杜玉春、张小劲 | 市场监管部门面向“十五五”纵深推进智慧监管的挑战与对策

市场是全球最稀缺的资源，也是构建新发展格局的重要支撑。我国已形成超大规模市场，经营主体数量庞大、业态复杂多元。截至2024年11月底，我国实有登记注册经营主体数量1.89亿户，其中企业6086.7万户，分别同比增长3.1%和5.4%。已经或即将出现的海量、异质、复杂的监管对象，对市场监管能力及体系建设提出了更高要求。市场监管作为有效市场与有为政府的关键结合点，是实现经济高质量发展和国家治理现代化的重要保障。党和国家高度重视市场监管能力与体系建设，持续推进监管能力与监管模式创新。随着数字技术的持续深度演进，市场监管正经历从传统人力密集型向数据驱动、智能协同的现代治理模式转型。

“互联网+”到“人工智能+”的变迁，标志着数字智能技术赋能经济社会发展进入新阶段。“互联网+”以“连接”为核心，推动了业务流程在线化与数据化；而“人工智能+”则有望通过推动从“连接”到“认知”的跃升，以知识生成与智能决策变革生产、消费与治理既有范式。国务院2025年8月印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，要求“深入实施‘人工智能+’行动”“加快培育发展新质生产力”，并设定了“到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段”的战略目标。“十五五”时期作为该战略全面落地的重要阶段，将成为“人工智能+”深度融合与制度创新的关键窗口，其引发的业态创新、风险复杂化和主体多元化，对市场监管提出了前所未有的新挑战，同时也提供了历史性发展机遇。

在上述背景下，智慧监管作为市场监管部门促进监管效能提升的重要手段，被赋予新的使命。它不再仅是技术工具的叠加，更是应对高度智能化、生态化市场环境的系统性治理变革。面对算法驱动的市场主体、跨域融合的新兴业态，以及高度隐匿的新型风险，智慧监管必须加速实现从辅助手段到核心抓手的转变。有鉴于此，笔者旨在探讨面向“十五五”时期，市场监管部门应如何把握“人工智能+”带来的机遇，并科学有效应对其引发的深层挑战，从而纵深推进智慧监管，实现高质量发展。

以2015年国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》为标志，我国全面启动实施“互联网+”行动。十年来，我国互联网取得快速发展，互联网应用生态逐步繁荣，互联网已渗透到生产、生活、社会治理的方方面面，成为推动产业升级、消费变革和民生改善的重要力量。在“互联网+”时代，市场监管已初步迈入智慧监管1.0阶段，其核心特征是以信息化、网络化为基础，推动监管业务的数字化和部分智能化。“互联网+监管”通过构建统一的数据平台和业务系统，实现了行政许可、信用公示、投诉举报等业务的在线办理与信息共享，提升了监管的透明度和效率。如国家企业信用信息公示系统、全国12315平台、“双随机、一公开”监管平台等的建设与推广，初步实现了跨部门数据互通和协同监管。各地探索的“一键扫码”“明厨亮灶”“信用风险分类”等实践，体现了数据驱动下精准监管的雏形。然而，这一阶段的智慧监管仍以“连接”和“流程线上化”为主，缺乏对复杂行为的智能研判和实时响应能力，数据孤岛、系统协同不足、技术应用浅表化等问题依然明显。

随着“人工智能+”行动的到来与推进，市场监管的对象及其行为正经历多样显著变化。平台企业、数据服务商、AI模型提供商、自动驾驶服务商等新型市场主体不断涌现，其依托算法和大模型开展的经营活动，呈现出高度智能化、生态化和去中心化的特征。前述对象的变化不仅重构了市场运行的基本单元，还催生了算法定价、个性化推荐、生成式商业内容创作、智能合约执行等一系列新型市场行为。这些行为多由代码和模型自主驱动，传统基于人工意图的监管框架难以有效覆盖，亟需监管范式从“管人”向“管算法”与“管人”并重转变。

