数

设置阈值自动触发预警

视频分析识别违规行为

电子围栏监控特殊区域

典型案例：江苏省生态环境厅的”环保用电监控系统”通过监测企业治污设施用电量，实时判断治污设施运行状态，异常情况自动推送执法任务，使环境违法行为发现时间从平均7 天缩短至4 小时。

（三）沙盒监管与合规科技路径

建立监管沙盒测试环境

企业自主提交经营数据

系统模拟监管检查

生成合规改进报告

典型案例：北京金融监管局的”监管沙盒”平台已累计测试 136 个金融科技产品，通过模拟监管场景帮助企业提前发现合规问题，平均为每个项目减少监管沟通成本40 万元。

（四）区块链存证自证路径

建设联盟链监管平台

企业关键数据实时上链

智能合约自动校验合规性

不可篡改记录作为监管依据

典型案例：广州跨境电商监管区块链平台实现商品溯源信息全链条存证，海关凭链上数据实施”无感通关”，平均通关时间从2 天缩短至2 小时。

（五）算法监管与数据直报路径

制定标准化数据接口规范

企业系统自动报送数据

AI 模型持续监测异常

风险信号自动分级推送

典型案例：深圳市市场监管局要求网络交易平台通过 API 接口实时传输交易数据，系统自动识别刷单炒信等行为，2023 年通过该方式发现违规线索2300余条。

（六）社会共治与舆情监测路径

搭建公众监督平台

网络舆情智能监测

消费投诉大数据分析

社会评价纳入信用体系

典型案例：美团”智慧监管”系统整合 2.8 亿消费者评价数据，通过情感分析识别商户服务问题，与政府部门建立异常情况自动通报机制。

三、发展趋势与挑战

未来技术方向。数字孪生监管：构建企业全要素虚拟镜像；元宇宙监管空间：3D 可视化协同监管环境；量子加密监管：保障超大规模数据安全；自主监管Agent ：具备自主决策能力的监管AI。

当前面临挑战。数据壁垒与信息孤岛现象；中小企业数字化基础薄弱；监管科技人才短缺；技术应用伦理边界问题。

突破路径建议。建设国家级监管大数据平台；实施中小企业数字化帮扶计划；建立监管科技联合实验室；制定AI 监管应用伦理指南。

无感监管作为监管现代化的高级形态，其发展将经历从“技术赋能”到“流程重构”再到“范式变革”三个阶段。当前我国已有 31 个城市开展无感监管试点，平均减少现场检查频次 45% ，提高问题发现率 28% 。随着技术持续进步和制度不断完善，无感监管将成为优化营商环境和提升治理效能的关键支撑。