利用智能体实现人员与企业风险主动预判、精准干预。

1.应用定位

以公安业务为核心，落实国家“人工智能 +”行动的落地实践，以公安业务为核心，构建主动预判、精准干预、安全合规的现代化治理体系。项目聚合公安、社保、医保、司法、工商、税务、社区、交通等多源数据，通过隐私计算实现数据 “可用不可见”，保障个人与企业隐私安全。面向人员与企业两大场景，运用 AI 构建经济、健康、情感、行为四维风险模型，实现从 “被动响应” 向 “主动预判” 转变，对高、中、低风险对象分级处置。可精准预警极端行为、矛盾纠纷、涉险物品等治安隐患，辅助企业开展用工背调、心理测评，帮助政府及时发现企业经营与失业风险。兼具数据安全、算法合规与跨部门协同能力，显著提升治理效能，为公共安全、社区治理、企业监管提供可靠技术支撑。

2.问题痛点

  ○  传统治理被动：从 “事后处置” 转向 “事前预判、事中干预”。

  ○  风险发现滞后：人员极端行为、企业经营 / 用工风险难以及时预警。

  ○  数据孤岛：公安、社保、司法、工商等数据未打通复用。

  ○  隐私与安全隐患：多部门数据融合易造成敏感信息泄露。

  ○  监管与服务粗放：企业背调、用工风险、社会稳定管控效率低。

3.管理要点

  ○  数据合规管理：严格隐私计算，敏感数据全加密，算法合规可控。

  ○  风险分级管理：高 / 中 / 低风险分层处置，高风险提前干预、中风险密切观察、低风险常态监测。

  ○  跨部门协同：公安、司法、社保、工商、社区联动共治。

  ○  模型迭代管理：持续优化人员 / 企业风险模型，保障研判精准。

  ○  安全底线管理：数据不出域、可用不可见，保护个人与企业隐私。

4.核心价值

  ○  治理模式升级：被动响应→主动预判，源头化解治安与稳定风险。

  ○  效能显著提升：精准识别高风险人员与问题企业，减少警力与行政成本。

  ○  安全与隐私兼顾：数据安全与隐私保护贯穿全流程。

  ○  底座可扩展：搭建智能体底座，支撑后续更多治理场景接入。

  ○  社会稳定加固：提前干预极端行为、企业暴雷、群体性纠纷。

5.核心能力

  ○  多源数据聚合：整合公安、人社、司法、工商、社区、交通、心理测评等数据。

  ○  隐私计算：数据加密、计算成果加密，实现 “数据可用不可见”。

  ○  四维 AI 建模：人员（经济 / 健康 / 情感 / 行为）、企业（资产 / 法律 / 行为 / 用工）风险量化建模。

  ○  风险智能研判：自动分级预警，生成干预建议。

  ○  全栈技术支撑：大数据平台、AI 模型训练、信创国产化、多语言开发。

6.实战成果

（一）人员治理

  ○  高风险人员：劳资纠纷 + 过激言论 + 轨迹异常，精准预警并干预。

  ○  中风险人员：邻里纠纷 + 精神类药物断购 + 规避监控，及时关注疏导。

  ○  涉赌负债 + 购买危险物品，提前阻断安全隐患。

（二）企业治理

  ○  企业精准背调：识别社保中断、劳动仲裁、就业心态不稳人员，降低用工风险。

  ○  政府监管：通过社保异动、仲裁激增预警企业经营风险，提前稳就业、防纠纷。

7.适用场景

  ○  公共安全：重点人员管控、极端行为预警、治安隐患排查。

  ○  社区治理：矛盾纠纷、家庭风险、特殊群体关爱。

  ○  企业监管：经营风险、用工风险、欠薪 / 裁员预警。

  ○  政务服务：精准背调、合规核查、稳定维护。

  ○  跨部门协同：公安、司法、人社、税务联合治理。