社保与大数据概述
大数据时代背景下社保信息共享建设问题探讨
ACCOUNTING LEARNING169大数据时代背景下社保信息共享建设问题探讨诸伫英 杭州市企业退休人员管理服务中心摘要：如今大数据作为国家治理不可或缺的战略性资源，为社会保障体系构建提供了重要基础，将信息技术应用到制度管理中，有效解决了数据碎片化、信息孤岛等问题。
文章以杭州市社保管理为例，阐述了社保平台信息建设基本功能，分析当前工作开展时存在的不足，并探讨大数据时代背景下社保信息共享建设的策略，以期促进信息技术与社保制度的耦合、完善电子政务宏观设计、推动信息工具的升级。
关键词：大数据；社保信息共享；优化设想引言在党的十九大报告中，对社会保障体系建设提出了新的要求。
从当前发展情况来看，我国社会保障体系开始从点状到网状、从单一物质保障到多元综合保障、从部门分割到协同发展过渡，社保部门的工作重点由生存型向发展型转变，这对于改善困难群众生活水平、维持社会和谐稳定意义重大。
杭州市社会养老保险系统个人账户建立于1997年，2005年建立起五险系统，期间实现五险合征，养老金社会化发放。
2014年，杭州市开发了社保一体化平台，并将大数据应用到社保信息共享中。
2020年建立了省级社保统一平台，浙江省进入省级社保数据共享时代。
大数据的出现和应用，提高了社保工作的规范性，通过定期交换和共享信息，可构建统一的信息共享平台，有利于社保信息的共享和交流，减小社保部门工作压力，促进社保信息的科学化管理。
一、社保信息共享平台功能概述（一）功能性需求从功能来看，社保信息共享平台主要包括以下四个方面：一是在线服务管理，主要针对用户注册、下载等，参保人员可以自行操作；二是权限管理，这项操作由社保机构内容人员管理和使用；三是共享资源管理，主要进行社保信息数据的汇总整理；四是申请审批管理，审核批准注册用户和相关下载资源，确保信息数据的合理应用。
此外，还要定期维护社保信息共享公平，并按照规定进行升级和防护，确保平台的安全性、可靠性。
智慧人社大数据综合分析平台整体解决方案智慧社保大数据综合分析平台整体解决方案
社会保险业务快速发展
随着社会保险业务的快速发展，管理、服务、决策等环节对数据分析和信息共享的需求日益增长。
背景介绍
信息化水平提升
信息化水平的提升使得社会保险业务数据量不断增加，同时对数据分析和处理的实时性、准确性、安全性也提出了更高的要求。
智慧城市建设加速
智慧城市建设的加速推进，要求社会保险业务融入智慧城市框架，实现数据共享、业务协同和智能化决策。
实现数据整合与共享
01
整合不同业务部门的数据，消除信息孤岛，实现数据共享与交换，提高数据利用率。
平台建设目标
提高决策支持能力
02
通过数据挖掘和分析，为管理层提供准确、及时的决策支持，优化资源配置，降低运营风险。
提升服务质量与效率
03
优化业务流程，提高服务质量和效率，提升客户满意度，降低运营成本。
总结
未来，智慧人社大数据综合分析平台将会进一步扩展其功能和应用范围，覆盖更广泛的社会群体和领域，为社会发展提供更加全面、高效和准确的数据支持。
展望
随着技术的不断发展和进步，该平台将会越来越智能化、自动化和自主化，减少对人工干预的依赖，提高数据分析和政策制定的效率和准确性。
智慧人社大数据综合分析平台将会与更多的政府部门和企业建立合作关系，共同推动社会保障事业的发展，促进社会公平和谐和可持续发展。
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智慧人社大数据综合分析平台
支持多种操作系统和数据库，可以方便地与其他业务系统进行集成。
跨平台兼容
采用先进的数据加密和安全防护措施，确保数据的安全性和机密性。
数据安全性
提供全天候的技术支持服务，解决使用过程中遇到的问题。
技术支持
试析大数据时代给社保工作带来的机遇和挑战
试析大数据时代给社保工作带来的机遇和挑战随着大数据技术的快速发展，各行各业应用大数据的方式也在不断优化，社会保障领域也不例外。
在过去，社保工作主要依靠手工处理，工作效率低下，并且存在数据安全问题。
而大数据时代的出现为社保工作带来了新的机遇和挑战。
机遇：一、提高社保管理效率社保管理涉及的数据量庞大，管理难度较高，使用大数据技术可以有效提高工作效率并降低管理成本。
通过对有关数据进行分析，可以发现一些潜在的问题，提高管理精度和准确性。
同时，大数据技术还可以帮助政府更好地制定社保政策，提高政策的可持续性和可执行性。
二、加强社保数据安全大量的个人信息存储在社保数据中，大数据技术可以更好地加强这些数据的安全。
通过数据分类、加密存储、访问控制等多项技术手段，大大降低了数据被非法获取和篡改的风险，进一步保证了社保数据的安全。
三、实现精准服务在大数据时代，通过对社保数据的分析，可以实现更精准的服务。
例如，通过分析个人社保数据，可以为参保者提供更加个性化的服务，例如定制化保险方案等。
此外，还可通过分析城乡居民的社保数据，及时发现和解决城乡居民保障存在的问题，实现城乡区域的平衡发展。
挑战：一、数据质量问题大数据并不等于好数据，数据质量是大数据应用中最核心的问题。
在社保数据中，可能存在一些数据缺失、数据错误等问题，这可能会导致数据分析结果不准确。
因此，在大数据应用之前，需要进行数据清洗和数据质量检查，以尽可能地避免数据问题对社保工作的影响。
二、个人隐私保护社保数据中涉及大量的个人隐私信息，应用大数据技术必须加强对个人隐私的保护，同时注意遵守有关法律法规和规章制度，确保数据的合法性和合规性。
三、信息安全保障社保数据涉及的信息安全问题也是大数据应用中的难点之一。
在应用大数据技术的过程中，需要对数据进行加密存储、访问控制等安全保障措施，防止数据泄露和攻击，确保数据的完整性和可靠性。
综上所述，大数据时代的出现给社保工作带来了新的机遇：提高社保管理效率、加强社保数据安全、实现精准服务等。
