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，經過實地核查，發(fā)現該企業(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，欠薪數額支付完畢。

　　打開i無錫，企業(yè)經營風險等級查詢、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)經營風險消除的背后是Deepseek大模型從“接入”到“嵌入”的轉變。

　　“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。數據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類數據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、行政處罰和不動產狀態(tài)等核心數據。這些數據與市城運中心“一企一檔”數據庫在多輪融合治理下，初步形成了企業(yè)經營和勞動關系的專題庫。

　　在此基礎之上，各部門聯合開發(fā)的數據模型在運行中根據實際情況不斷調優(yōu)。“利用AI算法學習了近三年涉企涉勞動關系案件數據，抽取企業(yè)共同相似特征65類，結合專家部門經驗判斷形成了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%。目前數據模型迭代升級20余次，模型代碼達1200余行。

　　“我們還將探索應用Deepseek采集互聯網企業(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