对劳动保障监察中人工智能应用场景的相关思考

高坤祥

(首都经济贸易大学，北京 100070)

1 引言

劳动保障监察是劳动保障行政机关依法对有劳动关系的用人单位、劳动者或其他社会组织遵守劳动保障法律法规的情况进行监督检查，发现和纠正违法行为，并对违法行为依法进行行政处理或行政处罚的行政执法活动[1]。其对劳动组织关系协调、维护劳动市场秩序、保障劳动者权益具有重要作用，对促进社会和谐稳定具有重要意义。

当前人工智能技术应用到人们工作和生活多个场景中。人工智能的目的是赋能各种工具与系统，使人类的工作更加轻松和有效。在此背景下探索人工智能在劳动保障监察工作中的具体应用场景，推动人工智能技术与劳动监察业务的对接与融合，进而帮助劳动监察工作更加高效的发展。

2 劳动保障监察当前存在的问题

我国自从颁布《劳动保障监察条例》以来，劳动保障监察制度日趋完善[2]。随着社会经济的发展，城市化进程的深入，一方面企业数量呈爆发式增长，劳动保障监察业务量也呈现井喷式发展，同时伴随各种平台经济出现的灵活就业等新工作形态，劳动关系灵活多变，劳资纠纷诉求日趋多变，导致劳动保障监察业务也日渐复杂；另一方面劳动保障监察力量无法成比例增长，导致出现许多新问题，目前来看劳动保障监察有以下几个问题亟待解决。

2.1 公众办事满意度急需提升的问题

在劳动争议调解处理工作中，劳动保障监察机构会面临大量的劳动者与企业之间的纠纷，有大量的面向劳动者或企业的咨询接待、投诉举报、案件处理等工作，劳动保障监察人员不足导致工作处理不及时，信息反馈慢导致公众服务满意度低下。迫切希望通过人工智能技术，提供更多更便捷的服务手段，提高公众满意度。

2.2 如何提高劳动保障监察人员的工作质效问题

劳动保障监察人员在主动监察、用人单位综合信息管理、案件调查时，会产生大量的证照、合同等数据，传统的人工录入信息的准确性和效率都比较低；在投诉举报、案件处理时，笔录信息快速制作、证据信息快速调查与固化也是亟须提升效率；在数据的分类与统计等方面的工作耗费大量人力，需要智能化的工具与手段来辅助提升工作效率，实现科技转换人力的目标。

2.3 实现事后处置向事先预防转变的科学决策问题

目前的劳动保障监察领域的信息化多为服务业务经办的过程，强调事后管理，也导致劳动保障监察工作千头万绪。一般的决策过程是事发后，凭借过往经验进行决策，缺乏智能风险预判，不能做到防患于未然。当前的需求是充分利用数据资源，挖掘数据价值，将人工智能和传统手段完美融合，利用感知智能和认知智能的技术手段，对劳动监察的信息进行数据收集和智能分析，并根据经验设置阈值，对可能出现的风险进行全面的评估和及时预警，制定相应的预警管理机制，对风险进行有效的监测，为科学决策提供充分信息支撑，提升科学决策的能力。

3 人工智能在劳动保障监察中的应用价值

推动人工智能场景应用发展是国家战略，2022年7月29日国家科技部等六部门联合印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，文件要求运用新模式新方法推动人工智能应用场景落地，推动人工智能应用场景创新，促进人工智能更高水平应用[3]。人工智能技术与劳动保障监察业务相结合，对劳动保障监察工作具有重大应用价值，主要体现在以下几个方面。

3.1 促进劳动关系和谐，确保社会稳定

根据国家统计局网站公布的数据，2017—2021年，劳动争议案件受理数分别为785323、894053、1069638、1094788、1252045件，案件数量逐年上升。劳动争议处理不善，可能引发劳动者和企业以及企业管理人员之间的矛盾，轻则造成劳动者和企业在解决劳动纠纷时所产生的时间经济耗费与声誉损失；重则可能导致劳动者和企业管理人员之间的矛盾冲突升级，威胁相关人员生命安全，危害社会公共安全稳定。人工智能方法的引入，事先可通过感知智能及计算智能等技术手段，实现可能引发的企业与劳动者的劳动争议风险提前预警，防范问题发生；事中通过人工智能手段，进行处置流程自动跟盯和信息发布，提高处置效率和流程的透明度，缓解相关人员焦躁情绪，确保问题快速妥善处理；事后进行经验总结，形成预案和知识库，为未来工作处置提供决策支撑。

