人工智能赋能市场监管的挑战与对策
本文发表于《北京市场监管》杂志2025年第6期，位于第10至11页。
2025年政府工作报告已将“人工智能+”行动确立为国家战略，强调深化人工智能在社会治理中的应用。在数字经济蓬勃发展且市场主体持续增长的背景下，人工智能技术为市场监管的现代化提供了关键动力。然而，随着AI深度渗透市场治理领域，传统监管模式与技术变革之间的不匹配日益明显。数据壁垒、信任危机、制度不适配和基层限制构成了制约市场监管现代化的核心障碍，对公平竞争秩序和消费者权益保护构成了多重挑战。
一、市场监管应用人工智能的实践现状
（一）应用场景拓展：从单点试点到多域覆盖
人工智能已深度渗透市场监管全链条，形成了多元化的应用生态。北京市局探索“AI+政务服务”、“AI+明厨亮灶”和“AI+直播监测”，推出了“市监小e”AI智能咨询服务，构建了一个涵盖登记注册、变更和注销等近3000条专业知识的政务大模型。它自动识别10类风险行为，如鼠患和着装不规范，并创新了AI直播监测系统。广西依托“AI质安通”平台，纵向贯通总局到基层监管业务流程，横向联通行政审批、行政执法、信用监管和12315投诉举报系统，构建了“一次录入、多方共享”的数据治理机制。湖北省局推动全省市场监管系统运用省市县所四级贯通统一的执法办案平台办理行政处罚案件审核和审批业务。借助人工智能技术，它自动推送类案行政处罚裁量建议，实时监测“罚没收入异常增长”和“以收代罚”等情况，及时预警同案不同罚、违规异地执法和趋利性执法等问题。
（二）技术架构演进：从模块化应用到平台化集成
当前智能监管技术体系呈现“底层算力—中层算法—上层应用”的三级架构。在算力层面，依托《算力基础设施高质量发展行动计划》的出台以及“东数西算”工程的推进，为高并发监管场景提供了支撑。在算法层面，经过二次深度开发的DeepSeek等大模型实现了专业化适配。例如，宁夏市场监管部门通过创新应用文本递归切分和端点检测等技术，将复杂操作简化为自然对话，构建了动态知识图谱。该系统能自主更新上百部市场监管相关法律法规，并精准排查风险隐患。
（三）监管模式转型：从事后处置到事前预防
人工智能打破了传统监管的线性导控逻辑，重构了以风险预判为核心的治理框架。传统监管模式受限于信息获取滞后和人力核查局限，往往在损害发生后才启动处置程序，陷入“箭射靶离”的困境。而人工智能凭借海量数据处理、算法建模和实时感知能力，实现了监管重心的前置转移。北京市场监管部门推动构建大模型驱动的电梯智能预警系统，通过物联网采集多源数据，经大模型处理后推送关键信息至维保和使用单位，全量数据向监管部门开放并自动推送预警。重大风险触发监管部门精准检查。佛山市南海区启动了食品安全检测大数据风险分析系统建设，截至2025年3月，累计采集企业自检数据513.3万批次，成功实现了食品安全风险预警和靶向监管。
二、市场监管应用人工智能的现实困境
（一）数据碎片化与共享机制壁垒的双重困境
市场监管系统内部数据呈现出跨部门、跨区域和跨系统的分散特征。其数据格式、存储协议和管理标准存在显著差异，导致统一的数据治理规范和跨主体共享机制尚未建立，从而凸显了监管领域的“信息孤岛”效应。外部数据源在质量和时效性方面存在明显短板，限制了后续的数据建模分析和监管应用。例如，从互联网实时采集的移动电商经营行为数据经常出现冗余、取值偏差或维度缺失，需要通过多维度的数据清洗和标准化处理才能满足监管分析的应用需求。
（二）制度适配困境：规则体系的滞后性与权责模糊
现行制度框架难以适应智能监管的发展需求。首先，立法滞后于技术实践。尽管《生成式人工智能服务管理暂行办法》确立了“包容审慎”原则，但针对市场监管场景的专项法规缺失，对AI决策的法律效力和责任划分未作明确规定。其次，标准体系尚未统一。数据采集规范、算法评估指标和系统安全要求缺乏全国性标准，导致各地智能监管平台重复建设且难以互联。最后，问责机制不健全。当AI系统出现错误执法时，开发者、部署者和使用者的责任边界模糊，缺乏明确的追责路径。
（三）技术基础设施与人才资源的结构性瓶颈
基层监管部门在人工智能技术应用场景中面临结构性矛盾。首先，技术基础设施支撑能力薄弱。基层监管机构普遍存在算力资源供给不足和算法模型部署能力欠缺等问题，难以满足智能化监管的技术硬件需求。其次，复合型专业人才缺口突出。现有监管队伍在技术基础认知、系统操作技能和跨领域整合能力方面存在明显短板，与智能化监管体系对“监管+技术”复合型人才的需求存在显著差距。
三、市场监管应用人工智能的优化路径
人工智能时代的市场监管模式，亟需构建全要素数据归集系统、全周期风险研判模型、全链条协同处置机制，以应对人工智能时代发展带来的技术风险、伦理规范与生态协同等挑战。市场监管必须实现从事后处置向事前预防、从单兵突进向体系作战、从人海战术向智能治理的跨越
（一）构建数据融通体系：夯实智能监管要素基础
规范数据治理，提升数据质量。建立“源头采集—过程清洗—动态更新”的数据全生命周期管理机制，开发数据质量智能核验模块，对录入数据进行实时校验与自动修正。按照“最小必要”原则采集数据，通过数据脱敏和匿名化处理等技术手段，平衡监管需求与隐私保护，符合《个人信息保护法》的合规要求。
创新数据应用，激活要素价值。在合规前提下，探索“公共数据授权运营”模式，允许第三方机构经备案后利用脱敏数据训练监管算法。借鉴分层分类思路，对市场监管数据实施风险分级，建立差异化的数据流动规则。
（二）完善制度保障体系：构建法治监管框架
健全标准规范体系。依据相关人工智能标准化体系建设指南，由市场监管总局牵头制定智能监管系列标准，涵盖数据采集、算法评估、系统安全、性能测试等领域。建立标准动态更新机制，及时将新技术、新场景纳入规范范围。
构建全链条监管机制。建立“事前评估—事中监测—事后追责”的全生命周期监管体系：事前开展AI系统安全评估与算法备案；事中通过技术手段对运行过程进行实时监测；事后明确责任划分，对算法错误导致的监管失误，依法追究开发者与使用者责任。
（三）强化实施保障体系：破解基层落地难题
构建协同治理格局。构建“政产学研用”五位一体创新体系，重点突破监管大数据智能分析、风险预警预测、跨域协同监管等核心技术。支持高校、科研机构与市场监管部门共建联合实验室，建立监管模型动态训练机制。
加强基层能力建设。构建“技术+法律+监管”的跨学科培训体系，重点提升基层执法人员的AI工具使用能力与算法理解能力。针对基层难以引进高端技术人才的现实，推行“周末工程师”“远程顾问”等柔性引才模式，通过购买服务方式引入企业技术专家提供精准指导。创新人机协同监管模式构建“智能辅助决策+人工专业处置”的协同工作机制，制定人机协同操作规范，明确人工智能辅助范围与人工干预标准，同时建立人工复核与应急处置机制，确保监管决策的合法性与精准性。