
探索互联网+信用监管 大数据开启市场监管新模式
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。”
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。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04