浅析大数据时代对社保稽核的影响
浅析大数据时代对社保稽核的影响摘要：本文探讨了大数据时代对社保稽核的影响，分析了大数据技术在社保领域的应用，探讨了其对稽核效率和准确性的提升，同时也关注了数据隐私和安全等问题。
通过对现有研究和案例的分析，总结了大数据时代下社保稽核的机遇和挑战。
关键词：大数据；社保稽核；效率；准确性；数据隐私一、引言随着大数据技术的飞速发展，现代社会呈现出了前所未有的数据爆炸态势，各行各业都在这个数字化浪潮中不断演进。
在这个背景下，社会保障稽核作为确保社会公平和保障个人权益的关键工具，正面临着巨大的机遇与挑战。
传统的社保稽核方式已经难以适应复杂多变的社会经济环境，而大数据技术的兴起为稽核提供了全新的可能性。
本章将简要探讨社保稽核在大数据时代的背景和重要性，强调大数据技术在社保稽核中的潜力，同时明确了本文旨在深入研究大数据时代对社保稽核的影响，以及如何应对相应的挑战。
通过本研究，我们将更好地理解大数据如何塑造社保稽核的现状和未来，为建立更为精准、高效的社保稽核体系提供有力的参考。
二、大数据技术在社保领域的应用2.1 数据收集与整合2.1.1 基本个人信息在大数据时代，社会保障稽核通过收集和整合个人基本信息如身份证、户籍等，可以更准确地核验个人身份，从而有效避免冒名顶替等欺诈行为。
这种精细化的数据收集不仅加强了个人身份核实，还为后续稽核提供了可靠的数据基础。
2.1.2 就业与缴费信息大数据技术使得就业和缴费信息的跨系统整合成为可能，通过集成社保、税务等数据源，可以实现快速准确地分析个人收入和缴费记录，从而更精准地评估个人的社保资格和权益。
2.1.3 医疗和社会救助数据整合医疗数据和社会救助数据，可以更好地掌握个人医疗状况和社会救助需求，实现医疗保障和社会救助的精准定位，确保资源的合理配置，更好地服务于个体的需求。
2.2 数据分析与挖掘2.2.1 发现异常模式借助大数据分析技术，可以识别出异常模式，如异常的用药行为、收支不匹配等，帮助稽核人员快速发现问题，从而有针对性地展开调查，提高稽核效率。
“大数据”时代社会保障信息化建设的机遇与挑战
“大数据”时代社会保障信息化建设的机遇与挑战苏州市人力资源和社会保障局刘东玉随着全球信息化的不断深入，数据量成几何系数增长，“大数据”（Big data）时代已经到来。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”金保工程是社会保障信息化的核心项目，金保一期工程已发挥出信息化对业务的支撑和引领作用，成为支撑社会保险业务经办、提升社会保险服务水平、强化社会保险基金安全的有力保障。
随着“大数据”时代的到来和金保二期工程的建设论证，可从技术上推动社保信息化工作的进一步深入。
“大数据”给社会保障信息化建设带来了诸多机遇，也带来了更多挑战。
一、“大数据”基本概念“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到获取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
“大数据”同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结：体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大（Volume）。
从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多（Variety）。
如除传统结构化的数据外，还有文本、视频、图片、声音、地理位置信息等非结构化信息。
第三，价值密度低（Value）。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快（Velocity）。
“大数据”对处理速度有要求，一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
二、社会保障信息的“大数据”特性随着金保工程一期建设的完成，一个以信息网络三级互联、应用软件基本统一、数据资源集中管理为主要特征的、统一的金保工程支撑平台已在全国基本形成，全国所有地级城市和省级人社部门均已建立了数据中心，32个省级单位全部实现了与部中央数据中心的网络联结，90%以上的地市实现了与省级数据中心的联网，城域网已经联接到92.5%的社会保险经办机构和就业服务机构，并且延伸到街道、社区、乡镇和定点医疗服务机构，覆盖全国的人力资源社会保障信息网络架构初具规模。
人力资源和社会保障大数据(人社大数据)解决方案
企业招聘 解聘
人才供需 状况
就业人口
流动
……
数据来源：人社局、统计局、移动运营商、互联网招聘网站等
（二）大数据与精准决策
项目二、人才供需状况分析与预测
整合
人社部门
分析和预测青岛市 人才供需和缺口的 总体状况
互联网招聘网站
招聘/求职信息
人才缺口情况分析
数据来源：人社局、组织部门、行业/协会数据、互联网招聘网站等
经济模型
数据来源：人社局、民政局、统计局、公安局、卫计委、 行业数据、医疗机构、移动运营商等
（二）大数据与精准决策 项目四、延迟退休对社会保险基金影响分析
社会保险基金
（二）大数据与精准决策 项目五、医保支付模式调整 医保支付范围调整、支付比例 调整
探索建立按疾病相关诊断组 （DRGs）的定价模型
对数据处理速度要求高。海量数据的处理遇到性能瓶颈，而社保经办需要实时性， 对数据处理速度提出了挑战。
1
现状与问题
现状
大数据是指无法用常规软件工具进行处理的数据集合，是
具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量多样化 信息资产。
国家战略
