市场监管-投诉举报智能体
产品介绍
市场监管-投诉举报智能体：是专注于市场监管领域的投诉举报全流程智能辅助系统。基于 Hermes Agent 开源智能体框架，融合大模型、规则引擎与自进化闭环学习，覆盖从采集、标注、派单、处置到反馈回填的完整业务闭环，助力市场监管部门实现投诉举报处理的标准化、便捷化、智能化、合规化。
全流程覆盖
从数据采集、智能标注、辅助派单、处置引导到结果回填，覆盖投诉举报处置完整业务生命周期，实现五步闭环一体化智能辅助。
自进化学习
基于 Hermes Agent 与 Atropos 闭环学习机制，每一次处置轨迹自动反哺模型，系统随使用持续优化，越用越精准，自适应新业态与新投诉类型。
零侵入部署
采用外挂辅助模式，通过市级数仓对接与浏览器插件采集，无需改造现有12315/12345平台系统，即插即用，部署周期短、成本低、风险可控。
多端协同
政务APP/执法APP移动端、PC管理端、浏览器插件三端数据实时同步，适配办公室、外出执法、现场巡查等多场景协同办公需求。
合规风控
自动计算办理时效并预警、程序性合规智能提示、职业举报人识别标记，从源头防范行政复议与履职风险，确保处置全程合规可控。
业务痛点
面对日益增长的投诉举报量与复杂的监管领域，传统处理模式已难以满足精准、高效、快捷、低成本的履职要求。
工单量持续激增
投诉举报数量逐年攀升，新业态新模式不断催生新的投诉类型，一线人员处理压力持续加大，传统人工模式已难以为继。
业务领域复杂多元
涵盖食品安全、药品药械、特种设备、知识产权、广告等十多个领域，涉及法律法规数百部，专业门槛极高。
时效要求严苛
12315与12345平台对办理时效要求不同，职业举报人群体使合规风险进一步加剧，法定时限压力持续攀升。
处置标准参差不齐
人工派单效率低、处置流程缺乏标准化，不同人员处理同类工单结果差异大，易引发行政复议和履职风险。
业务流程
业务流程图
通过市级数仓对接与浏览器插件采集，自动汇聚12315/12345平台工单数据，无需改造现有业务系统。
Hermes Agent 分析引擎结合大模型与规则引擎，自动完成多维度标注与处置方案、法规案例智能推荐。
支持不派单、单人派单、多人派单三种模式，系统自动推荐最佳处置人与处置部门，消息推送至移动端。
AI 处置助手提供取证引导、话术引导、文书生成等对话式辅助，处置经验自动沉淀为可复用技能。
处置结果自动回填至业务系统，处置轨迹通过 Atropos 机制反哺模型，实现闭环持续优化。
产品架构
基于 Hermes Agent 的技术底座
融合自进化智能体、规则引擎与知识图谱，构建越用越强的市场监管专业智能体。
产品架构图
业务场景
智能标注与推荐
工单采集后自动触发 Hermes Agent 分析引擎，通过大模型与规则引擎双重驱动，完成多维度标注与智能推荐。
- 多维度自动标注：重要程度、紧急程度、敏感程度、风险点、业务领域等；
- 智能推荐：自动匹配推荐处置方案、参考法律法规、相似案例；
- 自进化学习：每一次处置轨迹通过 Atropos 机制反哺模型，越用越精准；
- 合规提示：自动计算办理时效并预警，针对职业举报人特别提示。
智能派单调度
三种派单模式灵活适配不同分局规模，系统自动推荐最佳处置人与处置部门。
- 不派单：工单自动分类，处置人自主选择处置；
- 单人派单：一名专职派单员统一调度全部工单；
- 多人派单：多名派单员各负责不同业务领域的二次派单；
- 移动端推送：派单消息自动推送至政务APP/执法APP。
AI 处置助手
通过 Hermes Agent 对话式交互获得全方位处置辅助，处置经验自动沉淀为可复用的智能技能。
- 取证引导：自动生成取证要点清单，确保证据链完整；
- 话术引导：智能生成标准化询问话术，提升专业性和规范性；
- 文书生成：一键生成执法文书、询问笔录提纲；
- 自动技能沉淀：处置经验自动转化为可复用技能，闭环持续优化。
产品优势
全流程覆盖
从采集、标注、派单、处置到回填，覆盖投诉举报处置完整业务闭环，无需在多个系统间切换。
合规风控内建
自动时效预警、程序性合规提示、职业举报人识别，从源头防范行政复议风险。
显著提效
派单时效从2小时降至5分钟，处置周期缩短60%，日均处理500+工单稳定运行。
自进化学习
基于 Hermes Agent + Atropos 闭环机制，系统越用越精准，持续适应新业态新模式。
多端无缝协同
政务APP/执法APP移动端 + PC管理端 + 浏览器插件，三端数据实时同步。
对话式交互
AI式对话引导，取证、话术、文书一步到位，降低操作门槛。
零侵入部署
外挂辅助模式，不影响现有12315/12345平台流程，即插即用，部署成本极低。
知识自动沉淀
专家经验与法律法规知识自动内化，新人快速上手，降低培训与人力成本。
典型用户
产品动态
产品动态持续更新中，敬请关注。
