讓算法成為企業和勞動者權益的“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經營風險和勞動關系智能預警系統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家重點企業納入監測范圍，按期處置率100%，追發薪資248.07萬元。

　　4月14日，系統監測到某技術公司訂單縮減、資金周轉不暢通、工資未按時發放等高風險預警，人社部門立即啟動應急處置流程，經過實地核查，發現該企業已拖欠214名員工工資，立即督促企業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，助力企業風險的“智能預警+快速分派+及時處置”全流程閉環。從代表“高風險”的紅色標簽到“安全無隱患”的綠色標簽，企業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，常態化歸集治理模式為這一應用提供了支持。市發展改革委、市自然資源和規劃局、市市場監督管理局等部門15類數據資源全部歸集至市城運中心，涵蓋企業用工、用電波動、投訴線索、行政處罰和不動產狀態等核心數據。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，初步形成了企業經營和勞動關系的專題庫。

　　在此基礎之上，各部門聯合開發的數據模型在運行中根據實際情況不斷調優。“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小類監測指標。”市城運中心人士介紹，持續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采集互聯網企業動態信息，更好支持提早預警。增加企業個性指標，構建‘通用模型+垂類模型’多維監測模型體系。”城運中心工作人員介紹。

來源：無錫日報