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        大數(shù)據(jù)和人工智能在城市風(fēng)險管理方面的應(yīng)用和探索

        2023-03-11 01:57:49周晶
        互聯(lián)網(wǎng)周刊 2023年3期
        關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)人工智能

        周晶

        摘要:近年來,我國城市化水平不斷提高,城市風(fēng)險的管理問題也逐漸受到越來越多的關(guān)注。大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的出現(xiàn),為城市風(fēng)險管理提供了新的解決思路和途徑。本文結(jié)合目前的理論研究和實踐案例,提出構(gòu)建“一數(shù)據(jù)、二要素、三機制”的立體式框架以識別城市風(fēng)險,采用“統(tǒng)計學(xué)模型+人工智能算法”的復(fù)合方法評價城市風(fēng)險,提出建立“多主體協(xié)同+人工智能為輔”的智慧型管理城市風(fēng)險體系的整體思路和方案,為推動城市風(fēng)險的現(xiàn)代化管理提供支撐。

        關(guān)鍵詞:城市風(fēng)險管理;大數(shù)據(jù);人工智能

        引言

        目前,新時代、新環(huán)境、新技術(shù)不斷給城市風(fēng)險帶來新的“活力”,如何評估風(fēng)險、防范風(fēng)險需要持續(xù)地探索和嘗試,而大數(shù)據(jù)和人工智能時代的來臨,恰恰為這種探索和嘗試提供了可能。

        1. 大數(shù)據(jù)和人工智能在城市風(fēng)險管理中應(yīng)用的理論研究

        縱觀近十年以來的研究,城市風(fēng)險得到了學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注,研究內(nèi)容主要涉及以下幾個方面:

        第一,對于城市風(fēng)險生成機理和運作邏輯的識別研究。該類研究普遍認(rèn)為城市風(fēng)險已經(jīng)成為風(fēng)險的中心,而且在保留傳統(tǒng)風(fēng)險的基礎(chǔ)上逐漸出現(xiàn)跨界影響,因此需要跨部門協(xié)同,構(gòu)建多層次、復(fù)合型的城市風(fēng)險管理結(jié)構(gòu)[1]。

        第二,對于城市風(fēng)險后果影響的評價和估計研究。傳統(tǒng)的城市風(fēng)險評估主要以定性評估手段為主,近年來伴隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,逐漸有研究關(guān)注如何借助先進(jìn)技術(shù)實現(xiàn)對城市風(fēng)險數(shù)據(jù)整合以有效預(yù)測風(fēng)險發(fā)生發(fā)展規(guī)律,尤其是人工智能技術(shù),在災(zāi)前預(yù)警、災(zāi)中響應(yīng)、災(zāi)后恢復(fù)等多個環(huán)節(jié)都能夠發(fā)揮積極作用[2]。

        第三,對于改善和優(yōu)化城市風(fēng)險管理路徑的研究。該類研究強調(diào)對城市風(fēng)險進(jìn)行精細(xì)化、數(shù)據(jù)化、全面化管理[3],尤其是借助新興技術(shù)手段推進(jìn)城市風(fēng)險的智能化治理。在這一方面,芝加哥、新加坡、紐約、東京、上海等發(fā)達(dá)城市率先開展了大數(shù)據(jù)在城市風(fēng)險管理中的探索應(yīng)用,積累了一定的理論與實踐經(jīng)驗。

        2. 大數(shù)據(jù)和人工智能在城市風(fēng)險管理方面的實踐探索

        大數(shù)據(jù)、人工智能時代,城市變得越來越“聰明”,截至2020年,全國已經(jīng)有600多個城市開啟了智慧城市的探索。根據(jù)第一屆中國新型城市建設(shè)峰會(2021年)的信息披露,從整體來看,我國目前已經(jīng)在數(shù)字社會、數(shù)字政府、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、新基建等維度方面,開展智慧型城市建設(shè)的嘗試,其中關(guān)于城市風(fēng)險管理的探索主要集中在交通系統(tǒng)、公安系統(tǒng)、消防系統(tǒng)、醫(yī)療系統(tǒng)等領(lǐng)域。本文摘錄了一些具有代表性的項目成果,如表1所示。但是,案例中能夠在城市風(fēng)險管理方面實現(xiàn)跨部門的信息共享和合作的案例還很少,這說明在利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)進(jìn)行城市風(fēng)險管理管控方面,橫在各個部門之間的壁壘仍然存在。