2015年8月31日，国务院印发了《促 进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕 50 号)
数据来源：人社局、卫计委、物价、药监、教育、医疗机 构、商业保险公司等
（二）大数据与精准决策 项目六、蓝色经济人才需求及效果分析
对涉蓝行业的人才供 给和需求进行分析, 测算人才缺口。 饼状图改成偏蓝色
生物学 海洋学 计算机
2012
2016
数据来源：人社局、发改委、经信委、组织部门、市电政 办、科研院所、新引进的大型企业、行业数据等
精准
浅谈大数据在人力资源社会保障工作中的应用
浅谈大数据在人力资源社会保障工作中的应用经济的发展和科技大进步对人们的生活都带来了很大的变化，人们在生活和工作中面临着各个种类型大量的数据，大量的数据使各个领域都进入了量化的过程，从政府部门到人事管理，到企业管理，再到社会保障等部门，每天都产生了大量的信息数据。
而如何有效地利用这些零散的数据，客观、全面的分析，为今后的工作提供决策支持，将是社会保障部门在大数据时代面临的最大挑战。
一、大数据在人力资源社会保障工作应用中的安全措施（一）访问控制在人力资源和社会保障体系方面，只有相同的终端设备才能接入网络，接入网络的同时设备具有相应的访问权限，连接的终端也必须经过安全检查和认证。
在检查和认证的过程中国发现不合格的终端要进行修复或者是升级，对于操控终端运行的工作人员必须进行严格的筛选，只有那些有访问许可证的人才能登录，必须支持账户、MAC和第三方身份验证方案的身份验证，同时还应设置IP/MAC 和账号绑定功能，严格控制终端访问。
能够访问系统终端的人接只有系统认可的终端和人员才能访问网络，这样极大地提高了终端的安全性。
（二）终端安全检查由于核心终端设备容易受到病毒、黑客和木马的入侵，潜在的安全风险非常严重，因此对于接入终端的安全检查必须从严把关。
经过检查之后合格的终端才能接入网络。
在终端的安全检查工作具体开展时，必须检查终端设备病毒软件的安装和更新情况，以此来避免病毒软件对终端的安全性带来的威胁；检查终端的互联网浏览器、操作系统软件和桌面软件，以确保在软件安装时没有漏洞的情况出现，有效防止系统和应用程序受到木马病毒攻击，并通过更新补丁及时弥补系统安全缺陷，提前采取预防措施；检查终端的密码和账号，对于启用保护的终端，还应检查屏幕保护程序的启动时间，并确定哪些账户未在指定范围内注册，从而更容易管理非活动账户；为有效防范风险，终端一旦安装了非法软件，将限制网络访问，使用终端安全检查，及时发现并消除各种终端安全隐患，确保接入网络终端的安全性。
社保行业分析
随着人工智能技术的不断发展，社保行业将实现更高程度的智
能化，提高服务效率和质量。
跨界融合
02
社保行业将与其他相关行业进行跨界融合，形成更加完善的服
务体系。
国际化趋势
03
随着全球化的加速推进，社保行业将逐渐走向国际化，实现跨
国界的社保服务。
感谢您的观看
THANKS
地方政府对社保行业的支持
社保服务体系建设
地方政府积极推进社保服务体系建设，提高社保服务的覆盖率和便捷度，为社保参与者 提供更加优质的服务。
社保基金管理
地方政府加强对社保基金的管理和监督，确保社保基金的安全和稳定运行，为社保行业 的可持续发展提供了有力保障。
宣传推广
地方政府通过各种渠道宣传推广社保知识和政策，提高公众的社保意识和参与度，促进 了社保行业的发展。
社保基金作为重要的市场主体，负责管理和运营社保资金，实现保值增值 ，为社保制度提供可持续的财务支持。
04
社保行业的产品与服务
养老保险产品及服务
养老保险产品
主要包括基本养老保险、企业年金、个人储蓄性养老保险等，为参保人员提供退休后的养老金保障。
养老保险服务
包括参保登记、缴费管理、待遇核定与支付、权益记录与查询等，确保参保人员享受相应的养老保险待遇。
07
社保行业的未来发展趋势
技术创新对社保行业的影响
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数字化和自动化
通过引入先进的数字化和自动化技术，社保行业 能够简化流程、提高效率，并提供更便捷的服务 。
数据分析与预测
利用大数据和人工智能技术，社保行业可以深入 分析数据，预测未来趋势，为政策制定和决策提 供更准确的依据。
互联网+社保
大数据技术在社会保障领域中的应用
大数据技术在社会保障领域中的应用随着数字化时代的到来，大数据技术的应用范围越来越广泛。
社会保障作为公共服务的重要组成部分，也逐渐开始运用大数据技术来优化管理和提高服务效率。
本文将探讨大数据技术在社会保障领域中的应用，并分析其中的优势和挑战。
一、大数据技术在社会保障管理中的应用1.1 数据收集和整合社会保障需要搜集大量的数据来支持决策和政策制定。
大数据技术可以帮助机构从各种数据源中收集和整合数据，并对数据进行清洗和加工，使其更具有参考价值。
例如，通过与税务局、人力资源部门和社保局等部门的数据交叉比对，可以准确获得个人的收入情况和就业状态，从而更好地确定社会保障福利的范围和标准。
1.2 风险评估和预警大数据技术可以通过对历史数据的挖掘和分析，建立风险模型，预测未来可能出现的风险和问题。
在社会保障领域，这意味着可以通过分析参保人员的就业状况、医疗费用等数据，提前发现可能的欺诈行为或异常情况，并采取相应措施加以防范。
1.3 个性化服务和精准帮扶大数据技术可以为社会保障提供个性化服务和精准帮扶。
通过对参保人员的个人信息、工作履历、家庭状况等数据进行深入分析，可以为不同群体提供差异化的社会保障政策和服务。
例如，对于失业人员，可以提供更多的职业培训机会和就业介绍；对于低保户，可以提供更多的经济援助和社会支持。
二、大数据技术在社会保障领域中的优势2.1 提高管理效能大数据技术可以将海量的数据转化为有用的信息，为政府部门提供决策支持和政策制定的依据。