与此同时，市场监管领域的风险形态也进一步演进至“算法化”阶段。传统风险如虚假宣传、欺诈等，在AI加持下变得更具隐蔽性和精准性，而新型算法性风险如算法共谋、算法歧视、数据滥用、模型安全漏洞、“深度伪造”欺诈等日益凸显。这类风险往往具有跨域性、实时性和自适应特征，其识别与处置远超传统监管的能力范围，尤其当AI系统参与甚至自主决策时，责任认定变得异常复杂。这要求监管体系必须突破传统法律主体框架，引入算法审计、伦理审查和动态问责机制。

面对这些变化，市场监管部门须具备理解、评估和干预算法的能力，实现从末端处置向全过程嵌入转变。监管者需掌握技术手段，对AI模型进行透明度审查和合规性测试，并建立适应智能体行为的风险预警与应急响应机制。这不仅是对监管工具的要求，更是对监管理念、法律制度和协同机制的全面挑战，要求智慧监管必须实现从辅助支撑到核心引领的跃升，以匹配“人工智能+”时代的复杂性与动态性。

“人工智能+”时代的加速到来，为智慧监管的纵深推进提供了前所未有的发展契机与变革条件。智慧监管不再仅是传统意义上的信息化工具改进，而是依托大数据、人工智能等数智技术，实现“感知—分析—决策—响应”全链条的智能化、智慧化跃升，其赋能路径主要体现在技术赋能、数据驱动和模式创新等层面，以构成“人工智能+市场监管”的新型智慧监管范式。

（一）技术赋能：从信息化到智能智慧化

以“大智移云物区”为代表的数智技术集群深度赋能市场监管，成为推动其从“信息化”向“智能化”转变的关键引擎。物联网（IoT）设备的广泛部署使得监管具备实时、全域、多维的感知能力，实现对市场行为的高频监测与动态捕捉。如北京市大力推行“非现场监管”，推动49个监管部门广泛应用数据比对、远程检查、企业自主提交材料等8种非现场监管方式，以科技手段赋能高效精准监管，将现场检查转变为“不见面”“非接触”式监管。截至2025年3月，全市非现场检查量占比达40.9%，实现1682项监管数据跨部门共享共用，为企业减负成效明显。

生成式人工智能和大模型技术则进一步推动监管分析能力发生质变，可自动完成风险预警、投诉分类、文书生成等复杂任务。报道显示，福建省已在部分地区试点引入大模型，重点推进消费维权、特种设备安全监管、执法办案等场景的AI应用落地，以数字化、智能化改革为驱动，进一步优化营商环境，为经营主体注入数智发展新动能。区块链技术则通过不可篡改、全程可追溯的特性，为监管证据固定、溯源问责提供了可信机制，强化了监管的法治基础和数据权威性。

（二）数据驱动：从“孤岛”“烟囱”到联动融通

数据驱动是智慧监管实现从“碎片化”向“一体化”演进的关键支撑。在政策层面，《政务数据共享条例》等政策文件为跨部门、跨层级数据融合提供了制度依据及动力，有望加速打破过去因条块分割导致的“信息孤岛”和“数据烟囱”。在技术层面，随着全域数据图谱构建技术与隐私计算日益成熟，在确保数据安全与个人隐私的前提下，对多源数据进行融合分析并释放其价值已具备技术可行性。如浙江省推行的“浙食链”系统，该系统通过商品编码升级与数据联动，已经初步实现了从生产到销售的全链条监管数据贯通。该类实践表明，数据不仅是辅助性资源，也是成为驱动监管精准施策和科学决策的新型生产要素。

（三）模式创新：从单方监管到多元共治

政企协同、“人感城市”等模式创新，体现了智慧监管从“政府主导”向“多元共治”的结构性转变。政企协同持续深化，大型平台企业如美团、阿里等通过数据开放接口（如“政企通”），将平台内商户行为数据与政府监管系统对接，使企业数据能力成为公共治理的有效延伸。社会参与维度也在技术赋能下大幅扩展：“吹哨人”制度结合AI匿名分析技术（如浙江绍兴“云端哨兵”监管矩阵），提升了线索发现与处理的效率；公众“扫码监督”模式（如重庆“山城有信”信用码）在移动端即可完成对企业信用的一键查询与实时反馈，形成社会力量参与监管的良性循环。

