大数据时代的社保经办复习课程
2024年度《大数据时代》PPT课件
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
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总结回顾与拓展思 考
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课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
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大数据未来发展趋 势
2024/3/23
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人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
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其他行业应用
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创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
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大数据技术基础
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。
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。
大数据时代社保档案管理电子化探究
大数据时代社保档案管理电子化探究随着大数据时代的到来，社会各个行业都在逐渐转型升级，而社保档案管理电子化也成为了一个热门话题。
随着科技的不断进步，传统的纸质档案管理已经不能完全满足现代社会的需求，因此电子化管理成为了社保档案管理的一个重要趋势。
本文将探讨大数据时代下社保档案管理电子化的重要意义、面临的挑战以及未来的发展方向。
1、提高管理效率和服务质量传统的纸质档案管理存在信息检索不便、存储空间大、易丢失等问题，而电子化管理能够有效解决这些问题，提高社保档案管理的效率和服务质量。
通过电子化管理，可以实现档案信息的快速检索和分享，大大提高了管理的便利性和准确性，为个人和企业提供更高效的服务。
2、节约管理成本和资源传统的纸质档案管理需要大量的人力物力投入，而电子化管理可以将大部分工作自动化，从而节约了成本和资源。
电子化管理还能够省去大量的纸张和印刷费用，对环境也有一定的保护作用。
3、促进数据共享和协同工作大数据时代下，社会各个部门的信息化程度都在不断提高，而社保档案管理的电子化也将有利于数据的共享和协同工作。
通过电子化管理，不同部门之间的档案信息可以实现互联互通，从而为社会提供更为便利和高效的服务。
1、信息安全和隐私保护问题社保档案管理涉及大量的个人隐私信息，信息的泄露和滥用可能会给个人和企业带来严重的损失。
在社保档案管理的电子化过程中，必须加强对信息安全和隐私保护的管理，建立健全的信息安全管理制度和技术防护体系。
2、技术支持和人才培养问题社保档案管理的电子化需要强大的技术支持和专业的人才队伍，而目前我国在这方面还存在一定的短板。
需要加强对社会保障信息化技术的研发和应用，同时加大人才培养力度，培养一批社保信息化管理的专业人才。
3、法律法规和政策环境问题随着社保档案管理的电子化，相关的法律法规和政策环境也需要不断完善和改进。
这既包括对信息安全和隐私保护的规范，也包括对电子化管理的各项规定和标准。
需要政府部门、企业和社会各界共同努力，共同推动相关法律法规和政策的完善和落实。
数字化导向的社会保险经办服务转型提升
管理科数字化导向的社会保险经办服务转型提升◎刘婕引言我国正在建设数字中国，要求加快数字化发展速度，打造数字经济，建设数字社会和数字政府。