通过数据的分析和挖掘，可以发现问题、预测趋势，并及时采取措施进行调整。
这有助于提高社会保障管理的科学性、系统性和精细化水平，提高政府管理效能。
2.2 优化资源配置社会保障资源有限，如何优化资源配置是一个关键问题。
大数据技术可以通过对各类数据的分析，精确划定社会保障的覆盖范围和标准，避免资源的浪费和滥用。
同时，也可以根据不同地区和人群的需求特点，合理配置资源，使社会保障政策更加贴近实际需求。
浅析大数据技术对社保稽核的影响及其对策分析
浅析大数据技术对社保稽核的影响及其对策分析作者：吴婷来源：《今日财富》2023年第33期随着社会保障体系的不断完善，社会保险工作日趋规范科学，而大数据技术的快速发展，让社保稽核面临着前所未有的机遇和挑战。
一方面，大数据技术的应用使社保稽核变得更加高效、准确，并能够及时发现更多隐藏的风险和问题。
另一方面也带来了数据隐私和安全风险，以及对稽核人员技术能力的要求提高等问题。
因此，在运用大数据技术进行社保稽核时，需要深入思考其影响和可能运用的应对措施。
社保稽核是保障社会公平和经济良好运行的重要组成部分。
随着大数据技术的快速发展，社保稽核获得了更加高效准确的数据处理和分析能力，能够更及时地发现违规行为和风险点。
然而，大数据技术的应用也面临着诸如数据隐私和安全等一系列问题。
只有深入挖掘大数据技术的潜力，并寻求有效的应对措施，才能充分发挥其优势，从而提高社保稽核的科学性和有效性。
一、大数据技术及其对社保稽核的影响（一）大数据技术大数据技术是指对大规模、高速、多样化的数据进行收集、存储、处理和分析的一种技术。
它涉及的不仅仅是规模大的数据集，还包括处理速度、数据品质、数据多样性等方面。
大数据技术主要包括以下几方面的内容：一是数据采集和存储。
使用各种数据采集方法，包括传感器、监控设备、网络爬虫等工具，收集不同来源的数据，并利用各种存储技术将数据存储在云计算平台或分布式文件系统中。
二是数据处理和分析。
通过使用分布式计算、并行处理、流式处理等技術，对大量的数据进行处理和分析。
这包括数据清洗、转换、模型构建、机器学习等各种方法和技术。
三是数据可视化和可视分析。
将数据结果以可视化的形式展示，使用户更容易理解和分析数据。
四是数据安全和隐私保护。
针对大数据处理过程中的敏感信息和隐私问题，采取安全和隐私保护措施，如加密、访问控制、数据脱敏等手段。
五是数据治理和管理。
管理数据的生命周期，包括数据储存、备份、迁移、清理等方面，确保数据的质量和可用性。
大数据技术在社保服务中的应用研究
大数据技术在社保服务中的应用研究随着信息技术的不断发展，人们对于数据处理和应用的能力也越来越强。
而大数据技术的出现更是让数据处理和应用变得更为高效和精准。
在社保服务领域，大数据技术也得到了广泛应用，能够帮助政府和企业更好地处理和管理社保数据，提高服务质量和效率。
一、大数据技术与社保服务社保是国家为保障劳动者的生活质量和社会福利而实施的一项政策。
社保服务范围广泛，包括养老、医疗、失业等多个层面。
然而，随着社会和经济的发展，社保管理和服务也出现了诸多问题，如管理繁琐、服务效率低下等。
大数据技术的应用，为社保服务提供了新的解决思路。
首先，大数据技术具有处理大量数据的能力。
在社保服务中，政府和企业需要处理的数据非常庞大，包括人员信息、缴费记录、福利发放情况等等。
如果采用传统的数据处理方式，工作量将非常庞大且容易出现数据错误和遗漏。
而利用大数据技术，通过对海量数据的归类、筛选和分析，可以实现快速和准确的数据处理，杜绝数据错误和漏洞。
其次，大数据技术还具有精准化服务的能力。
通过对社保数据的大量采集和分析，可以获取更深入、更准确的服务需求信息。
政府和企业可以据此为用户提供更符合实际需要的定制化服务。
比如，根据用户的个人信息、缴费历史等数据，向用户提供更加详细、直观的退休计算服务，既避免了用户自行计算的误差，也提高了用户的满意度。
另外，大数据技术还可以进一步提高社保服务的安全性。
在数据处理中，大数据技术采用的是高效、安全、稳定的技术手段，可以保证数据的安全性和私密性。
对于政府和企业而言，加强个人信息的安全保护和防止黑客攻击等问题，都能获得更加可靠的保障。
二、大数据技术在社保领域的实践目前，大数据技术在社保领域已经得到广泛应用。
例如，深圳市社保局依托大数据技术，成功实现了社保数据化管理。
在这个项目中，社保数据被数字化存储和管理，减少了大量的人力和物力成本，同时提高了数据处理和应用的效率。
另外，在社保服务的具体应用中，大数据技术也发挥了非常重要的作用。
大数据应用对社保的影响
探索研究随着“大数据时代”的来临，社会保障的信息化道路不断提速，但还存在统筹层次低、接续转移难、信息不互通等问题。
目前，在社会保险领域，大数据的作用日益凸显，但是数据还未成系统，在数据整理、分析、加工、利用等方面有所欠缺。
近年来，社保管理工作主要集中在宏观管理层面，而在参保人员管理、财务管理、基金管理方面精算和精细化的管理还不多。
大数据有利于社会保障管理能力、服务能力和经办能力的提升。
大数据可以有效解决社保“认证难”问题近年来，随着社会保险覆盖面的不断扩大，参保人员死亡后仍旧“享受”养老、医疗、工伤等各项社会保险待遇的现象时有发生。
以山东潍坊为例，前段时间，潍坊市社会保险事业管理中心联合公安、民政等部门通过三网信息核对排查查出693名参保人员死亡后仍然“享受”社保待遇后将相关资金全部追回。
这样的事件在农村偏远地区更是屡有发生。
这种与公安、民政达成一致建立起三方网上信息资源共享的长效机制，对于解决参保人员是否死亡这一“认证难”问题，非常有效。
公安、民政在一定时间内，将参保人员的户口注销信息和死亡信息分别提供给社保管理部门，由其对这些信息一一进行核查比对，然后将核查出的名单分别通报给死者所在县（市区）社保中心，进行实地核查比对，确认无误的骗保行为立即停发社保待遇并追回非法所得。
