京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
"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
在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12