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(2025年“数据要素×”大赛全国总决赛应急管理赛道一等奖、湖北分赛城市治理赛道一等奖)
一、场景描述
当前，应急管理部门直接监管的高危企业数量大、类型多，自然灾害种类多、分布广，安全形势依然严峻。依靠传统的人盯死守，无法精准识别风险，科学研判风险、高效处置风险。
本项目以数据要素为驱动，数据应用为核心，数智赋能为目标，通过搭建覆盖多行业领域、多层级组织、多管控环节的综合风险监测预警平台，有效解决风险监测手段单一、风险研判模型失真、风险防控责任悬空等堵点难点问题，有效推动事故预防关口前移。
二、主要做法
1.构建多节点数据采集链，筑牢数据要素基础。在省、市、企业部署数据采集节点，制定风险数据采集标准，通过目录级联和服务级联的方式，实现纵向部省市企业，横向各委办厅局，动态静态、历史实时数据汇聚，打破行业信息壁垒，确保风险底数清，监测手段全。
2.应用AI驱动数据治理技术，提升数据治理效率。以“RAG + Agent + MCP”为数据治理核心底座，基于语义理解并通过对话形式完成数据对标与智能编目，自动推荐治理规则，实时检测数据异常，形成“发现—对标—编目—治理—监测”的完整闭环，有效减少对人工的依赖度，显著提升针对海量、多源异构数据的治理效率。
3.组建多模型集群，强化数据智能应用。对海量数据进行标注、关联，形成高质量的风险研判、评估数据主题库，结合风险机理模型科研成果，形成风险研判大模型，充分应用应急管理部“久安”大模型基础能力，构建多源、可交叉验证的数据体系，全面提升模型在风险分析和风险评估中的精准度。
三、应用成效
平台上线以来，有效监测并处置安全风险预警事件1.9万余起，有力支撑全省生产安全事故“三个下降”，有力守护人民群众生命财产安全。
多手段集成，风险监测能力大幅提升。整合九类监测手段，形成功能互补、全时在线的综合监测网络，从人、机、环、管多维度进行监测，有效避免监测盲区。
多模型融合，风险预警精度大幅提升。利用大模型对监测到的异常情况进行多模态数据关联分析，形成风险成因、影响后果、处置措施等预警信息，有效避免预警信息抽象、失真等问题。
多环节贯通，风险处置效率大幅提升。建立智能跟踪反馈机制，超期或处置不规范行为进行智能提醒与升级督办，确保每个风险事件实现闭环管理。全流程电子留痕与责任链条可视化，有效避免责任不落实的问题。
多场景应用，风险数据价值大幅提升。平台形成的区域、行业、企业风险评估报告，为各级应急部门差异化执法、应急资源前置、工作安排部署，为银行、保险机构资金风险控制、安全预防费用投向提供了高质量数据支撑。
