
"大数据"市场监管新模式 网络订餐"互联网+信用"
8月底,浦东市场监管局与网络订餐平台“饿了么”启动“互联网+信用监管”项目,率先探索政府数据走出“深闺”,与第三方平台实现数据多方共享。记者获悉,试点近一个月下来,仅在先行试点的陆家嘴地区,浦东市场监管局已向“饿了么”推送商户信息371家,数据量达到12万。“饿了么”也已将政府监管信息以20%的比重纳入其信用评价体系。浦东新区走出了通过“大数据”,参与食品安全监管过程的第一步。浦东市场监管局透露,本月底提前将该项目从陆家嘴地区覆盖至浦东全区。
“脸谱”反映食品安全状况
细心的用户张先生最近在使用“饿了么”订餐时发现,平台上的一些商户信息中都不约而同地挂上了“脸谱”符号,点开“脸谱”,商户的营业执照、餐饮服务许可证和食品安全监督公示信息跃然屏上。这些数据正是由浦东市场监管局与“饿了么”对接,并向全社会开放共享的。“脸谱”分为笑脸、平脸和哭脸三种,形象地反映了商户的食品安全状况,便于消费者选择优质、安全的餐饮服务。
说起数据开放共享的缘起,第三方网络订餐平台“饿了么”CEO 张旭豪颇为感慨:“我们曾接到过消费者反映,称有的商家上传的证照信息和实际经营状态是不一致的。”张旭豪表示,“饿了么”一直设法加强对入网商户的规范化管理,要求经营者必须上传证照扫描件。但是很多信息还是无法准确掌握,在资质审查时确实有困难。
浦东新区市场监管局副局长管捍东也表示,之所以选择“饿了么”试点“互联网+信用监管”项目,除了考虑到“饿了么”规模、影响都比较大,也是因为“仅凭第三方平台线上核查,或是单纯依靠政府部门线下监管,力量都是有限的”。
项目试水一个月效果如何?消费者孙女士直言,以往订餐时餐厅的信息并不透明,自己只能参考订单数量和用户点评来判断餐厅的还坏,“现在就直观多了,我肯定会优先选择资质齐全、带‘笑脸’的餐厅。”孙女士不知道的是,她做出的个体选择还将汇集成市场选择,成为食品安全监管的间接推动者。如果发现公示信息与实际情况不符,消费者也可以及时向平台和监管部门反映,促进行业规范和市场监管到位。
“黑暗料理”将被清退
据介绍,上海浦东新区先行在餐饮店数量多、监管难度大的浦东陆家嘴地区试点“互联网+信用监管”项目。消费者通过第三方平台进行网络订餐时,就能对接政府“大数据”,参与食品安全监管过程。陆家嘴地区汇集了近900家餐饮单位,接近浦东全区的十分之一:“饿了么”在陆家嘴地区“饿单”日均接单量占全区30%,目前,浦东市场监管局已向“饿了么”推送了陆家嘴地区商户371家,内容包括工商信息、许可证信息和监管信息,数据量达到12万。
与此同时,“饿了么”已将政府监管信息以20%的比重纳入其新制定的信用评价体系,以此对商户进行综合信用质量评分和排序,并将配套采取关闭网店、停止网上经营、通报政府部门等手段,加强对入驻商户的线上管理和联合惩戒,以提高第三方平台餐饮服务的整体诚信度。
“饿了么”方面表示,今后将杜绝无证照餐饮入网经营,新入网商户需先上传相关证照,经平台方线下现场核查、实名登记后,再与浦东市场监管局数据库线上比对。只有数据完全匹配,才能在线上开店经营。
“饿了么”会员王女士最近就遇到了这样一件事。她经常光顾的一家平台商户突然不见了踪影。后来她才知道,原来这是一家卫生状况很差、无证照的“黑暗料理”,现已被市场监管部门和第三方平台联手清退了。
据初步统计,“互联网+信用监管”项目试点一个月以来,陆家嘴地区“笑脸”商户订单量平均上涨约15%,而资质不全的无脸谱商户订单量有一定比例的下降。
“互联网+信用监管”只是第一步
浦东新区市场监管局相关负责人透露,一个月间,监管局共接到涉及“饿了么”的食品安全类投诉35起,均通过平台同步流向“饿了么”,进行解决。监管部门在线下处置实体商户的同时,“饿了么”也同步完成处置和回访,并对所涉商户作出线上信用评价记录、督促整改。
提及“大数据”监管的前景,浦东市场监管局相关负责人透露:“网络订餐行业只是我们探索‘互联网+信用监管’的第一步,今后,我们还将向各个行业、各个领域推行‘大数据’监管模式。我们的信息资源将逐步向全社会敞开大门,欢迎社会各方加入共治行列,与我们一起共筑市场安全防线。”
而浦东新区监管部门与“饿了么”启动的“互联网+信用监管”项目也计划于本月底推广到整个浦东新区。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18