社会保险经办服务也应加快向数字化转型提升的工作。
在向数字化转型提升的过程中会面临一些困难，如何解决这些困难，如何做好数字化社会保险经办服务工作是需要大家思考的问题。
一、社会保险经办服务数字化转型提升的必要性数字中国的提出为我们指明了数字化产业的发展方向和意义，需要我们积极促进数字化发展，大力发展数字经济，加快数字产业化和产业数字化转型步伐，构建数字社会、数字政府和数字中国。
社会保险经办服务向数字化转型提升是时代发展的必然要求。
在信息化和数字化飞速发展的时代，在老龄化社会不断快速加深的情况下，传统的社会保险经办服务模式已不能适应时代的发展，具体表现在以下几个方面。
一是养老待遇领取资格认定方面。
线上完成养老待遇领取身份确认工作，借助“河北人社”和“认证助手”APP，自动导入老保所发放工资人员的个人信息数据。
由于离退休人员与其原单位脱离关系的时间越来越长，原单位对其生存情况、有无服刑、有无重复参保重复领取养老金等信息的及时准确的获得也越来越困难。
由于个人隐瞒情况和单位漏报而导致养老金的冒领、重复领取和违规领取现象发生。
养老金的冒领问题是由于部分机构没有及时审核或无法审核离退休人员特别是异地居住老人的生存状况，导致离退休老人虽然去世但仍然继续领养老金的现象发生。
养老金重复领取问题主要是由于目前机关事业单位、企业员工和城乡居民养老保险三个社保经办机构的数据信息相对独立，无法做到数据信息资源及时共享，从而导致重复参保重复领取养老金的现象发生，并且通常无法及早发觉。
服刑人员的违规领取养老金主要是由于离退休人员判刑时法院的判决书只送达于其本人以及家属，而没有同时抄发送给其原单位，从而导致了服刑人员违规领取养老金的问题产生。
需要进行数字化转型以提高养老待遇领取资格认证效率和准确性。
社保业务经办培训方案
社保业务经办培训方案一、培训内容1.社保业务基本知识社保业务是每个社保经办人员必需掌握的基本知识，内容包括社会保险和公共基础设施，包括社保制度，政策法规等。
社会保险制度是指政府建立和运行的社会保险制度。
前提是个人和企业缴纳一定数量的社会保障费，用于满足底层群众的社保需求。
公共基础设施包括社会福利、制度建设和公共基础设施。
2.办理流程和手续社保经办人员需要掌握社保业务的办理流程和手续，包括常见的社保业务申请、审核、审批、变更等。
3.业务操作技能社保经办人员需要掌握业务操作技能，包括政策执行、数据管理、申请受理等，在操作中要求处理好客户问题，提高服务质量和效率。
二、培训目标1.提高工作技能社保经办人员需要通过培训提高工作能力，增强业务水平和服务素质。
提高在工作中对业务操作的自信心和综合技能，使自己具备独立操作和处理社保业务的能力。
2.优化服务社保经办人员需要在工作中注重客户服务，积极解决客户提出的问题。
培训旨在帮助员工更好地理解社保业务，并学会在服务中考虑客户的感受，提高服务质量。
3.实现安全运作社保经办人员需要在工作中保证数据安全和办事环境安全，确保社保业务正常运作，避免因操作不当而产生错误和事故。
培训旨在帮助员工掌握安全操作知识和技能。
三、培训实施1.制定培训计划社保经办人员可以通过部门会议、工作交流等形式，制定社保经办培训计划，确保在培训过程中保证质量和效果。
2.选择合适的培训形式社保经办人员可以选择不同的培训形式进行学习，包括现场授课、在线视频、网络直播等。
可以根据员工的工作需要，确定最适合的学习方式。
3.实施培训过程社保经办人员可以通过专业的讲师和辅导员进行现场培训。
在培训过程中，可以加入演示、案例分析、讨论等环节，帮助员工理解社保业务知识，并对操作技能进行训练和实践。
4.培训效果考核在培训结束后，可以进行培训效果考核，看员工是否掌握相关知识和应用技巧，并且能够进行独立操作。
四、实施效果通过社保业务经办人员的培训，可以实现以下效果：1.提高社保业务经办人员的工作技能，增强业务水平和服务素质。
社保征缴业务培训教材v1.7
