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中科恒运任晓德:大数据解决民政

   日期:2019-03-04     来源:网络    作者:真实性未知    浏览:6157    评论:0    
核心提示:原创:中科恒运任晓德

原创:中科恒运任晓德

个人认为民政领域想要通过数据来解决问题有两种模式,问题驱动模式和数据驱动模式。问题驱动以解决问题为主,从问题本身出发,一般适合前期没有数据储备的情况,问题驱动的主线为:问题在哪里?---->数据在哪里? ---->办法在哪里?如民政中的低保识别问题,问题在于:无法核实申请低保人员是否可以满足条件(收入、支出、财产等),存在骗保问题,申请人说自己没车没房没存款,传统手段走邻访舍很难客观的判断,甚至还有出现低保用户已经身亡,却依然在发放低保金;数据在于:工商局(是否注册公司)、局(交税情况)、银行(存款情况)、人社(是否有医保)、房管(是否有多余房产)、公安(是否有车辆、是否乘坐高铁飞机)、民政(是否身亡)等;获取办法:专线、政务外网、接口、离线、前置系统等。只要获取到真实的数据,后面就交给大数据应用来解决问题吧,就类似数据是土壤,像资源,解决问题的大数据应用就像生长在土壤上的花草树木,这些植物可以开花结果供人欣赏和食用,可以释放氧气供人呼吸。

第二种模式数据驱动以数据为主,从数据本身出发,一般适合前期已经有数据资产储备情况,数据驱动的主线为:数据建模---->验证模型---->应用模型。如,通过民政已有积累数据对低保人员进行建立低保人员模型,来快速判断是否为低保对象,同时可以为申请人员进行贫困指数自动分析汇总得分,达到一定分数即可通过,并对未来低保人群走势进行预测,描绘出低保对象画像,有效避免骗保、漏保现象。

民政数据也可以在社区、养老、救灾等公共服务上发挥巨大作用,例如通过数据GIS地图解决居家或社区养老某些问题,通过感知、主动收集或被动获取社区老人的服务信息内容,对其进行数据分析后分类排序展示地图上,系统后台智能匹配或推荐慈善总会或文民办中的志愿者或社工人员数据(服务范围、地理位置信息、有效服务时间、专业特长、服务质量、是否有证书等),对与其匹配率达到80%以上的对象进行短信、微信、电话等多渠道通知确认是否可以接受服务任务,实现最短时间就近匹配服务,服务后进行评价考核监督,同时也可以通过反馈数据来对志愿者进行奖励或对工作人员的升迁、评优起到一定辅助作用,形成闭环,类似嘀嘀叫车服务,同样原理在救灾方面也可以应用。

篇幅有限,还有很多民政业务可以通过数据来进行解决问题或优化流程,不再一一举例。民政内部数据本身就比较丰富,包含了社会组织数据、婚姻数据、志愿者数据、殡葬数据、慈善数据、社区数据等等,这里还要重点强调的是民政的核对业务。核对业务包含了与外部委办局数据(、工商、公安、人社、房管、教育等)、金融机构(银行、股票机构等)、互联网数据(购物、旅游、酒店、舆情等)的交换共享,这就意味着民政可以获取的数据范围会大大扩充,当然并非其他委办局全部的数据,甚至有的需要进行脱敏处理后交换共享。相关部门早已意识到而且颁发了很多推进和实施方案,相信在不远的几年内,掌握在政府里的80%的数据会不断逐步地开放共享出来,真正发挥数据价值,做到数据多跑路,群众少跑腿。

到此,《民政数据篇》已接近尾声,通过目前的数据条件可以做的还是很多的。中科恒运已经在研究或者已经将一些大数据成果在实践、应用,但是还有很多要完善和提升的地方。也许新技术、新创新的发展就是逐步而来,不可急于求成,但是我们也要不断尝试的去探索、推进,如果可以的话进行一定的倒逼,最终盘活数据资产,使得数据能够发挥出它的威力和价值,使其为百姓生活、企业决策、国家治理带来更加优越的服务。

注:文章内容仅代表个人观点,如有不妥之处或不同看法欢迎交流、指正。

 
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