在这一过程中，“人感城市”理论观点的形成及扩散特别彰显了“多元共治”。该模式强调以市民诉求为传感器驱动治理响应，尤其注重对高频、高关注度民生问题的实时感知与处置。在各地12345政务服务便民热线接收的群众诉求中，市场管理类问题——如消费纠纷、价格违法、食品安全、广告虚假宣传等长期位居前列，反映出公众对市场秩序与安全的高度关切。这一客观现实为智慧监管明确了优先级和问题导向，推动建立以诉求为牵引、数据为支撑的协同治理机制。如通过整合热线工单与监管业务系统，可实现诉求精准分派、风险智能预警和处置全程闭环，显著提升监管响应速度与公众满意度。

这些创新共同推动形成“政府主导、企业履责、社会协同、公众参与”的现代化监管生态，既体现了技术赋能下多元共治的模式进阶，也契合了以人民为中心、响应群众关切的治理理念和监管要求。总而言之，“人工智能+”为智慧监管的纵深发展奠定了坚实的技术基础、数据基础和机制基础。未来，它不仅有助于大幅提升监管效能与精准度，还可通过重构监管参与方的角色与互动模式，推动监管理念与实践从传统“人盯人”向现代“数智治”的深刻转型。

智慧监管作为现代市场监管体系的核心组成部分，其纵深推进仍面临多维度、深层次的结构性障碍。这些障碍既包括长期存在且亟待解决的基础性、机制性问题，也涵盖“人工智能+”时代背景下涌现的新型挑战。系统识别并分类剖析这些障碍，是构建适应“十五五”时期高质量发展要求的智慧监管体系的前提。本部分将智慧监管面临的挑战划分为“固有瓶颈”与“时代新题”两种类型，以期清晰呈现其结构性特征，为后续对策的精准施策提供依据。

（一）对超大规模市场实施智慧监管的现实瓶颈

固有现实瓶颈主要指智慧监管在发展进程中长期存在、尚未根本破解的基础性与机制性问题。其中，基础设施支撑不足与标准体系缺位居于首位。物联感知设备在高风险领域的覆盖率偏低，边缘计算节点部署不足，导致实时数据采集与响应延迟，难以满足非现场监管的即时性需求。更深层次的问题在于标准体系的碎片化，如各省信用风险分类指标不一、区块链溯源与AI行为识别缺乏国家标准，严重制约跨区域协同监管效能。同时，制度供给滞后也加剧了执行困境，基层大量业务仍依赖传统流程，数据权属界定、电子证据效力等基础规则尚未完善，阻碍了监管范式从工具应用向系统集成融通的转型提升。

数据要素流通不畅与价值释放不足，是另一项突出的瓶颈。尽管数据被确立为新型生产要素，但其在智慧监管中的潜能远未充分释放。一方面，跨部门、跨层级的数据共享机制仍不健全，市场监管与税务、社保等关键系统的数据对接效率低下，“数据孤岛”现象依然存在；另一方面，数据质量参差不齐、口径不一，也影响了分析模型的准确性。此外，数据要素的市场化配置机制尚未形成，高价值公共数据的开放范围有限，企业数据授权开发与利用模式不成熟，数据安全与隐私保护的平衡难题进一步增加了数据融合使用的合规成本与技术门槛。