第一节：社保政策与业务术语简介1.1.社会保险简介是指国家通过立法,多渠道筹集资金,对劳动者在因年老、失业、患病、工伤、生育而减少劳动收入时给予经济补偿,使他们能够享有基本生活保障的一项社会保障制度。
社会保险主要包括养老保险、失业保险、医疗保险、工伤保险和生育保险等项目，它的保障对象主要是全体劳动者,目的是保障基本生活,具有补偿收入减少的性质。
社会保险的资金来源主要是用人单位和劳动者本人,政府给予资助并承担最终责任。
社会保险实行权利和义务相对应的原则,劳动者只有履行了缴费义务,才能获得相应的收入补偿权利。
它是一种再分配制度，它的目标是保证物质及劳动力的再生产和社会的稳定。
现在大部分地市的社会保险征收实现“五险合一，一票征收”，同时实施了收支二条线管理模型。
即将与基金征集相关的管理环节与待遇支付的环节分开管理，与基金征集相关的我们定义为公共业务，待遇业务分别包括养老、医疗、工伤、生育待遇支付和失业待遇支付。
1.2.社会保险特征1)非盈利性。
社会保险是非盈利性保险，它不以盈利为目的，而以实施社会政策为目的。
2)强制性。
社会保险属于强制性保险。
所谓强制性是指国家通过立法强制实施，劳动者个人和所在单位都必须依照法律的规定参加。
社会保险的缴费标准和待遇项目、保险金的给付标准等，均由国家或地方政府的法律、法规统一规定。
劳动者个人作为被保险人一方，对于是否参加社会保险、参加的项目和待遇标准等，均无权任意选择和更改。
3)普遍保障性。
社会保险对于社会所属成员具有普遍的保障责任。
不论被保险人的年龄、就业年限、收入水平和健康状况如何，一旦丧失劳动能力或失业，政府即依法提供收入损失补偿，以保障其基本生活需要，社会保险除了现金支付以外，通常还为劳动者提供医疗护理、伤残康复、职业培训和介绍、老年活动等多方面的服务。
4)权利与义务的基本对等性。
社会保险待遇的给付一般不与个人劳动贡献直接相关联。
享受者要作出贡献，但其享受并不是与其贡献完全一致的。
大数据金融教案
大数据金融教案教案标题：大数据金融教案教案目标：1. 了解大数据在金融行业中的应用和影响。
2. 掌握大数据分析的基本概念和技术。
3. 培养学生的数据分析能力和金融决策能力。
教学内容：1. 大数据在金融行业中的应用案例分析。
2. 大数据分析的基本概念和技术介绍。
3. 数据采集和清洗技术。
4. 数据分析和建模技术。
5. 大数据在金融决策中的应用。
教学步骤：第一课：大数据在金融行业中的应用案例分析1. 引入大数据在金融行业中的重要性和应用领域。
2. 分析几个成功的大数据金融案例，如风险管理、投资决策、市场预测等。
3. 学生小组讨论，总结大数据在金融行业中的优势和挑战。
第二课：大数据分析的基本概念和技术介绍1. 讲解大数据分析的基本概念和定义。
2. 介绍大数据分析的常用工具和技术，如Hadoop、Spark等。
3. 引导学生了解大数据分析的基本流程和方法。
第三课：数据采集和清洗技术1. 介绍数据采集的方法和技术，如网络爬虫、API接口等。
2. 讲解数据清洗的重要性和常用的数据清洗技术。
3. 给学生布置数据采集和清洗的实践任务。
第四课：数据分析和建模技术1. 介绍数据分析和建模的基本概念和方法。
2. 讲解常用的数据分析和建模技术，如机器学习、数据挖掘等。
3. 给学生示范一个数据分析和建模的案例，并进行实际操作。
第五课：大数据在金融决策中的应用1. 分析大数据在金融决策中的应用场景和方法。
2. 引导学生思考如何利用大数据分析结果做出更准确的金融决策。
3. 学生小组讨论，设计一个基于大数据的金融决策方案，并进行展示。
教学评估：1. 学生参与度和讨论质量。
2. 实践任务的完成情况和报告质量。
3. 学生对大数据金融教学内容的理解和应用能力。
教学资源：1. 大数据金融案例分析资料。
2. 大数据分析工具和技术的介绍材料。
3. 数据采集和清洗实践任务的案例和指导。
4. 数据分析和建模案例的示范和实践数据。
5. 大数据在金融决策中应用的案例资料。
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。
