如何巩固脱贫成果并构建长效防返贫机制，已成为乡村振兴的重要议题。中共中央、国务院近日印发的《加快建设农业强国规划(2024—2035年)》明确提出：“完善覆盖农村人口的常态化防止返贫致贫机制，建立农村低收入人口和欠发达地区分层分类帮扶制度。”这一战略部署不仅是巩固拓展脱贫攻坚成果的关键举措，更是推进乡村全面振兴、实现全体人民共同富裕的必然要求。

　　农村低收入群体返贫致贫现状呈现复杂性特征，面临多重返贫风险叠加威胁。当前，以人工智能为代表的新一代信息技术迅猛发展，为构建农村低收入群体常态化防返贫机制提供了数据驱动的技术支撑与智能化的治理方案，运用好人工智能技术，创新防返贫致贫机制，对于牢牢守住不发生规模性返贫底线意义重大。

　　传统防返贫致贫机制存在一定局限性

　　监测数据相对滞后，缺乏动态监测与预警机制。传统防返贫监测主要依靠人工排查来监测低收入人群的经济状况与生活变化，需要投入大量人力、物力和时间成本，在人口密集且地域广阔的农村地区，有限的基层工作人员难以实现全方位实时动态监测，导致部分潜在返贫风险未能及时识别。此外，人工排查的预警响应周期较长，监测数据更新存在滞后性，当发现低收入人群存在返贫风险时，很可能已经错过最佳帮扶时机。

　　预警精准性待提高，个性化帮扶不足。贫困问题存在多维性，低收入人群与贫困边缘户的致贫风险通常受空间区位劣势、生产要素禀赋不足及家庭内生脆弱性等多重因素的叠加影响。这就对返贫预警机制的精准性提出了更高的要求，现有帮扶机制难以完全掌握帮扶对象情况的需求，容易出现施策精准度不足。

　　部门协同周期长，易造成资源闲置。在传统防返贫机制中，各部门虽掌握大量农村低收入人群相关数据，但由于缺乏有效的数据共享与协同工作机制，易致使资源整合利用率低下。在识别返贫风险阶段，各部门数据的不一致性，使得难以全面、准确地评估低收入人群的贫困状况和风险因素，从而影响了帮扶措施的精准制定与实施。在帮扶过程中，部门之间缺乏沟通协调，也容易出现潜在的重复帮扶或帮扶遗漏，造成资源的浪费和闲置。

　　人工智能推动常态化防返贫致贫机制升级

　　通过构建智能化的动态监测机制，能够实时、动态地掌握农村低收入群体的经济与生活状况，精准识别潜在的返贫风险因素。针对低保户、特困人员、重病重残家庭等重点人群，以及遭遇突发变故的特殊群体，运用人工智能模型进行精准风险识别。一旦发现低收入群体存在返贫致贫风险，系统能够及时进行“一键预警”。同时，动态监测机制能够实现监测信息在民政、人社、农业农村、卫健等多部门间的高效共享，各相关行业部门可依据职责落实筛查预警责任，实现对监测对象的早发现、早干预、早帮扶。此外，智能化的动态监测机制能够自动完成海量数据收集、整理和分析工作，大幅提升监测识别效率，切实减轻基层工作人员的负担。基层干部只需对预警信息进行核实和处理，即可将更多时间和精力投入到精准帮扶工作中。

　　按照因户制宜的原则，人工智能借助神经网络和智能算法，可以对低收入对象的致贫原因、家庭状况、劳动力情况、技能水平等多维度数据进行综合分析，据此形成有关扶贫对象档案，制定个性化帮扶措施。对于因缺乏就业技能导致收入低下的家庭，人工智能算法可根据其自身状况推荐合适的职业技能培训课程，并智能匹配就业岗位信息。对于具备一定劳动能力但缺乏产业发展资金的家庭，可结合当地资源禀赋和市场需求，智能生成特色产业发展方案，并协调金融机构提供小额信贷支持。对于无劳动能力的保障群体实施兜底救助，切实保障其基本生活需求。此外，利用人工智能技术建立帮扶效果跟踪评估机制，对帮扶措施的实施效果进行持续监测和评估，依据评估结果动态调整优化帮扶方案，确保措施精准有效。

