智慧监管赋能企业标准合规

随着市场经济快速发展，企业标准数量呈现快速增长，传统监管模式在效率与精准性方面面临挑战。企业是标准化工作的主体，是标准制定的中坚力量，是标准实施的最终执行者。企业标准的水平也在一定程度上体现了企业的核心竞争力。

 

 

企业标准自我声明公开和监督制度的施行，使得企业可以随时随地公开所执行的标准，企业公开标准实现便利化、信息化，从原来备案标准平均14天缩短至现在公开一项标准只需10分钟，企业成本明显降低，企业松绑减负的同时，有力激发了市场主体创新创业的积极性，市场标准的发展活力得到充分释放。

 

截至2025年7月，已有近60万家企业通过全国企业标准信息公共服务平台上报了超过414万项执行标准，涵盖了近690万种产品。如果仍然沿用传统的人工方式组织专家逐项开展标准合规性检查，一是抽查覆盖面受到限制，二是难以实现对标准关键指标的实时监测与风险预警。

 

新一代信息技术为破解上述难题提供了新路径——人工智能可实现对海量标准文本的智能比对与动态监测，大数据能构建企业标准合规风险画像，区块链则有助于建立不可篡改的标准实施证据链。

 

地方实践中围绕智慧监管也开展了探索和创新，如内蒙古、福建初步尝试数字化治理工具与标准化监管的融合。通过建立标准文本的动态监测模型，监管部门实现了从“事后处罚”到“事前预防”的治理转型，这种技术赋能的监管模式正在重塑政府与市场的互动关系。

 

因此，有必要将智慧监管的思路和方法引入到企业标准合规建设上来，通过搭建监管模型明确关键要素、通过突破关键技术实现监管转型，为推动标准数字化打下基础。

 

 

智慧监管全周期治理模型框架包括智能预审模块、实时监测模块、风险干预模块、指导服务模块四部分。

 

智能预审模块通过构建智能化检测体系，对企业上传的执行标准（特别是企业自主制定的企业标准）开展全流程结构化解析和分析。可快速筛查标准中存在的格式错误、要素遗漏等问题，显著提升预审效率与准确性，提升平台上公开标准的质量水平。实时监测模块通过共享与标准相关的数据，比对最新的关键内容和指标，可实时动态监测标准状态，特别是当外部条件发生变化时，提醒标准制定方及时复审，以免不满足合规性要求。风险干预模块通过大数据分析技术整合企业核心指标，确定指标权重，开展风险分析。可以实现监管资源的精准配置与风险闭环管理，为监管者、消费者和社会公众提供直观的风险提示。指导服务模块通过搭建数字化标准化能力提升平台，集成编写、比对、翻译等功能，满足企业个性化和能力提升需求。可以提升企业标准化能力，带动合规意识和能力的增长，从源头上解决企业编制标准水平不高的问题。

 

 

技术对监管模型的赋能主要有三个方面，首先是大数据分析技术可用于风险识别和评价。通过深度整合多源异构数据资源，构建“三维一体”风险预测指标体系。通过自然语言处理（NLP）技术解析标准文本中的关键技术参数，运用关联规则挖掘算法分析投诉数据中的质量缺陷分布特征，并结合行政处罚记录识别高频违规领域；同时引入时间序列分析预测风险演变趋势，建立动态风险评估模型。

 

其次是人工智能应用可用于研发标准文本智能比对系统。该技术通过构建包含百万级标准条目的知识图谱，自动解析企业标准与核心要素上的差异。系统智能标注差异点并提供修改建议，同时可实时追踪标准修订情况，提醒企业及时调整。通过人工智能技术的应用，可以使标准一致性检验效率提升80%以上，准确率达95%，有效降低误差。

 

再次是区块链技术用于标准监管，可提升监管透明度、效率和安全性，其应用体现在以下方面：一是技术标准制定，为监管提供统一框架。二是监管流程优化，利用区块链不可篡改特性，实现监管数据实时上链、全程留痕。三是打破信息壁垒，促进不同监管部门数据共享。通过区块链技术的应用，可以使标准监管更加科学合理，可信度和公信力进一步增强。

 

 

智慧监管模型的应用面临现实挑战。语义歧义问题已成为制约标准数字化的关键痛点，术语表述不统一、概念界定模糊等现象，导致跨企业协作时出现理解偏差。针对此问题，亟需构建覆盖细分领域的标准化语料库、开发智能校验工具，同步开展企业标准化人员培训。

 

此外，企标合规性的判定，依赖于多个数据库。数据共享与跨部门协作是提升企标合规性判定效率的关键路径。企标合规性的科学判定需依托多维度数据库支撑，通过建立跨部门数据共享机制，打破“信息孤岛”。同时，依托区块链技术实现数据上链存证，确保跨部门传输的准确性、不可篡改性及可追溯性，为合规性比对、风险预警及监管决策提供全域、可信的数据基础，推动形成“标准共建、信息共通、监管共治”的协作生态。

 

第三点是法律效力层面需明确权责边界与程序规范。对市场监管部门而言，系统自动生成的企标合规性判定结果仅作为初步筛查工具，需经执法人员结合实际进行人工复核，必要时还需组织专家论证或现场核查，最终形成的书面结论方可作为执法依据，以此规避算法误判风险，保障执法程序的合法性与公正性。对企业而言，系统判定结果涉及标准修订或废止等重大决策时，需企业组织技术团队进行合规性分析，必要时咨询标准化服务机构或行业协会，形成内部论证报告后方可启动修订程序，避免因简单依赖系统结论导致标准体系衔接失衡或合规漏洞。

 

 

通过智慧监管赋能企业标准合规，可显著提升标准化治理效能，使监管部门从事后处罚转向事前预警与全过程闭环管理。随着前沿领域技术标准的加速迭代，企业标准将面临更复杂的治理挑战——如何在保护创新活力与维护市场公平之间找到平衡，将是未来企业标准合规的核心命题。为进一步拓展智慧监管的深度与广度，还应聚焦以下关键问题：

 

首先是技术与标准融合路径。基于5G/物联网环境下的实时监测能力，深度挖掘多源异构数据，构建“机器可读—智能执行—全程追溯”的动态监管体系；在区块链与元宇宙场景中，探索标准数字化与可视化协同的新模式，提高监管透明度与公众参与度。

 

其次是模型验证与绩效评估。制定完善的监管模型验证框架，通过典型行业或区域试点，衡量技术应用对企业标准合规率、抽查覆盖率及响应时效的提升幅度，并形成量化报告，为政策制定和优化提供科学依据。

 

再次是多方协作与配套机制。构建跨部门、多层级的数据共享与协同运行机制，推动智慧监管平台与社会信用体系深度融合；同步完善法律法规及标准发布与修订流程，确保技术能力与监管规则同步迭代，提升政策透明度和可预期性。

 

通过以上路径，政府监管者与标准化机构可在新技术浪潮中不断优化监管策略，最终打造“标准引领—创新驱动—信用约束”的良性循环，实现标准化治理能力的全面跃升。