学习《社会保险经办条例》,提升社保业务经办水平
一、《条例》出台的背景、制定思路及意义
(一)出台背景
习近平总书记在十九届中共中央政治局第二十八次集体学 习时强调完善覆盖全民的社会保障体系促进社会保障事业高 质量发展可持续发展时指出，要从立法、执法、司法、守法 各环节加强社会保障工作，在法治轨道上推动社会保障事业 健康发展。要加强社会保障立法工作，依法落实各级政府和 用人单位、个人、社会的社会保障权利、义务、责任。要依 法健全社会保障基金监管体系。
总理 李强 2023年8月16日
一、《条例》出台的背景、制定思路及意义
(一)出台背景 社会保险经办是社会保险体系的“最后一公里”，事关
人民群众能否便捷享受社会保险待遇，党中央、国务院对 此高度重视。2010年出台2011年7月1日施行的社会保险 法，设专章对社会保险经办作了规定，有力推动了社会保 险事业发展。随着经济社会的发展，社会保险经办出现一 些新情况、新问题，如证明材料偏多、转移接续不畅、经 办时限不明确、基金存在跑冒滴漏，需要从法律制度上对 社会保险经办加以细化和完善。
第六条 用人单位在登记管理机关办理登记时同步办理社会保险登记。
个人申请办理社会保险登记，以公民身份号码作为社会保障号码， 取得社会保障卡和医保电子凭证。社会保险经办机构应当自收到申请 之日起10个工作日内办理完毕。
用人单位在市场监督管理部门（民政部门、机构编制管理机关等） 进行市场主体（法人单位）登记备案时，应该履行同步到社会保险经 办机构现场或网厅办理社会保险登记的法律责任。
第五条……
县级以上地方人民政府应当加强对本行政区域社会保险经办工作的 领导，加强社会保险经办能力建设，为社会保险经办工作提供保障。
我们知道，只有加强经办服务软硬件能力建设，才能提升经办服务 水平，必要的人、才、物要得到保障。
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。
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。
大数据与人工智能在社会保障服务中的应用与创新研究
大数据与人工智能在社会保障服务中的应用与创新研究随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据和人工智能在各个领域展现出巨大的潜力和应用前景。
在社会保障服务中，大数据和人工智能的应用与创新正逐渐改变着现有的服务模式和运营方式。
本文将对大数据和人工智能在社会保障服务中的应用进行研究，并探讨其对社会保障领域可能带来的创新和影响。
一、大数据在社会保障服务中的应用随着信息化时代的到来，大数据正逐渐成为社会保障服务中的核心资源。
大数据的广泛应用带来了社会保障服务的全面升级，以下是大数据在社会保障服务中的几个典型应用场景：1. 数据分析与决策支持大数据的收集和分析可以为社会保障决策提供科学依据和参考。
通过对大数据的挖掘和分析，可以了解社会保障服务的需求和趋势，有针对性地制定政策和措施。
同时，利用大数据技术可以进行预测和模拟，评估政策的效果和社会影响，为决策者提供更加准确的预测结果和决策支持。
2. 个性化服务与精准扶贫大数据的应用可以实现社会保障服务的个性化和精准化。
通过对个体数据的分析和挖掘，可以了解每个人的特点和需求，为其提供量身定制的服务。
同时，大数据的应用还可以提高扶贫的精确性和有效性，通过对贫困人口的数据进行分析和挖掘，可以找出贫困的原因和行动路径，为扶贫工作提供有力的依据。
3. 风险预警与安全保障大数据在社会保障服务中的应用还可以实现风险预警和安全保障。
通过对大数据的分析和挖掘，可以及时发现和预警风险事件，为决策者提供决策参考和应对措施。
同时，利用大数据的技术可以进行反欺诈和风险防范，保障社会保障服务的安全性和可靠性。
二、人工智能在社会保障服务中的应用人工智能作为一种前沿的信息技术手段，可以为社会保障服务带来更加智能化和高效化的解决方案。