　　人工智能技术与农村传统产业深度融合，助力乡村产业升级。在农业生产领域，可依托智能感知设备和数据分析技术构建精准农业管理体系，实现作物生长全程智能化监控，为农业生产提供科学决策依据。同时，借助人工智能技术建立覆盖生产、流通全链条的智能风险防控体系，对农产品市场价格波动、自然灾害、病虫害等风险因素进行实时监测和分析，帮助经营主体及时调整种养计划或采取防灾措施，有效规避产业风险。此外，人工智能技术的应用可培育出新型乡村业态，通过发展农村休闲旅游等第三产业，将民俗文化、特色农产品等资源与现代信息技术相结合，打造沉浸式乡村旅游产品和服务。

　　基于人工智能建立医疗大数据防返贫体系，预防健康风险冲击。运用人工智能算法分析农村低收入人群的健康数据，建立疾病风险评估与预防机制，为其制定个性化疾病预防方案，并提供健康管理服务。整合医院、卫生健康等部门医疗数据，构建医疗费用监测与预警系统，实时监测医疗费用支出情况，当某户家庭医疗费用超出阈值或增长异常时，系统及时发出预警信号。此外，人工智能可优化医疗资源配置，通过智能诊疗方案提高诊疗准确度，促进医疗资源均衡分配。依托远程诊疗系统与智慧医疗平台，能够有效打破城乡医疗资源壁垒，优化基层医疗资源配置效率与服务可及性。

　　智能时代常态化防返贫致贫机制建设重点举措

　　构建全域覆盖的智能动态监测网络。依托物联网感知设备和区块链数据溯源技术，建立“空天地”一体化数据采集体系，打通民政、农业、教育等部门的数据壁垒，构建涵盖收入波动、健康状况、教育水平等核心指标的动态评估模型。研发基于深度学习的返贫风险预警系统，通过时序数据分析实现风险等级的智能分级，建立“红橙黄”三色预警响应机制，不断提高风险识别准确率。同步构建县乡村三级联动的责任追溯体系，通过数字孪生技术实现帮扶过程的全程留痕与效能评估，形成“监测-预警-处置-反馈”的闭环管理机制。

　　打造精准画像的智慧帮扶决策系统。运用联邦学习技术破解数据隐私与共享难题，构建跨域多维的特征分析模型，通过迁移学习算法适配不同区域致贫因素差异。开发智能帮扶方案生成平台，集成气象预测、市场供需、技能图谱等决策因子，为每个低收入家庭定制包含产业扶持、就业培训、金融保险等要素的“数字帮扶套餐”。建立帮扶效果动态追踪系统，运用强化学习算法持续优化施策路径，形成“需求识别-方案生成-效果评估-策略迭代”的决策闭环，实现帮扶措施适配度提升40%以上。

　　培育AI赋能的乡村产业振兴模式。构建农业产业智能中枢系统，整合遥感影像分析、智能传感器网络和市场价格预测模型，为特色种养殖业提供全周期数字化解决方案。打造“AI+电商”助农平台，运用计算机视觉技术实现农产品品质智能分级，通过自然语言处理构建多方言直播带货系统，培育数字新农人。开发产业协同智能云脑，运用复杂网络算法优化县域产业链图谱，建立基于智能合约的产销对接机制，推动农产品溢价率提升。试点乡村数字经济创新工场，培育AI标注、数据清洗等新型就业形态。

　　建设医疗健康智能防护体系。部署智能健康监测终端网络，通过可穿戴设备实时采集重点人群生理数据，运用医疗知识图谱和病症预测模型实现重大疾病早期预警。构建“5G+AI”远程诊疗矩阵，开发多模态医学影像辅助诊断系统，实现乡镇卫生院CT/MRI的云端三甲医院级诊断。建立防返贫医疗费用智能管控平台，运用OCR和NLP技术实现医保报销“秒批秒办”，通过因果推断模型精准识别因病致贫高风险群体。创新“健康保障+商业保险+社会救助”的智能联动机制，运用精算模型开发梯度化医疗保障产品，确保医疗费用自付比例控制在10%以内。

　　(作者单位：广西大学经济学院)