
智慧社保民生 大数据智能认证全力护航_数据分析师考试
“以前登记社保,要带着登记表、户口本等相关证件,既花路费,又耽误时间。现在,我通过微信传回相关信息,登记员一拍照就完成了核查登记。"智慧社保"真方便!”
2014年10月,沙洋县被确定为全国全民参保登记50个试点城市之一后,与县农商行开展合作,引入“沙洋智慧社保”智能终端系统。由县农商行在全县所有乡镇人社服务中心和280个行政村(社区)设置移动终端网点,配备预装app程序(“沙洋智慧社保”)的手机终端。该系统通过移动互联网技术创新,将部分业务延伸到乡镇、村(社区)一级,让群众能在家门口享有便捷的社保服务,实现“让数据多跑路,让百姓少跑腿”,提升社保服务的能力和效率。终端系统集成全民参保登记、个人参保情况查询、政策宣传、失业签到、养老保险待遇资格认证等功能。
依托“智慧社保”,推行数据比对最大化、入户核查智能化、数据更新动态化、精细管理常态化“四化”模式。采集公安、司法、民政、卫计、教育、税务、人武等部门数据250余万条,并开展比对。在比对过程中,将规则放宽,让信息充分对碰,最大化地建立初始核查数据库,确保最终数据库的完整,为后期开展社会保险扩面征缴、医保养老统计分析提供数据支持。全县应参保57.4万人,通过信息比对全县已参保52.5万人(其中非沙洋户籍参保4.5万人),应参未参保9.4万人。县全民参保办公室以村为单位,向手机终端实时分配需入户核查的数据信息;村级信息员根据分配的名单入户核查,核查过程中,信息员只需以“傻瓜式”的拍照方式采集登记表和身份证等信息并提交;镇人社中心对信息进行初审,经核实准确、初审通过的数据将自动转入全民参保登记数据库。目前,已完成9.4万人的入户核查工作,登记数据一次性通过率达95%以上。
大数据助力智慧社保建设
社会保险是社会保障制度的一个最重要的组成部分。通过筹集社会保险基金,并在一定范围内对社会保险基金实行统筹调剂至劳动者遭遇劳动风险时给予必要的帮助,社会保险对劳动者提供的是基本生活保障,只要劳动者符合享受社会保险的条件,即或者与用人单位建立了劳动关系,或者已按规定缴纳各项社会保险费,即可享受社会保险待遇。社会保险是社会保障制度中的核心内容。
随着国家社会保障体系的进一步建设与完善,社区社保设计人群越来越广,社会保障卡记载下的信息基础信息和各种保险记录,产生着庞大的数据信息,但能充分挖掘利用这些数据蕴藏价值的寥寥可数。
利用大数据平台对社保数据进行统筹管理,不但有利于社保管理,对其数据价值的挖掘对我国进一步展开社保及其它工作都十分有利。
“智慧社保”大数据平台主要采取以下三项措施:
一、强化数据价值意识。
社保数据是重要的信息资源,也是社会保险运行稳定的外在体现。要充分利用数据在社保基金征缴、管理、支出等方面的作用,通过管理与分析相关数据,最终要实现让社保数据为政策调整提供依据,为管理监控确定方向和重点,对保险制度运行状况进行评估,确保社保基金安全、高效运行。
二、优化完善数据应用机制,推进社保数据发展的制度建设。
首先要完善数据收集、存储、应用的制度。强化社会保险信息及时准确记录,使用全国统一标准的社保信息数据代码,加强地区之间社保信息系统的联网,使各类社保数据实时准确上传,保证上传数据的真实性和完整性。
其次要建立数据分析研判机制,明确专人负责社保数据分析工作,重点加强对异常数据的分析。
就医保而言,要重点分析住院人次、费用增长、药品使用以及次均费用和总费用的增长情况,对有异常情况的人员进行重点检查和分析,有针对性地进行监控。
三、保障数据安全。
加快制定完善社保数据相关法律规范、制度规定,推动数据保护、数据利用等方面立法工作。
明确社保经办机构数据的主体责任、权利和义务,制定数据采集、管理的标准和规则,确定数据使用、开放等环节的程序、范围和责任,确保个人隐私不受侵犯、社保数据的安全。
身份认证保障“智慧社保”安全
除了大数据平台,社保基金直接关系到广大参保人员的切身利益和社会稳定。由于社会养老保险资金量较大,涉及部门及人员较多,管理层次及环节相对复杂,很容易出现管理漏洞,造成基金“跑冒滴漏”,使基金管理存在着安全隐患。
为了规范账户管理,堵住冒领漏洞,飞瑞斯推出了智能身份认证管理系统,实现参保人员身份信息验证,从而使得社保金领取与参保人员身份有效的结合,以帮助社保局实现对社保金领取和参保人员的全方位身份信息管理,打造一个安全、省时、高效率、高质量的智能身份认证系统,方便参保人员领取社保金。
人脸识别养老保险身份验证系统是以人脸识别技术为核心,基于自定义数据库技术,实现了人脸采集、人脸识别、人脸模板管理、用户管理等功能的养老保险身份验证系统。目前已在部分省市社保系统中使用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14