以下是人工智能在社会保障服务中的几个典型应用场景：1. 智能客服和咨询通过人工智能技术，可以实现社会保障服务的智能客服和咨询。
利用自然语言处理和语音识别等人工智能技术，可以为用户提供24小时在线的咨询服务，回答用户的问题和解决用户的困惑。
数字化时代下的社会保障体系研究
数字化时代下的社会保障体系研究随着人类社会的不断发展，社会保障体系也在与时俱进地不断完善。
而在数字化时代的现代社会中，对社会保障体系的要求和需求也与日俱增。
本文从数字化时代下的社会保障体系的概念、发展趋势、当前存在的问题、对策等多个角度来探究数字化时代下的社会保障体系的研究。
一、数字化时代下的社会保障体系的概念由于时代不断变化，社会保障体系的概念也在不断地进化和演变，趋势就是逐步向全民保障和全面覆盖的目标靠近。
数字化时代下的社会保障体系，作为一种针对即时数据进行科技储存、监控和追踪的新型社保体系，可谓是在过去几年中逐步形成和发展起来的。
它是指以数字化技术为核心，以服务和支持社会保障为目标的一系列综合体系；以网络化和资本化为核心，全方位、智能、高效向覆盖人群和领域延伸的社会保障新形态体系。
二、数字化时代下的社会保障体系的发展趋势在数字化时代下，社会保障体系进一步向高质量、慢速、长久地发展的趋势发展。
尤其是在信息化的大背景下，数字化时代下的社会保障体系开始呈现网络化、智能化、开放共享等特点。
首先，网络化。
在网络化时代下，社会保障体系已经不再是依托于传统的行政管理系统，而是通过数字网络进行交流、连接、合作和协作。
这种新型社保体系跨越了时间和空间的限制，大大增强了国际、地区和国内社会保障的协同与互动。
其次，智能化。
数字化时代下的社保体系通过借助大数据、人工智能等技术的应用，实现了社会保障体系的科学化、精准化、智能化等特点。
例如，数字化时代下的社会保障体系可以通过人工智能算法制定出优化的保障计划，不断完善保障品质，实现智慧保障。
最后，开放共享。
数字化时代下的社保体系通过数字技术的应用，可实现公开共享和平等服务的特点。
例如，在数字化时代下的社会保障体系中，个人信息可以实现即时更新，同时也可以被不同的机构共享和利用，有效保障了社会保障的开放性和共享性。
三、数字化时代下的社会保障体系当前存在的问题然而，数字化时代下的社会保障体系也存在一些问题和挑战。
社保经办数字化转型的思考
社保经办数字化转型的思考摘要：在新型冠状病毒疫情防控逐渐走向常态化的大环境之下，社保经办服务也必须做出相应的工作调整，尤其是要做好网上服务平台的搭建和完善工作，并加快建设人社APP平台，完善自助终端服务系统，确保民众“零跑腿”也能线上办理业务，从而推动社保经办服务的数字化转型。
本文对当前社保经办服务数字化转型的现实状况、转型过程中所暴露出的问题进行了分析，并提出了针对性的解决方案，希望给社保经办工作人员一些有力的意见和建议。
关键词：社保经办；数字化；转型引言在社会不断发展、环境不断变化的大前提下，社保经办的数字化转型已经势在必行，只有这样才能推动社会保险经办工作在数据分析、数据应用等方面能力的提升，从而促使社保经办朝着精细化、精确化、系统化的方向发展。
1我国当前社保经办数字化转型发展状况1.1 社保经办业务“一网通办”不断深化目前，我国各级人力资源社会保障系统根据相关规定和要求，正在逐步落实“一次办好”社保经办业务清单。
各级政务服务平台正在对信息系统进行全面升级，并对业务办理流程进行简化、优化，尽量删减不必要的申请材料，使民众可以查询到公开的办事指南，实现办理依据、受理条件、申请材料等各项内容在全省范围内的一致性。
1.2企业社保费用缴纳线上办理目前，我国各级部门社会保险网上业务办理服务平台已经全面开通，各参保企业可以在网上进行办理查询社保费用、基数申报等业务，以推进社保费用减免政策的实行的精确性。
此外，企业缴纳社保费用之后还可以打印电子票据，不需要再进行线下操作。
1.3可通过电话申报形式延迟办理社保手续对于需要办理相关退休手续的社会保险参保企业职工，在退休的本月，可以通过电话申报的形式办理相关手续业务，并且采取这种业务办理形式还能够保障也不影响待遇领取。
