让算法成为企业和劳动者权益的“守护者”，这件事在无锡落地成为现实。上线运行两个月，无锡市城运中心打造的全省首个企业经营风险和劳动关系智能预警系统就凭借在大模型的深度应用收获显著治理成效：截至目前，已将6576家重点企业纳入监测范围，按期处置率100%，追发薪资248.07万元。
4月14日，系统监测到某技术公司订单缩减、资金周转不畅通、工资未按时发放等高风险预警，人社部门立即启动应急处置流程，经过实地核查，发现该企业已拖欠214名员工工资，立即督促企业尽快筹集资金支付工资。4月30日，欠薪数额支付完毕。
打开i无锡，企业经营风险等级查询、风险详情展示、风险核查、AI风险报告、关键词标注等功能一目了然，助力企业风险的“智能预警+快速分派+及时处置”全流程闭环。从代表“高风险”的红色标签到“安全无隐患”的绿色标签，企业经营风险消除的背后是Deepseek大模型从“接入”到“嵌入”的转变。
“中心自2月接入Deepseek就一直在探索其深度赋能城市治理的路径。”市城运中心人士表示。数据之于大模型就如燃料之于汽车，常态化归集治理模式为这一应用提供了支持。市发展改革委、市自然资源规划局、市市场监督管理局等部门15类数据资源全部归集至市城运中心，涵盖企业用工、用电波动、投诉线索、行政处罚和不动产状态等核心数据。这些数据与市城运中心“一企一档”数据库在多轮融合治理下，初步形成了企业经营和劳动关系的专题库。
在此基础之上，各部门联合开发的数据模型在运行中根据实际情况不断调优。“利用AI算法学习了近三年涉企涉劳动关系案件数据，抽取企业共同相似特征65类，结合专家部门经验判断形成了5大类47小类监测指标。”市城运中心人士介绍，持续学习中算法准确度从60%上升至90%。目前数据模型迭代升级20余次，模型代码达1200余行。
“我们还将探索应用Deepseek采集互联网企业动态信息，更好支持提早预警。增加企业个性指标，构建‘通用模型+垂类模型’多维监测模型体系。”城运中心工作人员介绍。