如今，社保管理工作已经全面走进“大数据时代”，有了数据的支撑，为何还会出现参保人员死后仍然“享受”社保待遇的情况发生，潍坊市爆出的693名事件可能仅仅只是冰山一角，在这个处处依赖大数据的时代，及时发现存在的问题，找到解决措施才是最重要的。
大数据精准分析，实现互联互通近年来，我国社会保障工作经过十多年发展，制度框架已基本建立，各地均建设金保工程，一张小小的社会保障卡记载着我们所有基础信息和各种保险记录，并不断产生着庞大的数据信息，社会保障需要在全社会范围内进行信息资源共享。
在大数据的推动下，似乎社保数据在全国范围内共享已经不是问题了，有了大数据，社保工作有如神助，进展得越来越顺利。
大数据在社会保险中的应用价值分析
大数据在社会保险中的应用价值分析大数据时代的到来促使社会保险事业走上信息化道路，但随着大数据技术的发展，我国社会保险社会保障行业仍存在统筹层次低，信息不联通，接续转移困难等突出性问题。
目前，大数据技术在社会保险领域的积极作用愈发凸显，但数据的应用尚未在行业内形成系统格局，在数据的分析整理，收集加工及利用等方面仍存在明显问题。
近年来，我国社会保险工作者大多将目光聚焦于社保管理的宏观管理，但对于参保人员，财务以及基金方面的管理人员明显不足。
但随着大数据技术的普及应用，社会保险的管理，服务及经办能力将明显提升。
一、应用大数据对社会保险的积极影响（一）实现联网互通，信息资源共享在信息技术高速发展的当下，我国社会保险保障工作已初具雏形，制度框架也基本建立。
目前，金保工程的建设已在各地实现普及，通过一张社会保障卡，参保人员的基础信息及保险记录都能被完整记载，更新数据信息也会被完整保留。
随着大数据技术的进一步发展，社保数据也能在全国范围内实现联网互通，信息共享，大数据的应用为社保工作提供了更多助力。
此外，有效应用大数据还能为社保管理工作提供更多思路和途径，管理人员可通过收集分析数据，分析社保管理中可能出现的社会矛盾，预测社会保险管理工作的发展趋势。
最后，大数据的有效应用还直接增强了政府与百姓之间的互联互动，政府部门对行业发展的科学知晓度也将随之提高。
（二）保障数据安全，实现数据精准分析在社会保险，社会福利，社会救助等社保能力稳步提升的当下，社会保险保障的受益面和受益深度也随之增加。
但因为不同的社会保障保险业务接分属于不同部门，各部门之间业务类型划分明确，职责明晰，因此，涉及社会保险保障的各类公共基础信息往往很难实现有效联通和共享。
随着大数据技术在社会保险领域的应用，参保人员的保险数据能得到有效保障，管理人员也可对数据进行精准分析，通过各项数据实时了解参保人员具体情况，避免骗保，重保，漏保问题的产生，提高各部门工作效率。
互联网+智慧社保大数据一体化管理平台解决方案(智慧社保整体解决方案社人力资源和社会保障整体解决方案)
OPTION
05
十九大报告提出
提高保障和改善民生水平，加强 和创新社会治理。
OPTION
06
中共十八届三中全会
推进国家治理体系和治理能力现代化，加快 形成科学有效的社会治理体制。
OPTION
07
9
01
智慧社管大数据平台建设思路
智慧社管平台以加强和创新社会治理、深化 平安建设等重点工作需求为导向，以网格化 管理理论为基础，依托电子政务外网，按照 “科学划分网格、整合部门资源、明晰工作 职责、实现条块融合、实行逐级问责、严格 工作考核”的建设思路，遵循“全覆盖、无 缝隙”的建设原则，将社会区域划分成不同 的责任网格，作为社会管理的基本单元，构 建网格化社会服务管理机制。充分运用大数 据、云计算、物联网、视联网、地理信息系 统平台等现代科技手段，以“人、地、事、 物、情、组织”等平安建设信息为基本内 容，搭建资源整合、信息共享、安全可靠、 协调联动、运作高效的社会管理综合信息平 台。
12
03
智慧社管功能介绍
03
智慧社管大数据平台功能
智慧社管产品主要包括如下子模块：业务中心、GIS中心、视频中心、决策中心、绩效考核。通过网格化社会 公共治理智慧社管搭建一个事件接收、汇总、分类、受理的综合基础平台，通过该基础平台可以实现对ZZIC、心通 桥等平台资源的整合。通过充分整合各方资源，提升公众服务水平，实现联动应急指挥，确保加强社会公共治理。 业务中心：主要实现对不同平台交办过来的事件进行汇总、分类、交办等处理，同时业务中心对事件的 处理也能实现相似事件的自动识别，通过对比事件的标题、时间、描述等字段，将相似的事件标识出来， 对标识出来的事件还可以进行手动合并，合并之后进行统一处理。 GIS中心：GIS中心主要应用信息和地图相结合的理念，实现信息在地图上面显示查询及地图查询该地段的 相关信息。 视频中心：视频中心主要是整合了平安城市建设、安全生产监管、食品药品监管、城市管理行政执法信 息管理等平台视频监控信息，同时视频中心通过严格的权限控制，进行视频信息查看，并通过控制权限 来控制不同用户根据级别查看不同的监控信息。 决策中心：数据分析与决策辅助是对平台中真实数据的搜集、融合、挖掘和分析的过程，将分析后的数 据以动态、直观的多维报表、图形形式展现给用户，为用户决策提供数据依据。绩效考核：绩效考核管 理是为进一步加强和创新基层社会治理模式，探索新形势下“坚持依靠群众、推进工作落实”的长效机 制，以条块融合的网格化管理为载体，以上下联动的差异化职责为前提，建立良好的考核体系，切实提 高城区管理水平，营造和谐的发展环境和群众生活环境。
大数据与人社保障
大数据与人社保障一、引言近年来，随着信息化和互联网技术的飞速发展，数据已经成为人类最宝贵的资源之一。
作为一种新兴技术，大数据正逐渐成为社会经济发展的重要驱动力之一。
人社保障工作作为政府重要的社会政策之一，如何应用大数据技术，优化政府提供的服务，提高服务的质量和效率已经成为当前研究的热点之一。