1.4失业保险可网上申请目前，针对失业保险业务办理问题，申请人员一般可以通过两种方式进行网上申请。
其一，可以登录市级人力资源与社会保障局的官方网站，在社会保险的个人网上服务板块进行操作办理。
基于大数据和人工智能的社会保险管理研究
基于大数据和人工智能的社会保险管理研究在当今数字时代，大数据和人工智能已经成为诸如社会保险等领域管理的重要手段，随着技术的不断发展和应用的不断拓展，一系列基于大数据和人工智能的社会保险管理模式、理论、方法和算法被不断探索和应用，对社会保险管理的优化和升级具有重要意义。
一、大数据和人工智能在社会保险管理中的应用现状随着数字化、智能化与网络化等信息化技术的发展，数字经济时代的来临，社会保险管理的信息系统化、智能化的建设和盲点的覆盖面变得更加重要。
基于大数据和人工智能技术，在社会保险领域的应用范围主要有以下几方面：1.基于大数据的社会保险管理大数据技术已被广泛应用于社会保险领域，通过结合大数据与云计算、物联网等新技术，提高了社会保险管理效能。
基于大数据的社会保险管理主要包括保险人口、基金、服务等方面，具体的应用可以实现：（1）人口基础信息管理方面，通过与多部门信息比对和核实来实现信息准确性的提高，减少基层工作重复。
（2）保险基金的数据管理方面，通过收集、整合、分析和挖掘有关保险基金的相关信息，使得基层工作人员能在更多的依据和信息支持下拿出更快更准确的决策。
（3）服务方面，通过大数据分析各种保险需求的多样性，深入挖掘客户的生活习惯，推广线上服务、险种控制、在线理赔等服务项目，改善客户的体验。
2.基于人工智能的社会保险管理人工智能技术通常是基于大量的数据进行训练，从而进一步提高模型的准确度和精度。
随着深度学习等人工智能方法的发展，它被广泛应用于社会保险管理领域中的多个方面。
（1）智能化的保险核定。
通过结合人工智能技术，对保险核定过程中复杂的文本信息进行自动化处理和分析，从而实现快速评估和审核保险申请。
（2）智能化的理赔处理。
通过机器学习技术，构建基于人工智能的理赔处理系统，从而提高理赔处理的速度和精度，实现媒体快速处理，缩减保险理赔期限。
（3）智能化的服务机器人。
通过人工智能技术，实现社保机构客户端的智能化，推出贴合客户需求的精准化推荐服务，智能化解决常见问题，提高用户体验。
《社保公积金讲解》课件
二、公金
1 2.1 公积金是什么？
2 2.2 公积金的缴纳和提取规定
职工自愿储存的住房公积金，用于购房、 建房或借款。
根据个人工资比例缴纳，提取时需符合 购房、还贷、装修等条件。
3 2.3 公积金的福利待遇
4 2.4 公积金和社保有什么区别？
在购房、还贷、装修等方面享受优惠利 率和税收优惠。
社保是在劳动者工作期间提供多方面的 福利保障，而公积金则是一种住房储蓄 及贷款的制度。
三、社保和公积金的联系与区别
3.1 二者的共同点
都是劳动者的福利制度， 旨在提供安全保障和经济 支持。
3.2 二者的区别
社保关注多方面的福利， 而公积金主要用于住房相 关。
3.3 为什么要同时缴纳 社保和公积金？
社保保障劳动者基本权益， 公积金助力住房目标实现。
四、如何选择社保和公积金账户？
1 4.1 选择机构
理解规则、注意要点，合理管理自己的社保 和公பைடு நூலகம்金账户。
一、社保
1.1 社保是什么？
社会保障制度，覆盖劳动者在养老、医疗、 失业、工伤和生育方面的各项福利。
1.2 社保的种类
包括基本养老保险、医疗保险、失业保险、 工伤保险和生育保险。
1.3 个人和企业如何缴纳社保？
个人缴纳一定比例的工资，企业支付一定 比例的社保费用。
1.4 社保的福利待遇
享受退休金、医疗费用报销、失业救济金 等社会保障福利。
《社保公积金讲解》PPT课件
An informative presentation about social security and housing provident fund, including their types, benefits, payment methods, and differences.