        為了進(jìn)一步推動大數(shù)據(jù)和人工智能在城市風(fēng)險管理方面的運用,結(jié)合目前的理論研究和實踐探索,本文嘗試按照“風(fēng)險識別-風(fēng)險評價-風(fēng)險管理”的框架,對基于大數(shù)據(jù)和人工智能的城市風(fēng)險管理進(jìn)行更加完整、全面的探索和研究。

        3. 構(gòu)建“一數(shù)據(jù)、二要素、三機制”立體式框架以識別城市風(fēng)險

        城市風(fēng)險識別是城市風(fēng)險管理的第一步。依托大數(shù)據(jù)多元信息來源,針對城市問題進(jìn)行特征識別與模式分析,可以從內(nèi)部要素和外部要素探究城市問題的影響因素和生成邏輯。從聯(lián)動機制、擴散機制、放大機制三個方面模擬城市問題的傳導(dǎo)路徑和演化過程,可以形成“一數(shù)據(jù)、二要素、三機制”的風(fēng)險識別體系。

        首先,大數(shù)據(jù)是提高城市風(fēng)險識別水平的關(guān)鍵。這主要是因為區(qū)別于其他傳統(tǒng)數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)具有以下優(yōu)點:第一,數(shù)據(jù)采集已經(jīng)基本擺脫人工方式,高效的自動化信息采集手段能夠大大提高數(shù)據(jù)的時效性。第二,大數(shù)據(jù)不再完全依賴于專業(yè)部門的信息披露,來自大眾的視頻、音頻和圖片資料都是構(gòu)成大數(shù)據(jù)的重要來源,信息內(nèi)容更加全面。第三,大數(shù)據(jù)可以是數(shù)字這樣的基本數(shù)據(jù)形式,也可以是文本、影音、輿情、視頻等其他形式,因此大數(shù)據(jù)本身就是一組關(guān)聯(lián)性強、時效性高的復(fù)雜數(shù)據(jù),能夠更加全面、準(zhǔn)確地反映城市風(fēng)險的特點,同時也反向驅(qū)動數(shù)據(jù)處理方法的有效改進(jìn)。

        其次,從城市風(fēng)險的形成過程來看,需要明確風(fēng)險主體的內(nèi)部風(fēng)險要素和外部風(fēng)險要素。城市風(fēng)險的內(nèi)部要素來源于城市主體特征,而不斷變化的外部要素使得風(fēng)險的演化過程變得多變且難以捉摸,諸如地震、洪水、火災(zāi)、爆炸、氣象災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害、重大傳染病、重大工業(yè)事故、城市環(huán)境污染、恐怖襲擊、信息安全,這些常見的原生風(fēng)險如果不能得到有效管理和控制,就很有可能會引發(fā)政治沖突、經(jīng)濟(jì)衰退、社會動蕩、文化矛盾等次生風(fēng)險,而后者的危害性和影響面都會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前者。因此,在識別城市風(fēng)險時,需要明確風(fēng)險主體的內(nèi)部風(fēng)險要素和外部風(fēng)險要素,摸清風(fēng)險形成的機理,掌握風(fēng)險的動態(tài)演化過程。

        最后,風(fēng)險不會獨立存在。多風(fēng)險之間往往互相聯(lián)動、互相擴散,增加了風(fēng)險識別和控制的難度,尤其是對城市風(fēng)險而言,風(fēng)險管理主體之間存在的壁壘更有可能導(dǎo)致出現(xiàn)管理盲區(qū),從而給風(fēng)險進(jìn)一步放大的時間和空間。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),能夠在一定程度上緩解城市風(fēng)險識別的困難。這里值得注意的是,現(xiàn)在很多情形下能夠獲取的大數(shù)據(jù)可能并非理想,大數(shù)據(jù)方面的真實性、安全性、有效性等問題成了現(xiàn)階段利用大數(shù)據(jù)解決風(fēng)險管理問題的瓶頸,這也是未來亟待解決的問題之一。

        根據(jù)以上闡述的“一數(shù)據(jù)、二要素、三機制”思路,本文提出的城市風(fēng)險識別框架如圖1所示。

        4. 采用“統(tǒng)計學(xué)模型+人工智能算法”的復(fù)合方法評價城市風(fēng)險

        傳統(tǒng)意義上的城市風(fēng)險管理,多采用的是定性評價的方法。首先通過對城市風(fēng)險特征的分析建立評價指標(biāo),然后制作風(fēng)險評估表和評分模型,通過專家訪談、問卷調(diào)查、實地走訪等形式,獲取對城市風(fēng)險的評價數(shù)據(jù)。對于定量的風(fēng)險評估,在概率技術(shù)和統(tǒng)計模型的支持下,因子分析、層次分析、聚類分析、決策樹分析都是能夠用來評價城市風(fēng)險的常見方法。

