12月19日，由新華網主辦，中國人民大學公共政策研究院、中國政法大學城市發展與治理研究院、中國人民公安大學治安學院、《信訪與治理研究》刊物等學術支持，綠色全域（北京）文化傳媒有限公司協辦的“數字經濟與社會治理暨2024社會治理創新分享大會”在北京召開。浙江省杭州市“AI驅動 數字賦能 推動預付式消費數字化監管模式改革”的經驗做法入選“2024社會治理創新實踐案例”。

近年來，隨着健身、教培、美容美發等行業“預付式消費”經營模式興起，因企業經營困難閉店、惡意圈錢跑路等引發的涉眾矛盾糾紛持續增長，如何提前有效防範處置成為全國性難題。杭州瞄準這個“小切口”，推動預付式消費數字化監管模式改革，通過線上數據歸集、算法模型構建、數據安全管理和線下處置機制閉環，着力破解預付式消費風險預警不及時、處置不協同等問題，實現風險處置由“信息滯後被動處置”向“線上預警提前防範”轉變。

今年以來，拱墅區試點建設預付式消費風險研判預警系統，並在全市推廣運行。系統累計接入企業200余萬家，6.7萬家涉預付式消費企業納入AI大模型風險監測，預警風險企業3108家，落實屬地線下核查2375家，提前干預處置299家，有效遏制該領域涉穩問題高發趨勢。

以“網絡+網格”為載體，建立一個數據底座。聯合市信訪局、市公安局、市法院，先後多次召開數據歸集對接會，實時歸集全市12345信訪投訴、110警情、類型化案件等企業風險數據125萬餘條；聯動市市場監管局、市稅務局等綜合監管部門匯聚市場經營主體、企業納稅信息等企業信息數據1470萬餘條；發動全市14725個基層網格排查涉預付式消費企業信息和風險數據336萬餘條。系統對歸集數據開展實時清洗，建立企業風險專題數據庫並實時更新，為AI大模型提供及時、充足的運算數據資源。

以“標籤+算法”為邏輯，完善一套觸發體系。跟蹤分析多家近年來閉店、暴雷預付式消費企業的生命周期，梳理出共性風險特徵84個，通過AI大模型從歸集數據中挖掘短期內企業信息頻繁變更、短期內消費投訴頻發、異常促銷和大額充值、疑似職業揹債人等預付式消費企業風險特徵，設定成預警標籤。在此基礎上，構建風險預警算法模型，根據美容美發、健身、教培等不同行業實際，梳理風險企業觸發的標籤數和預警值。系統對風險企業進行多標籤疊加，累計總分後觸發紅、黃、藍三色預警。

以“核查+處置”為流程，健全一條處置閉環。全市建立預付式消費風險預警處置工作機制，市綜治中心統籌全市預付式消費風險預警研判的常態化運行，並將預警模型産生的風險線索、各地申請提級流轉的預警事件、人力情報發現的風險信息流轉各區縣（市）核查處置。區縣（市）社會治理中心負責該轄區預付式消費風險研判系統建設和日常運行，在核查處置市級預警線索的基礎上，自主開展企業風險預警和閉環處置工作。屬地街道、行業主管部門根據企業預警風險開展核查處置，及時反饋處置進展情況，實時動態調整預警風險等級，最終形成預付式消費風險企業“預警—核查—定級—處置”閉環處置流程。

系統全面運行以來，在風險預警、聯動處置、基層減負、社會效益等方面，都取得良好的階段性成效。風險預警更準、聯動處置更早、減負增效更實、社會效益更好。