2024版大数据与金融课件pptx
pptx•大数据与金融概述•大数据技术基础•大数据在金融风险管理应用目录•大数据在金融产品创新应用•大数据在金融监管领域应用•大数据与金融行业未来展望大数据与金融概述大数据定义及特点数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低金融行业现状及发展趋势金融行业现状金融行业发展趋势大数据在金融领域应用前景信贷评估风险管理投资决策支持客户关系管理大数据技术基础数据采集技术去除重复、无效和异常数据，保证数据质量数据清洗数据转换数据集成01020403将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图网络爬虫、API 接口调用、传感器数据收集等将数据转换为适合分析的格式和结构数据采集与预处理技术分布式文件系统NoSQL数据库关系型数据库数据仓库数据存储与管理技术描述性统计、推断性统计等，用于发现数据的基本规律和趋势统计分析机器学习深度学习可视化分析分类、聚类、回归等算法，用于预测和决策支持神经网络模型，用于处理复杂的非线性问题将数据以图形、图像等形式展现，帮助用户直观理解数据数据分析与挖掘技术大数据在金融风险管理应用信贷风险评估与预测模型构建数据来源与整合01评估模型构建02预测模型应用03市场风险量化分析方法研究数据获取与处理量化分析方法风险度量与评估操作风险监控与预警系统建设操作风险识别通过对业务流程的全面梳理，识别出潜在的操作风险点。
监控系统设计构建操作风险监控系统，实现对关键业务环节的实时监控和预警。
预警模型构建基于数据挖掘、异常检测等技术，构建操作风险预警模型，及时发现潜在风险。
大数据在金融产品创新应用个性化金融产品推荐系统设计数据收集与预处理通过爬虫、API接口等方式收集用户行为数据，并进行清洗、去重、标签化等预处理操作。
用户画像构建基于用户行为数据，运用机器学习算法构建用户画像，包括用户基本信息、风险偏好、投资经验等维度。
推荐算法设计根据用户画像和金融产品特性，设计协同过滤、内容推荐等推荐算法，实现个性化金融产品推荐。
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数值则是在n进制下的“0,1,……,n-1”的若干字符的特定排列。数 值本身没有任何意义，只有在一定的背景下，数值才有了意义，才形成 了信息。
“数据=数值+背景”
大数据时代的社保经办
二、大数据是如何产生的？ 广义的“数据化”是指把现象转变为存储在某种介质上能够识别的
任”转变。 （三）大数据推动思维方式变革 开放、包容、注重关联。用维克托.迈尔-舍恩伯格的话说，就是
“更多：不是随机样本，而是全体数据；更杂：不是精确性，而是混杂 性；更好：不是因果关系，而是相关关系”
大数据时代的社保经办
四、展望大数据时代的社保经办 一是随着部门数据的普遍共享和互联互通，业务经办将越来越多地
是当前业界所、特征及类型划分 基本的共识：“大数据”展现出“3v”特征，即：数据体量大
(Volume)，类型多样化（Variety），处理速度快（Velocity）
数据体量大好理解，就是数据量大。据统计，2013年，世界上存储 的数据量达到约1.2泽字节。如果我们做一个比较，就可以大致理解1.2 泽字节是个什么概念。一部完整的数字电影可以压缩成1GB的文件，10亿 部这样的电影相当于一个艾字节，而1024艾字节才相当于一个泽字节。 由此可见，这是一个多么巨大的数据量。为了更形象说明这个概念，我 们可以再进行一个类比，如果将这些数据全部印制成书，那么，这些书 足以将整个中国覆盖52次之多；如果将之存储在只读光盘上，这些光盘 可堆成五垛，且每垛都可伸到384401公里之遥的月球上去。
从过去临柜经办向自助式的服务方向转变。 二是随着业务数据的向上集中，管理将更加扁平化。 三是随着大数据技术的广泛应用，服务将更加精细化、个性化。
大数据并不神秘，不同目标、不同状态下的单位、部门和个人都可 以开启自己的大数据之旅，只要我们脚踏实地，从实际出发，从小处做 起，从内部数据和内部问题切入，才能切实推动大数据的发展，并从大 数据的实际应用中掘取更多的价值，获得更多的成果。