二、大数据在人社保障中的应用1. 大数据在社会保险管理中的应用当前，大数据已经成为社会保险管理中不可或缺的一部分。
通过大数据分析，可以对社保参保人群的基本信息、社保费用的收入和支出等进行全面的、深入的分析，从而更加精准地制定社保政策，提高社保管理的科学性和精准性。
同时，大数据还可以对社保管理中的风险和问题进行实时监测和预警，以便及时采取措施，防止风险的实际发生。
2. 大数据在劳动保障中的应用劳动保障作为社会保障的重要组成部分之一，在推动社会保障事业的发展和提高劳动者的福利水平方面发挥着重要作用。
大数据技术的应用可以使劳动保障工作更加高效和精准。
例如，在就业服务中，通过大数据分析可以找到职业类型和就业渠道，使政府更好地了解劳动力市场状况，制定更合理的就业政策和推动就业的发展；在劳动关系中，通过大数据技术的应用可以将违法劳动用工的企业等纳入黑名单，保护劳动者的权益。
3. 大数据在社会救助中的应用大数据技术在社会救助中的应用，可以使社会救助更加准确和精准，从而更好地保障弱势群体的生计和基本权益。
例如，在低保救助方面，通过大数据技术的应用，可以更加准确地确定救助标准和救助对象，避免因数据不准确而造成的救助资源的浪费和错配现象。
三、大数据在人社保障中的优势1.数据精度高大数据技术在处理数据的时候，可以将大量的数据进行深入挖掘和分析，从而准确提取出数据中的有用信息，使政府制定的社保政策更加精准和有针对性。
同时，大数据还可以通过数据的实时监控预警等方式，防止因人为因素而导致的数据泄露等问题。
2. 提升服务效率随着大数据技术应用的发展，人社保障事业的服务水平不断提高。
社保大数据解决方案
社保大数据解决方案
《社保大数据解决方案》
随着社会的发展，人们对保障措施的需求不断增加。
而在此背景下，社保大数据解决方案应运而生。
社保大数据解决方案是指利用大数据技术和手段，对社会保险制度进行全面分析，统筹规划和管理社会保障资源，提高社会保障的普惠性和可持续性的一种方法。
在当前经济形势下，社保大数据解决方案是推动我国社保事业走向更加智能化和高效化的必然选择。
首先，社保大数据解决方案可以充分挖掘社会保障制度中的大数据信息，分析用户的缴费情况、福利领取情况等，为政府提供更加全面、精准、及时的政策建议和决策支持，提高社会保障资源的有效利用率。
其次，社保大数据解决方案可以利用大数据分析技术，对不同地区、不同人群的社会保障需求进行细分，为政府制定差异化的社会保障政策提供科学依据，推动社会保障资源的精准配置，从而提高社会保障制度的公平性和合理性。
再次，社保大数据解决方案可以帮助政府实现社会保障业务的信息化和精细化管理，提高社会保障服务的智能化水平，提升公民的社会保障体验，增强社会保障制度的公众认可度。
总之，社保大数据解决方案是未来社会保障制度的发展趋势。
它可以充分发挥大数据在社会保障领域的优势，为政府提供更加科学的社会保障政策建议和科学化的社会保障管理手段，推动社会保障制度朝着更加智能化和高效化的方向发展。
大数据中的“社保”世界--全国电子社保卡突破3亿张
电子社保卡服务渠道已开通 417 个，群众通过自己常用的 APP 或小程序，即可方便获取线 上服务。这些渠道包括国家政务服务平台、国务院客户端微信小程序、电子社保卡小程序、、云闪付等 25 个全 国性渠道，以及 300 多个人社部门和其他政府部门渠道、100 多个银行和社会渠道。电子社保卡 秉持开放的态度向群众提供服务，向社会赋能。
大—数—全据国电中子的社保“卡突社破 保3 亿 ” 张世界
3 亿张电子社保卡！ 2020 年 1 月底全国电子社保卡申领突破 1 亿张 ；6 月底突破 2 亿张 ； 时隔 4 个多月，11 月 20 日，电子社保卡抵达 3 亿大关。超过 1/5 的群众已可通过电子社保卡获 得贴心便捷的就业、社保线上服务，幸福感满满。
电子社保卡申领已纳入 2020 年的政务服务“跨省通办”清单。实体社保卡的异地申领补换 也列入 2021 年的政务服务“跨省通办”清单。社保卡线上线下融合服务体系将不断健全，今后， 群众申领社保卡更为方便快捷。
建立以社保卡为载体的居民服务“一卡通”，这个未来，你我看得到 ；这些服务，值得期待。
电子社保卡承载的应用越来越丰富，包括展码、亮证、扫一扫、亲情服务、授权登录等 7 项基础服务，40 项全国业务服务，各地还加载了更多的属地业务服务。
电子社保卡移动支付，已在 27 个省份的 224 个地市支持就医购药扫码结算，让群众快速享 受就医服务。22 个城市开通了银联乘车码，群众可以用电子社保卡扫码乘车。
根据《中国互联网络发展状况统计报告》，2020 年 6 月，中国网民规模已达 9.4 亿，使用手 机上网的比例达到 99.2%。基于手机形态的电子社保卡是顺应互联网时代要求的必然选择。2021 年，预计超过 5 亿人将拥有电子社保卡。
社会保障统计分析
社会保障覆盖率
总结词
反映社会保障制度覆盖面的指标
详细描述
指在一定时期内，参加社会保障的人数与当地常住人口总数的比例，反映社会保障制度覆盖面，是衡量一个国家 或地区社会保障发展水平的重要指标。
社会保障待遇水平
总结词
反映社会保障待遇水平的指标
详细描述
指参保人员按照社会保障政策规定享受的待遇水平，包括养老金、失业保险金、医疗保险报销比例等 ，是衡量一个国家或地区社会保障发展水平的重要指标。
该地区失业保险参保率达到85%以上，显示出较为完善的失业保险体系。
02
失业保险金发放情况
该地区失业保险金发放及时，且金额能够满足失业人员的基本生活需求。
03
失业保险基金运营状况
该地区失业保险基金运营良好，能够为失业人员提供稳定的保障。
某地区工伤保险统计分析
01
工伤保险参保率
该地区工伤保险参保率达到90% 以上，显示出较高的参保意识。
数据安全与隐私保护
在大数据应用中，需要关注数据安全和隐私 保护问题，建立完善的数据安全防护体系， 确保数据的安全性和合规性。
