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謝鵬鑫 杜婷 隨著數智技術的發展，當前，大數據、人工智能(AI)、云計算等先進科技正日漸應用于勞動關系風險監測預警中，推動勞動關系治理從傳統的事后處置向事前監測預警轉變。這一轉變不僅有利于防范化解勞動關系領域的風險隱患，也為勞動者權益保障和企業健康發展提供了堅實的技術支撐。
勞動關系風險監測預警平臺的核心功能在于運用AI技術對多維度數據進行實時分析，從而實現對勞動關系風險的智能監測和精準預警。例如，北京市總工會搭建的勞動關系風險監測預警平臺，建立了“三早、三對接、三聯動”工作機制，實現了勞動關系風險監測預警的數字化、智能化和專業化。上海市閔行區人社局建立的勞動關系智慧預警管理平臺，利用大數據、云計算、人工智能等方式，對企業多維度數據進行智能分析，精準預判企業風險等級，推動了勞動關系風險監測的實時化、可視化。重慶市九龍坡區運用“互聯網+大數據”手段打造的和諧勞動關系公共服務智能平臺，通過構建勞動關系風險監測預警指標體系，整合多部門數據，對影響勞動關系和諧的因素進行動態監測和分級預警，實現勞動關系隱患矛盾的提前預防和快速化解。由此可見，運用AI技術實時監測勞動關系風險，能夠有效預防和化解勞動爭議，提高勞動關系風險處置的效率和效果。
盡管勞動關系風險的智能監測和精準預警取得了顯著成效，但在運行過程中仍面臨一些有待解決的問題。首先，部門間的數據共享和整合尚不充分。勞動關系風險監測預警的基礎是大數據，但勞動關系相關數據涉及就業、社保、工商、稅務、企業等跨部門數據，部分部門存在一定的數據壁壘，數據共享的意愿不強，影響了監測預警的準確性和全面性。其次，部分平臺的預警模型尚不夠成熟。勞動關系風險監測預警的核心是構建科學合理的預警指標體系，需要進一步優化設置指標體系和預警模型，提高預警的精準度。再次，一些地區基層工作人員對平臺的應用能力不足。勞動關系風險監測預警平臺一般涉及市、區等多個層面，基層工作人員收到監測預警信息后的處理效率，直接影響監測預警機制的實施效果。此外，相關法律法規尚不完善。勞動關系風險監測預警涉及數據的隱私保護、平臺的運行流程和操作標準等，需要加強對相關工作的法律支持。
為了進一步提升勞動關系風險監測預警機制的效果，需采取一系列針對性措施。其一，加強數據整合是基礎。需要構建統一的數據共享平臺，打破部門間的數據壁壘，整合行政數據、企業數據和第三方平臺數據等多維度數據資源。通過數據的互聯互通，能夠全面、及時、準確地掌握勞動關系的動態變化，為風險監測和預警提供可靠的數據支撐。其二，優化預警模型是關鍵。需要構建涵蓋勞動用工、社會保險、權益維護、生產經營等多個維度的指標體系，并利用機器學習等前沿技術，不斷對預警模型進行優化和升級。同時，注重模型的適用性和可解釋性，確保預警結果能夠為決策提供有力支持，提高預測結果的精確度。其三，提升基層實踐能力是保障。通過組織專業培訓、編制操作手冊等方式，增強基層工作人員對監測預警平臺使用的熟練度和重視程度。同時，借助信息化手段，開發便捷實用的監測工具和移動應用，提升基層實踐人員的工作效率。其四，完善法律法規是支撐。明確監測預警工作的職責分工、操作流程和執行標準，以及監測預警數據的導入規制、使用權限和隱私保護。通過健全的法律法規框架，保障監測預警工作有法可依、有章可循。其五，強化跨部門協作是動力。通過建立聯席會議制度，明確勞動仲裁、監察、法院、工會等各部門職責，建立健全跨部門、跨層級的協作機制。可以設立專門的協調機構，及時溝通和解決勞動關系風險監測預警工作中的問題。其六，多元主體參與是拓展。一方面，通過建立舉報獎勵機制、開展宣傳教育活動等方式，鼓勵引導社會力量參與勞動關系風險監測預警。另一方面，通過與第三方技術服務機構、高校及科研院所等合作研發，共同推進勞動關系監測預警技術的發展與應用。
(作者單位：西南財經大學)
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