可持续运行机制缺位是智慧监管面临的第三大瓶颈。当前，智慧监管项目多依赖财政资金投入，缺乏多元化、市场化的“造血”机制，社会资本参与意愿较低。系统接入、接口调用及物联设备运维成本高昂，尤其对经济欠发达地区构成沉重负担。同时，面向经营主体（尤其是小微企业与个体商户）的可持续服务模式尚未建立，缺乏合理的激励相容机制，导致智慧监管生态的良性循环难以形成，制约其全域覆盖与长效运营能力。近期，实践中已出现激励相容机制的有益探索，如高德地图于2025年9月推出“扫街榜”，通过用户真实导航、到店行为数据与信用体系结合，动态生成商户榜单，并为优质商户提供流量曝光与消费补贴，日均带动千万级客流，初步形成“数据赋能—商户受益—生态繁荣”的正向循环。此类平台化、市场化的激励模式，为智慧监管可持续运行提供了可借鉴的路径。

（二）“互联网+”向“人工智能+”转变中的新挑战

时代新题及挑战源于“人工智能+”行动的深入实施，及其对市场监管对象、手段与环境带来的颠覆性变化。技术应用的深度与广度不足尤为显著。当前，AI技术在监管中多应用于事后追溯与简单分类任务，在事前风险预警、复杂行为研判等关键环节的渗透不足，面对平台算法垄断、生成式AI虚假信息等新型风险，监管工具的研发进度明显滞后。同时，AI模型的可解释性、鲁棒性仍有待提升，误报率与漏报率较高，影响了监管决策的可靠性及信服力。

算法治理与伦理规则阙如构成了第二类时代新题。随着算法日益成为市场运行与监管的核心驱动力，其透明度、公平性、可问责性缺乏制度规范。如AI生成内容（如自动撰写的执法文书）的法律效力尚未明确，算法歧视的认定与救济机制缺失等。监管部门对市场主体所用算法的监测、审计与干预缺乏法律授权与标准依据，难以应对算法共谋、深度伪造等新型风险，亟需建立覆盖算法全生命周期的治理框架。

数字鸿沟与技术适配性挑战是第三类时代新题。“人工智能+”加速了市场智能化进程，但老年经营者、小微主体等受到数字化能力与资源的约束，在有效接入智慧监管系统方面存在困难，面临着被排除在数智治理体系之外的风险。同时，既有技术解决方案对方言、特殊场景（如农村集市、夜间经济）的适配性较差，存在语音识别错误率高、图像分析模型偏差大等问题，降低了智慧监管系统在基层应用的实效性。

算法权力不对称与监管公平性挑战是第四类新题。随着算法在经济与社会生活中的深度嵌入，算法不仅成为一种技术工具，更逐渐演变为一种新型权力形态。具备强大算法能力的市场主体（如大型平台企业、AI模型提供商等）可通过算法实现定价优化、用户画像、行为预测甚至市场操纵，形成“算法权力垄断”。这种权力不仅可用于对抗或规避传统监管手段，而且能够通过算法合谋、数据壁垒等方式削弱监管的有效性。进一步而言，智慧监管虽然在技术上依赖人工智能与大数据，但其算法能力与资源往往难以与头部企业相匹配，导致监管部门在面对高度算法化的监管对象时出现“能力鸿沟”。监管算法可能在响应速度、预测精度、复杂场景适应性等方面落后于企业自有算法，从而造成监管盲区或滞后性。更值得警惕的是，这种技术不对称可能引发监管公平性问题：智慧监管系统更容易对中小微企业、个体商户等算法能力较弱的主体实施有效监管，而对那些拥有强大算法能力与技术团队的大型企业则难以实现同等深度的穿透式监管，导致算法能力较强者更易规避监管，而算法能力较弱者则面临更严格的监管压力的局面。

多元共治生态不成熟是第五类时代新题。数字治理生态下智慧监管的理想模式应当是政府、平台企业、行业协会、公众等多元主体的协同参与，但当前政企社协同多停留于表面。平台企业数据开放的动力不足，行业协会缺乏深度参与的技术能力与制度通道，公众监督线索的转化效率低下，第三方专业机构在标准制定、数据鉴证、效果评估中的作用尚未充分发挥，智慧监管共建共治共享的生态体系尚未形成，制约了其响应复杂性、多样性市场需求的整体效能。