3.2 提高工作质效，减轻劳动保障监察人员工作强度

在咨询接待、投诉调解、案件办理、数据统计等日常工作中，劳动监察人员不得不花费大量时间、精力来处理大量同质共性工作，致使当前各级劳动保障监察人员缺口严重。劳动保障监管领域更深层次的监管方法创新，监管流程优化，监管制度完善，监管预警模型建设等工作反而没有人员有精力去思考和处理。人工智能的应用可以提高劳动保障监察人员的工作效率，将其从简单与重复性的事务性工作中解放出来，有更多的时间和精力做更深入的思考，也有利于劳动保障监察管理工作朝及时、准确、精细、合理的方向发展。

3.3 提供决策能力支撑，提升科学监管能力

劳动保障监察在农民工工资监管保障、劳动保障守法诚信评价制度建设、执法办案等活动中产生大量的数据及信息，数据规模高速增长，数据类型多样复杂，人工分类统计分析的工作量、难度持续加大，有限的劳动保障监察人员已难以及时处理，数据信息若处理不及时极易导致不能及时合理地进行处置决策。通过大数据和人工智能手段，结合劳动保障监察职能建立健全预警监管机制，全面实现智能化跟踪和科学预警，为科学监察决策提供及时准确的信息支撑。

人工智能技术应用到劳动保障监察领域，可以提高劳动监察的效率，扩大劳动监察力量的覆盖面和深度，能够帮助劳动监察机构更好地分配人力、物力和财力，实现资源的最优化配置。

4 人工智能在劳动保障监察中的典型应用场景

人工智能自1956年在达特茅斯会议上提出发展到当前阶段，科学家认为当前的人工智能依然处于弱人工智能时代，其特点是不具备自主的独立意志，其决策和采取的行动只能在设计的程序范围内进行，只能按照设计者或者使用者的意愿行动。因此，当前的人工智能应用需要进行场景化的设计来推动。从劳动保障监察工作的服务对象来研究，人工智能技术的典型应用场景包含以下三个层面。

4.1 服务公众的接待咨询场景

2022年6月，国务院印发《关于加强数字政府建设的指导意见》，要把满足人民对美好生活的向往作为数字政府建设的出发点和落脚点，打造泛在可及、智慧便捷、公平普惠的数字化服务体系，让百姓少跑腿、数据多跑路[4]。劳动保障监察部门是保障劳动者权益的重要单位，每天都有大量的人员向劳动保障监察部门进行业务咨询，如职工发生工伤时如何处理、企业为职工参保有无漏买少买、劳动合同没有及时签署又发生劳动纠纷如何处理、企业欠薪等。

针对大量人员在不同时间采用不同方式如电话、手机App或人力资源和社会保障单位门户网站以及窗口办事大厅等的咨询场景，可以将日常接待中常见的、重复咨询高的问题进行梳理，通过智能语音技术、NLP自然语言处理、知识库、机器学习等人工智能技术，建立自助式在线咨询平台，让劳动者可以在平台上提交问题并获取解答，同时也可以建立智能搜索引擎，能够根据劳动者提供的关键词或问题，快速检索相关的法律法规、案例、解释性文件等资料，帮助劳动者了解自己的权益和义务。

通过采用人机对话方式，引导咨询人员阐明复杂与模糊问题，并制定每一个问题办理流程，无须人工干预，系统自动实现给咨询人员最直接清晰的答案，以此缓解劳动监察人员不足、回复不及时导致的公众满意度低的矛盾。

从技术可行性来看，当前社会客服机器人已经相当普遍，技术成熟度较高，开发成本不高，此场景落地风险小，经济效益和社会效益高。

4.2 服务劳动保障主动监察场景

劳动保障监察中的主动监察是劳动监察部门履行职责的重要方式之一，为书面审查、日常巡查、专项检查和双随机抽查四种形式，劳动监察部门通过主动出击，旨在保护劳动者权益、促进法律法规执行、预防劳动纠纷、纠正劳动用工违法违规行为、倡导合规意识和良好劳动关系，提高监管效能，增强公众对其监管工作的信任和认可。

