从市场监管到金融监管，从食品安全到知识产权保护，AI技术正在为传统的监管模式带来前所未有的变革。本文将深入探讨AI在G端监管和风险防控领域的应用方向，分析其发展历程、行业痛点、政策支持以及典型应用场景，同时探讨当前面临的挑战和未来的发展趋势。

上次讲了智能安防这个方向，今天再来讲讲另一个应用方向——监管和风险防控；感兴趣的小伙伴，继续来围观吧！

监管和风险防控发展历程

市场监管

探索阶段（2004年-2010年）

这一阶段以“红盾护农行动”为代表，各级工商机关结合当地实际进行了农资市场监管信息化建设的初步探索。例如，一些地方探索建立了全省农资市场监管系统，并通过农资商品标示二维码等方式开展信息化探索。

试点阶段（2010年-2020年）

2010年开始，国家工商总局启动了全国农资市场监管信息化建设工作，组织多次会议和调研，对全国农资市场监管信息化建设工作的可行性进行了充分论证。这一阶段的工作为后续的全面推广奠定了基础。

快速发展阶段（2020年至今）

2020年，面对复杂的国际形势和国内改革发展任务，国家市场监管总局制定了全国统一信息化体系顶层规划，推进“互联网+政务服务”和“互联网+监管”工作，大力推进智慧监管建设。这一阶段的工作重点是智慧监管信息平台的建设和全国统一信息化体系的建设，制定了相关制度和标准规范，推进市场监管统一应用支撑平台建设，并与其他政府部门进行技术对接与数据共享。

金融监管

AI市场监管行业定义

行业痛点

• 监管难度大：市场监管涉及多个领域，包括食品安全、产品质量、知识产权保护等，这些领域的监管对象众多，且违法行为多样，增加了监管的难度。
• 违法行为隐蔽性强：一些违法行为如非法添加药品、假冒伪劣产品等，具有较高的隐蔽性，监管部门需要投入大量资源进行查处。
• 跨区域协作不足：市场监管涉及多个地区和部门，跨区域协作不足可能导致监管漏洞，影响整体监管效果。
• 技术手段落后：部分地区的技术手段相对落后，难以有效应对新型违法行为的检测和查处。
• 执法力量不足：市场监管部门的人员和资源有限，难以覆盖所有监管领域，导致一些违法行为得不到及时查处。
• 企业合规意识薄弱：部分企业缺乏合规意识，导致违法违规行为频发，增加了监管的难度和成本

采取的措施

• 专项行动：如上海市市场监管局的“铁拳”行动，通过案件查办、服务发展为导向，提升监管质效。
• 技术创新：利用现代信息技术手段，提升监管效率和准确性，如利用大数据、人工智能等技术进行智能监管。
• 跨区域协作：加强与其他地区和部门的协作，形成合力，共同打击跨区域违法行为。
• 政策支持：出台相关政策支持市场监管工作，如加大对违法行为的处罚力度，推动企业合规经营。

AI市场监管政策梳理

2021年12月，国务院印发《国务院关于印发“十四五”市场监管现代化规划的通知》，通知中提到要加快推进智慧监管。充分运用互联网、云计算、大数据、人工智能等现代技术手段，加快提升市场监管效能。建立市场监管与服务信息资源目录和标准规范体系，全面整合市场监管领域信息资源和业务数据，深入推进市场监管信息资源共享开放和系统协同应用。

2024年9月，市场监管总局公布《市场监管部门优化营商环境重点举措（2024年版）》，政策指出要以提高智慧监管能力为目标，提出对于新技术、新产业、新业态、新模式，坚持包容审慎监管，研究探索沙盒监管等模式，完善容错纠错机制。研究利用信息化技术手段，降低同一生产企业同一类别产品的抽检频次。加快全国企业统一登记管理系统、国家网络交易监管平台、特种设备智慧监管平台、“双随机、一公开”监管平台建设。改进监管技术和手段，运用物联网、人工智能等技术为监管赋能，探索实行以远程监管、无感监管等为手段的非现场智慧监管。

AI市场监管典型应用

2024年7月，中国市场监督管理学会发布了人工智能在市场监管领域的七大典型应用场景，分别是智能化决策、智能化监管、智能化许可、智能化审查、智能化执法、智能化计量、智能化检测。