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某地区医疗保险统计分析
1 2
医疗保险参保率
该地区医疗保险参保率达到95%以上，显示出较 高的参保意识。
医疗费用报销情况
该地区医疗费用报销及时，报销比例较高，减轻 了参保人员的医疗负担。
3
医疗保险基金运营状况
该地区医疗保险基金运营稳健，能够满足日益增 长的医疗需求。
某地区失业保险统计分析
01
失业保险参保率
社会保障统计分析
目录
• 社会保障概述 • 社会保障统计分析方法 • 社会保障统计指标体系 • 社会保障统计分析案例 • 社会保障统计分析的挑战与展望
智能化社会保障
智能化社会保障智能化社会保障是指利用先进的信息技术和智能化手段来实现社会保障体系的高效运作和服务，以提高民众的生活质量和幸福感。
在智能化社会保障中，人工智能、大数据、云计算等技术被广泛应用于社会保障管理和服务过程中，让保障对象更便捷地享受保障政策和服务，同时有效提高保障水平和管理效能。
一、智能化社会保障的背景与意义随着经济的发展和社会的进步，人民对社会保障的需求不断增加。
然而，传统的社会保障模式存在诸多问题，如信息不对称、服务效率低下、管理成本高昂等。
智能化社会保障的出现，为解决这些问题提供了有效的途径。
智能化社会保障的意义在于提高保障政策的精准度和时效性。
通过系统化的数据分析和挖掘，可以更好地掌握保障对象的需求和情况，根据个体的情况和社会背景，提供个性化的保障政策和服务。
同时，智能化社会保障还可以提高运营效率，降低管理成本，释放出更多的资源用于优化保障政策和提高服务水平。
二、智能化社会保障的关键技术1. 人工智能技术人工智能技术是智能化社会保障的核心支撑。
通过人工智能的深度学习和智能决策能力，可以实现保障体系中的自动化和智能化。
例如，利用自然语言处理和图像识别技术，可以实现资格认证、申请办理等过程的在线化和自动化。
2. 大数据技术大数据技术可以帮助社会保障管理部门更好地掌握保障对象的需求和情况，提供更精准的保障政策和服务。
通过对大数据的分析和挖掘，可以深入了解保障对象的生活状况、消费水平、医疗需求等，为保障政策的制定和服务的优化提供科学依据。
3. 云计算技术云计算技术可以实现社会保障数据的集中存储和管理，方便保障对象随时随地查询和享受保障服务。
同时，云计算技术还可以提高数据的安全性和可靠性，保障保障对象的信息安全和隐私保护。
三、智能化社会保障的应用场景1. 智能化社保卡智能化社保卡是一种基于智能芯片技术的身份识别和支付工具。
通过智能化社保卡，保障对象可以便捷地查询社保缴费信息、办理保险报销、参与健康管理等。
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Enterprise Data Warehouse
Data Mining
一个典型省BI系统投资：1300万美金
有多少IT投资继续被“O”, “E”, “M” 恐龙们吃掉？
沉重的维护成本
低下的数据管理性能
问题
路漫漫其悠远
惊人的储存成本
目录
路漫漫其悠远
备注
社保数据需要“云化”的统一管理
大数据 • 在基于
的社会保险统计分析项目中，预测模块是以统计分析海量数据库为基础
，利用经济学、人口学、数理统计、精算科学等理论，通过建立不同的经济模型，进行政 策模拟。并根据各种数据的历史发展与成长情况，做出相应的长期趋势预测分析和风险分 析，对确保政策的制定、执行和完善提供定量性的依据。
预测分析子系统
• 也可以是各种文档文件：Log日志、多媒体文件等；
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接口层——API接口
• 存储层通过对外提供API接口，供上层应用和外部系统访问。 支持类型包括：REST、HTTP、SOAP。
• 同时也可以提供URL页面链接地址，供外部系统嵌入到自己的 应用中。
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应用层——让我们发现大数据背后的价值
“云计算”是手段，“管数据”是目的
人口数据 养老保险 医疗保险
失业保险 生育保险 综合分析
统一分析 统一规划 数据挖掘
路漫漫其悠远
综合社保数据平台云化架构
数据应用（查询，分析，BI展现，挖掘） BDP API
社保统一数据视图 社保数据序列化管理 BDP统一分布式存储
BDP统一规则转换引擎
BDP流式数据同步 省级社保库
多维分析
动态表格 图形化报表 数字仪表盘
UNIFIED WEB INTERFACE
门户
BI展现支撑组件
展现场景配置支撑
Integrated Backplane Services Oriented Architecture
统一数据指标模型 数据源及接口
大 数 据 管 理 平 台
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应用层——海量数据的分析预测
Meta Data
Data Analysis
OLAP
Portal
Users
CDR
PCI
Network Data
Store and Merchandise Data
CRM
Employee Scheduling
Extract, Transform & Load Data
Warehousing
Data Marts
实时报表 实时规则引擎
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目录
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Байду номын сангаас
备注
社保数据量逐渐增大