在主动监察场景中，一方面在书面审查、日常巡查、专项检查和双随机抽查确定被查企业时，可以利用智能化手段对企业进行筛选，通过对企业投诉举报信息、劳动仲裁案件数量、诚信等级评价、同源数据不同时间比对等信息进行建模，设置不同的预警规则和预警级别，将企业分级分类，实现系统筛选和随机抽查相结合来确定对企业进行监察，以此保障主动监察的效果。另一方面在实施主动监察时，劳动监察人员通过收取书面材料在本单位进行集中检查工作，或在检查现场听取汇报，查看材料进行检查，在此过程中，有大量的信息需要集中处理，完全依靠监察人员来处理，难免有疏漏。通过语音转写、图像识别和文本识别技术，结合智能审查模型，可以快速发现企业提交的审查材料是否有缺项，材料有无前后逻辑矛盾，企业主体与合同主体有无差异，缴纳社会保险名单与工资发放名单有无差异。

应用人工智能的技术手段，减少人为对监察结果的影响，促进执法公正、公平、公开，同时也提高监管质效，克服传统主动监察时出现的排队审核、延时反馈的问题，提升主动监察工作效率，也减轻主动监察的执法压力，使主动监察常态化成为可能。

4.3 服务劳动保障监察经办人员的案件办理场景

劳动保障监察部门依法查处和督办重大劳动保障违法案件，参与处理由劳动保障违法行为引发的突发事件，协调有关部门组织开展侵害劳动者权益问题综合治理。

在案件办理场景中，根据应用人员和环境及技术差异，人工智能场景化应用包括：一是案件受理后的正式询问环节，该环节主要是由劳动监察工作人员对投诉举报人员投诉举报事项进行详细询问，并制作询问笔录，在此环节中利用智能语音技术实现询问笔录自动生成，避免记录人员人工输入错误，提高笔录制作效率。二是案件调查时，利用人工智能技术实现案件证据及相关材料进行电子化和数据结构化处理。通过要素提取、OCR、自然语言理解(NLP)、机器学习等技术，实现对证照、印刷体、合同以及部分手写体文字、手印、签章、图片、表格等证据的定位、智能识别以及信息提取，提高案件办理过程中数据的存储查询效率。三是在案件材料整理时，运用知识图谱、文本分析、语义识别等技术，刻画案件画像，让办案人员将更多的精力集中在案件侦办中，而不是案件材料整理中。

劳动保障监察部门的案件办理与公检法的案件办理在形式和本质上具有较高的相似性，2017年最高人民法院就发布了《关于加快建设智慧法院的意见》，此后法院的案件办理人工智能应用场景在上海、江苏等地的智慧法院中逐步建设与应用，可以为劳动监察的投诉举报案件办理人工智能应用提供大量实践经验。

4.4 服务劳动保障监察决策人员的预警提醒与辅助决策场景

劳动保障监察核心职能是避免劳资纠纷和由此引发突发事件，维护劳资双方的合法权益，劳动保障监察决策人员的日常决策全部是围绕核心职能进行的活动。

通过大数据技术将来自社保系统、就业系统、新产业工人工资保障系统以及其他政务系统产生的结构化、半结构化和非结构化数据进行抽取、清洗、整合，形成大数据仓库，对用人单位异常行为、合同纠纷、薪资纠纷、社保纠纷等事项特征建立指标体系，利用人工智能技术建立各种风险预警模型，以人工智能算法模型为抓手，对各种数据按照模型设定的算法进行因果或关联等方式计算分析，进而提供预警信息。

通过知识图谱等技术将劳动保障监察决策人员的经验沉淀固化，以预案、知识库等形态形成一系列劳动保障监察业务决策逻辑和知识，在劳动保障监察相关事件发生时能根据事件的实际情况自动地匹配、计算出合适的预案措施，为劳动保障监察决策人员提供处置建议，使监察机构和人员能够迅速做出决策并采取行动。帮助事件处置决策员考虑周全减少疏漏，从而更科学地处置事件，提高劳动监察机构的应变能力和声誉。

