风险预警系统在监管智能化系统中的应用研究

2021-11-27邢智远

中国科技纵横 2021年13期

邢智远

（天津市大数据管理中心，天津 300221）

0.引言

近几年，中国的城市化水平越来越高，需不断依托于新型监管方式，利用大数据、云计算、人工智能、物联网等技术手段，归纳整合各区各部门的监管信息，实现实时获取监管对象的动态信息，掌握监管对象的最新变化情况，推动精准化监管的实现。通过实施有效的管理监控，对实际数据的收集与处理，及时进行合理的分析并评估系数，最终形成一套合理且科学的应对系统，使得原先的被动解决问题变为主动应对，并最终将形成的系统解决方案应用于政府监管、社会建设等各个领域。

1.风险预警系统的发展背景

随着互联网技术的不断发展，管理者在工作过程中开始思考如何采用计算机技术有效将风险预警与管理系统相互结合。通过利用多媒体、互联网、GPS定位等现代技术进行预测控制，以机器学习算法为基础，实现以高科技手段进行预测并实时监控，针对生产安全、食品药品安全、生态安全、金融安全等方面存在的风险和问题，用智能化、交互化、互联网化的措施和手段，提高系统预测的准确率，在最大限度内提升各领域风险预测能力，提高智能化监管水平，增强监管有效性、针对性。

目前，网络、通讯、GIS等新技术的应用逐渐与数据库相互贯通，国内很多单位都开始通过依托数据库对具体应用领域监管体系进行研究，通过数据碰撞以及关键技术支撑，为各领域管理方面提供了有效的解决策略。部分地区通过信息化手段，充分结合本地数据汇聚工作，建设了具有综合分析能力的风险预警管理系统，通过数据库提供的相关数据有效预测事件的发生率，进而有效的降低了管理成本。

综上可知，参考先进省市对于风险预警系统参与监管的工作方式，只有采用科学的管理手段才能充分发挥作用。例如，在生态环境领域对于那些所涉及到的大气、土壤、生态系统等对象进行有效监测，判断出相关的预测系数并最终发出预警信号；在城市交通治理工作中将大数据、云计算、区块链以及城市感知网络建设等最新成果充分运用，采取“企业运维+政府监管+市场化平台”的数据共享模式，有效提升监管的精准化、精细化管理水平。

2.风险预警系统构建要素与需求分析

2.1 完善的监管设备

设备功能是决定着一项工作能够准确完成的关键因素，较好的监控设备可通过良好的性能为监管区域数据提供预测平台，最终有效地与网络系统、安全系统与呼叫中心进行合理连接，当发生高风险事件时及时完成报警任务。

2.2 合理的监测范围

以单位为活动中心，利用传感器建立起日常的监管体系，基于传感器的报警快、时间准、地点准确的优点，能够可靠的将设备所监测到的数据进行传输处理。对于监测范围合理选择最为有效地影响就是能够对于远距离区域进行自动化监测，利用对各类信号进行分析研判及数据分析，将获取到的有效数据与历史数据进行对比分析，形成准确信号并为最终规避风险提供依据。

2.3 有效的需求分析

作为风险预警模型建立的共性基础，需要深化跨部门数据共享交换和业务协同，建设领导服务应用、部门支撑应用、公共服务应用以及监管信息共享，实现对监管信息的互通共享、对监管事件的联合共治以及对监管业务的协同管理。以生态环境领域为例，目前监管部门对于城市运行中涉及环境污染问题十分关注，对于行业生产部门管理要求更加严格，为了能够将城市环境污染风险系数降到最低，需对政务数据及社会数据进行大量收集，然而由于时间较长且数据繁杂，导致信息的准确度需要进行进一步验证。因此，想要更加有效的分析出结论数据，就应该充分了解各数据间的具体关系以及具体需求，通过对城市近几年的业务风险进行多样化的预测，建立起以风险信息为标准的预警需求，整合好后台的管理数据并及时分析，才能为有效监控预警提供支撑[1]。

3.风险预警的智能化技术

3.1 信息化的监控技术

对于各领域的风险预警核查手段需建立在大量数据支撑基础上，同时凭借着信息化手段实施在线监控并结合环境因素进行分析建模。对于风险预警过程中所涉及到的技术手段，在数据采集过程中主要是利用远程监控设备、数据自动化收集设备来获取，在数据分析过程中根据实时的数据进行线性分析，利用大数据技术对环境进行变化趋势预测，通过确定这类因素的变化进展而进行结果的评估，适时的按照行为变化进行预警，最终为高风险行为发出警告并及时制定出综合性应对策略。此外，在某些特定领域中，除了传统信息化手段外还存在着GPS定位、电警数据采集等多维度方式，将大量数据集成至风险预警参考模型，最终实现针对该区域的准确分析结果[2]。

3.2 系统功能设计技术

系统功能设计是指通过采用系统化的关键技术，最终实现监管系统的建设，其系统功能主要有几个方面。（1）智能化的风险数据采集，利用风险信息的采集终端，如传感器等数据收集系统，通过智能化的方式自动筛选出需要警告的数据信息，并及时发出警告指令；（2）自动预警功能，主要是根据实时监管的传感器系统，通过预设参数自动判别危险系数，当自动判别级别达到规定范围，报警系统就会自动唤醒提醒通道并及时通知工作人员处理，进行最后人工干预；（3）权限的控制功能，此项功能主要是为了防止数据的泄露，以数据安全为基础，对于破坏风险预警信号产生逻辑的行为进行预警，并结合定位系统及时展示预警信息。

4.关键技术的具体实现

4.1 信息的采集

风险预警信号数据的采集过程主要为自动化采集方式。当下，自动化采集过程是风险控制过程中最为常见的采集方式，例如在生态环境领域通过对水资源、大气等自然环境的数据搜集，为自动化监测部门提供准确的分析数据，结合通讯技术以及信息化分析手段，与日常监测数据计算出在均值数据进行比对，判断出异常信号，并通过人工处理的方式及时审核相关数据的准确性，将数据结果推送至风险处置部门。

4.2 预警流程

系统的预警流程主要是从实时监测数据采集、人工处理审核、预警发布、预警处理等步骤依次实行。对于风险信息的确认过程，需要进行多维审核，当通过信息化监管手段发现数据存在问题，在系统无法判定准确信号详情情况下，就需要工作人员将数据经人工审核后输入至预警系统，通过可视化的方式提醒管理者，进而快速的进入处理阶段。对于预警信号过高的事实，在自动化处理流程无法满足需要的情况下，则仍需要进行人工干预。在预警处理过程中，需要将发现风险信号转办至问题处理主体单位，并及时告知监管业务部门，监管部门在获取信息后监督问题处理单位对风险信号进行处理反馈，并根据需要提供协同监管支撑，通过建立市级和区级协同监管数据推送反馈系统，实现“一处发现、多方联动、协同监管”，最终形成闭环处理[3]。

4.3 预警信号的风险研判

依托风险预警信号处理流程，在结果信号产生后，利用信息化、大数据最新技术进行可视化图形分类展示和分析挖掘，综合分析利用主客观客体行为大数据信息数据，结合监管规则和市场风险，构建大数据分析模型，形成日常监管分析报告、重点事件分析报告、监管态势分析报告等，为领导决策和各区各部门强化监管提供支持，通过加强对市场主体行为和运行规律的分析，对各类监管数据风险情况进行分析研判，在各领域建立综合性风险监测和预警预测机制。