• 智能化决策：通过人工智能大模型对市场监管领域的数据进行智能化分析，实时监测及处理，可以提高市场监管决策的准确性及智能化水平，预测市场趋势和风险，帮助市场监管部门及时掌握市场动态。
• 智能化监管：利用人工智能技术，市场监管部门可以实现对经营主体、市场行为的智能化监管，如对广告、价格及网络交易行为的实时监测和投诉分析，及时发现违法行为及价格异动，确定行政执法的工作重点。
• 智能化许可：通过人工智能技术，可以实现录入信息的智能化推荐、虚假地址的智能化核验和风险预警的联动处置，解决当前登记注册面临的人力资源不足、服务模式限制等问题。
• 智能化审查：利用人工智能技术建立的公平竞争辅助审查平台，可以实现政策文件和招标公告的全面获取、疑似违规文件的精准识别、辅助审查报告的一键生成等。
• 智能化执法：通过行政执法AI智能办案系统，基层执法人员在执法办案中只需输入案由或案件线索，系统便可进行智能预研判，提供类案推荐、定性处罚依据等，大幅提高工作效率。
• 智能化计量：在计量领域，人工智能大模型的应用能够加速计量设备和管理的智能化，提高计量的精度和效率，防范作弊现象。
• 智能化检测：在工业企业的生产和产品质量缺陷检测中，通用视觉大模型可以凭借强泛化能力，对电路板等产品的图像进行语义分割，识别各类瑕疵。

AI市场监管存在的问题

数据隐私和安全问题

问题，在使用人工智能技术进行市场监管时，监管机构需要收集大量的个人和企业数据，这些数据涉及隐私和商业机密，容易受到黑客攻击或不当使用。

对策，加强数据安全措施，包括加密存储、访问控制、身份验证等技术手段，同时建立严格的数据管理和监管制度，确保数据仅用于合法监管目的。

算法偏差和不公平

问题，人工智能算法可能存在偏差，导致监管行为不公平，影响市场秩序。例如算法可能基于种族、性别等因素作出不公平的决策。

对策。监管机构应该审查和测试算法，确保其公平性和中立性。建立机制监督算法的使用，同时加强对算法透明度的要求，使其决策过程可解释和可追溯。

技术壁垒和不平衡发展

问题，人工智能技术的应用需要大量的技术支持和专业人才，一些监管机构可能因为技术能力不足而无法有效应用这些技术，导致市场监管的不平衡发展。

对策，加强人才培养和技术支持，向监管机构提供培训和技术支持，推动技术的普及和应用。同时，建立合作机制，促进监管机构之间的信息共享和技术交流。

数据质量和可靠性

问题，人工智能系统的性能和准确性高度依赖于输入数据的质量和完整性，如果数据不准确或不完整，将影响监管决策的准确性和效果。

对策，加强数据质量管理，包括数据清洗、去重、标注等工作，确保数据的准确性和完整性。同时，采用多源数据融合的方法，提高数据的可靠性和全面性。

监管透明度和问责机制

问题，人工智能技术的运用使监管决策变得更加复杂和难以理解，监管机构需要建立透明的决策机制和问责体系，保证监管行为的合法性和公正性。

对策，建立监管决策的透明度机制，包括公开决策依据、算法原理、监管结果等信息，使监管过程更加可解释和可信任。同时，建立问责机制，对监管行为进行监督和评估，及时纠正错误和不当行为。

AI市场监管未来发展趋势

法治化监管：党的二十届三中全会《决定》提出要完善生成式人工智能发展和管理机制，建立人工智能安全监管制度。这标志着我国将加强在法治轨道上对AI的治理，确保其健康发展。法治具有根本性、稳定性和可预期性等特点，能够维系生产关系、优化经济结构、稳定社会秩序1。

多部门联合治理：国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局等部门已经联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》，进一步规范人工智能生成合成内容标识。此外，各地公安机关也在加大打击力度，处理利用AI技术制作发布谣言等问题2。

专项行动：中央网信办近期部署开展了为期3个月的“清朗·整治AI技术滥用”专项行动，旨在强化AI技术源头治理，清理相关违法不良信息，处置处罚违规账号和平台2。

国际合作与标准制定：随着AI技术的全球化应用，国际间合作与标准制定也显得尤为重要。各国政府和国际组织正在共同努力，制定相关标准和指南，以确保AI技术的安全、伦理和可持续发展。

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