人工智能预警与辅助决策已经在包括城市运营管理、政务管理等多个政务部门实现场景应用，劳动监察可以从中吸取经验进行技术和场景移植，实现应用场景创新落地使用。

5 劳动保障监察中人工智能应用场景面临的挑战与思考

人工智能应用场景是人工智能这个“应用”被使用、执行时所处的场景，其基本组成要素包括时间、空间、人以及某种人工智能的应用，可以划分为环境、人、技术三个维度[5]。人工智能技术在劳动保障监察领域的场景化应用也面临以下挑战。

5.1 技术方面

当前人工智能技术蓬勃发展，人工智能应用也在影响人们生活的方方面面，相关人工智能技术在劳动保障监察领域中应用还需要优化提升，如语音识别方面国内多家智能语音厂商宣布语音识别准确率高达95%以上，而在劳动监察领域的现实环境中应用时，受到电子政府内外网、方言多、现场噪声嘈杂、多人交流导致语音打断等因素影响，准确率远达不到智能语音厂商宣传的指标，对话过程中的语句表达的真实意思受语气语调变化的影响会导致与字面意思不同或相反，从而导致人工智能无法准确理解说话人的真实意图，因此需要相关人工智能技术在实际应用环境中进行充分的优化提升以达到可用好用。需要将技术与应用放到同等重要的位置，人工智能技术提供者主要是对共性技术问题进行研究处理，无法满足每一个领域内的个性化应用需求，这个问题实际上需要人工智能研发人员和各领域内应用人员密切沟通，共同深入研究具体问题，共同努力来解决。

5.2 人才方面

人工智能技术在劳动保障监察领域的持续、深入应用对人才需求会产生重大影响。首先，人工智能技术的应用会替代一些如窗口接待、数据统计等人员的工作，导致原有人员的结构性过剩，因而会推动从事简单重复性的工作人员需要向劳动保障监察的监察事业发展规划与政策调整等复杂程度更高的工作提升转变，因此需要提前做好人员的引导、培训和转型工作。其次，人工智能技术应用会导致人工智能专业人才需求增加。一方面人工智能技术的迭代升级需要大量的人工智能领域的基础研究、应用开发、运行维护等方面专业技术人才；另一方面为了让人工智能技术在劳动保障监察领域更好的应用，需要培养业务应用人员的人工智能思维，让其了解哪类工作可以让人工智能去处理，了解如何使用和训练人工智能应用系统，推动人工智能技术更快和更智能服务劳动保障监察工作。相关部门要加强人才的培养与引进，化解需求旺盛与人才不足的矛盾。

5.3 环境方面

从金保工程开始，劳动保障信息系统作为中国社会经济系统的重要组成部分，经过多年的建设和发展，产生了大量的历史数据，为人工智能技术在劳动保障监察领域应用提供了数据基础环境。目前社会争论的人工智能“伦理困境”、人工智能法律地位定性等问题，在劳动保障监察这样的应用场景还没引起足够的重视。虽然当前人工智能还处于弱人工智能阶段，不会产生意志和情感，但是随着人工智能发展程度的提升，人工智能与人在交互过程中引发的伦理问题、法律问题应该引起重视。如没有相关的政策法规定性引导规范劳动保障监察中的人工智能技术应用，可能会导致某些人工智能技术企业进行不良竞争，甚至提供不法服务，最终影响人工智能技术在劳动保障监察领域的应用。因此，需要政府有关部门制定相关的政策法规，要求将人工智能的伦理定义和合法的边界通过算法嵌入人工智能应用中去，并对人工智能技术在劳动保障监察中的应用进行监管，确保劳动保障监察中人工智能技术应用的良性发展。

6 结语

当前人工智能技术处于快速发展阶段，人工智能在劳动保障监察中的应用已经势不可当。劳动保障监察监管工作与智能化程度越来越高的人工智能的有机结合将会让未来的监管工作更加简单高效。然而，这条道路也注定不会一帆风顺，人工智能与劳动保障监察进一步融合受到技术、人员素质、社会环境多重因素影响，当前人工智能依旧处于弱人工智能阶段，应用也多为场景化应用，而且如今的劳动监察中的人工智能技术还存在隐私安全、数据安全、公众认可度和法律风险的影响。人工智能在引领劳动保障监察业务的发展时，需要业务部门和科技部门协同创新，避免场景创新属于业务部门的事，技术支撑是科技部门的事，导致场景无法落地、技术无法应用的窘境。未来如何发展到“强人工智能”，无须人工干预的为劳动保障监察业务服务，还需要科技人员的努力和实践的检验。