大数据时代的社保经办
一、大数据的概念、特征及类型划分 大数据的分类： 从数据类型分：①可以用二维表反映的结构化数据外；不能以二维
表反映的非结构化数据，如音频、视频、图片等；两者混杂的半结构化 数据。
从数据来源分：①行政记录数据；商业记录数据；互联网及搜索 引擎数据。
行政记录数据包括个人信息记录数据、单位信息记录数据和自然和 资源记录数据等；商业记录数据包括电子商务交易数据、企业生产经营 数据和信息咨询报告数据等；互联网数据则包括搜索引擎数据、新闻媒 体数据和社交平台数据等。
大数据时代的社保经办
一、大数据的概念、特征及类型划分 由此可见，所谓“大数据”不仅是一个量上的概念，更具有多样性
特征，如果不是约定俗成，我个人更倾向于使用“全数据”这样的说法。 “大数据”的定义，我个人比较倾向于使用我国研究大数据的专家
所提出的定义，即：大数据是指采用多种数据收集方式，汇集不同数据 源，通过采用现代信息技术和架构能够高速分析处理的、具有高度应用 价值和决策支持功能的多种类型数据及其技术集成。
物理符号（包括量化）并可进行处理分析的过程。 狭义的“数据化”是指将现象转变为计算机能够识别、处理的符号
的过程。 本文所讨论的“数据化”更多是指狭义层面上的理解。
大数据时代的社保经办
二、大数据是如何产生的？ 数据化与数字化的区别： 数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码之后可以机
读的数据的过程。 数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化，它和数据化有
大数据时代的社保经办
三、大数据推动时代变革 （一）大数据推动政府服务模式革新 政府服务模式将从侧重于“以政府为中心”的1.0，到侧重于“以国
民为中心”的2.0，向“以每个人为中心”的3.0时代迈进。 （二）大数据改变生活 ①云分享；②云消费；私人定制 特别注意：隐私保护——从“告知与许可”向“数据使用者承担责
大数据时代的社保经办
蔡海清
二0一五年五月二十八日
大数据时代的社保经办
一、大数据的概念、特征及类型划分 二、大数据是如何产生的？ 三、大数据推动时代变革 四、展望大数据时代的社保经办
大数据时代的社保经办
一、大数据的概念、特征及类型划分 莫衷一是的定义： 麦肯锡报告 ： “大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取
着本质上的不同。只有将现象转变为计算机能够识别、处理的符号的过 程才是“数据化”。
大数据时代的社保经办
二、大数据是如何产生的？ 众多的互联终端、手机、摄像头、传感器、个人电脑、可携带智能
设备等等无时无刻不在以电脑浏览记录、手机通信记录、网页浏览习惯、 微博使用习惯、手机GPS定位跟踪记录等形式产生大量的数据累积。众多 的商业活动、科技创新、体育娱乐、时事观点通过微信、微博、论坛、 贴吧等方式传播开来。“一切都被记录，一切都被数字化”，大数据时 代就这样在我们毫无防备、不知不觉中真真切切地到来了。
、存储、管理和分析能力的数据群” 维基百科（Wikipedia）“大数据是难以用现有的数据库管理工具处
理的兼具海量特征和复杂性特征的数据集成” 涂子沛“大小已经超出传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕
捉、存储、管理和分析的数据，认为一般应该是“太字节”的数量级” 阿里创始人马云则说，大数据就是一种服务 陈潭认为，不用随机分析法（抽样调查）而采用巨量数据的方法就
大数据时代的社保经办
二、大数据是如何产生的？ 大数据的产生是伴随着计算机技术的迅猛发展之后数据化运动的必
然结果。 但要真正理解大数据就必需理解数据和数据化的含义。
大数据时代的社保经办
二、大数据是如何产生的？ “数据”（date）一词在拉丁文中是“已知”的意思，也可以理解
为“事实”。因此，数据一词不仅仅是指科学实验、检验、统计等所获 得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值；也指存储在某 种介质上能够识别的物理符号，它代表着对某种事物的描述。