        大數(shù)據(jù)時代,駕馭大數(shù)據(jù)的技術(shù)難點很快成了大眾關(guān)注的熱點,出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)特征與傳統(tǒng)計算能力之間的矛盾,人工智能由此成為解決問題的焦點。機器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心功能,依托遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林、多元回歸等多種算法和模型,通過不斷迭代優(yōu)化風(fēng)險評價效果,逐步實現(xiàn)了對風(fēng)險的動態(tài)評價。

        要將大數(shù)據(jù)和人工智能完全融入城市風(fēng)險的防范與管理中,可以結(jié)合傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)模型和現(xiàn)代人工智能算法的特點,嘗試對統(tǒng)計模型和人工智能方法進(jìn)行結(jié)合運用和局部創(chuàng)新,采用復(fù)合式的風(fēng)險評價思路,由此獲得效果優(yōu)于傳統(tǒng)單一方法的動態(tài)智能風(fēng)險評估結(jié)論。例如,用統(tǒng)計模型預(yù)選變量,能夠降低人工智能過度擬合的風(fēng)險、減少選擇模型所需時間。又如,使用統(tǒng)計模型的輸出作為人工智能的輸入,可以達(dá)到提純信息的效果,實現(xiàn)參數(shù)和權(quán)重的自我矯正和優(yōu)化,提升風(fēng)險評估的精準(zhǔn)性。

        城市風(fēng)險度量流程如圖2所示。

        5. 建立“多主體協(xié)同為主+人工智能為輔”的智慧型城市風(fēng)險管理體系

        在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的支持下,管理部門能夠聯(lián)合企事業(yè)單位和公眾的力量一起共同管理城市風(fēng)險,如圖3所示。更重要的是,大數(shù)據(jù)和人工智能不僅為城市風(fēng)險管理提供了一套風(fēng)險管理手段,同時也創(chuàng)建了一個新的城市風(fēng)險管理主體。通過特定的數(shù)理邏輯、算法控制和機器學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)和人工智能能夠?qū)Τ鞘酗L(fēng)險的形成和發(fā)展進(jìn)行自主判斷并且生成治理決策,同時也在掌握城市運行動態(tài)、協(xié)助城市治理決策、監(jiān)督城市治理等方面發(fā)揮輔助作用。因此,建立一套包含大數(shù)據(jù)和人工智能在內(nèi)的多主體風(fēng)險管理體系,能夠打破行政壁壘和行業(yè)邊界,推動資源整合與信息共享,創(chuàng)立智慧型的城市風(fēng)險管理新格局。

        結(jié)語

        目前,人工智能的發(fā)展已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的信息技術(shù),為城市風(fēng)險帶來了新的研究視角。本文從風(fēng)險識別、風(fēng)險評價、風(fēng)險管理等角度出發(fā),探索大數(shù)據(jù)和人工智能在促進(jìn)數(shù)據(jù)整合、打破數(shù)據(jù)藩籬、優(yōu)化技術(shù)合作、提高管理精準(zhǔn)度等方面的應(yīng)用,尋找新技術(shù)與城市風(fēng)險管理手段的結(jié)合點和突破點,為提升城市風(fēng)險抵御和應(yīng)急響應(yīng)能力提供參考。

        參考文獻(xiàn):

        [1]劉暢,徐映梅.中國城市風(fēng)險管理現(xiàn)狀分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2017,(10):145-149,181.

        [2]魯鈺雯,翟國方.人工智能技術(shù)在城市災(zāi)害風(fēng)險管理中的應(yīng)用與探索[J].國際城市規(guī)劃,2021,36(2):22-31,39.

        [3]張龍輝,肖克.人工智能應(yīng)用下的特大城市風(fēng)險治理:契合、技術(shù)變革與路徑[J].理論月刊,2020,(9):60-72.

        作者簡介:周晶,博士研究生,副教授,研究方向:風(fēng)險管理與保險。

        基金項目:2022年度陜西省哲學(xué)社會科學(xué)重大理論與現(xiàn)實問題研究項目(后期資助項目)——大數(shù)據(jù)和人工智能支撐的西安城市風(fēng)險防范能力提升研究 。

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