数据膨胀！
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备注
旧架构难以管理和使用海量数据
Operational Data Source
Data Warehouse Data Warehouse
Generation
Management
Data Staging
析、透视表、分析图
面数据（动态分析报表）
静态查询
个人层级 日常营运、标准报表
线数据（静态查询报表） Reporting Service
ETL的详细结构
OA系统
Oracle
数据抽取
话务系统
SQLServer
HR系统
DB2
上报数据
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Excel
数据整合
数据清洗
数据仓库 数据转换
销售Cube分区
社保与大数据概述
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2020/3/29
目录
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备注
天云科技大数据产品体系
大数据平台
云挖掘引擎
BDP分布式 数据存储和数据
处理平台
离线挖掘算法引擎
Stream流数据处 理引擎
在线挖掘算法引擎
解决方案
云ETL 客服上网话单查询 手机上网行为分析 精准营销/广告引擎 社交网络传播分析 基于语义的即席分析
未来人口发展趋势
未来基金收支余发展趋势
长期精算平衡分析
人 口 预 期 寿 命 分 析
整 体 人 口 抚 养 比 分 析
参 保 人 口 抚 养 比 分 析
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缴
待
偿
费
遇
付
收
支
能
入
出
力
分
分
分
析
析
析
长
期 封 闭 精 算 平 衡 检
债 务 估 计
长 期 敏 感 性 分 析
验
数据挖掘预测举例
根据收支各类参数预测 收支结余情况
BDP
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备注
功能架构
展示层
查询，分析，BI展现，数据挖掘
社
保
数
接口层 并行数据导入导出
Web接口
据
（REST/SOAP… ）
管
理
分
析
平 台
数集
据
群 协
统一规则 转换引擎
统一资源 数据视图
社保信息序列化存管
层调
服
分布式数据库
MapReduce
务
分布式存储
社保数据库库
北京
上海
管理层
流程管理 任务调度 安全管理 元数据管理 集群监控 安全管理
商业智能(BI)是快速,准确,即时提供有价值的 信息给最终决策者进行分析的一种技术
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应用层BI技术架构
Scorecards & Dashboards Reporting
OLAP
Advanced Analysis & Ad-hoc
Alerts & Proactive Notification
BDP流式数据同步 省级社保库
BDP流式数据同步 省级社保库
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备注
架构技术实现
综合数据统一视图
社保综合信息 序列化对象存管
BDP平台
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备注
BDP数据同步
实时业 务库
平台架构部署示意
BI Portal
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备注
各省社保数据库
目录
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备注
BDP平台——整合社保数据
……
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接口层——并行数据导入/导出
并行导入
分布式存储系统
分布式 数据库
分布式 文件系
统
分布式 数据仓
库
关系型数 据库
文档数 据
外部数据源
企业级 数据仓
库
并行导出
• 外部数据源可以是关系型数据库或者数据仓库，包括：Oracle、SqlServer、PostgreSql、 Mysql，支持基于JDBC的数据源连接；
通过出生、死亡情况及参保信 息，绘制参保人员各年龄的分 布及趋势
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备注
商业智能报表分析应用的三层架构
高层管理人员 经理人员 基层员工
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企业经营驾驶舱
企业层级 绩效管理、仪表板、计分卡、KPI
点数据（Dashboard/KPI）
商业分析
部门层级 Ad-Hoc查询、OLAP、深度分
Report
Report
财务Cube分区
Report
财务Cube分区
Report
采购Cube分区
Report
Report Intuitive Business Intelligence
OLAP-Cube设计
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多维数据集结构
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支持多维度数据结构
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拖拉式的智能分析报表设计