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。
THANK YOU.
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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
1 2 3
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
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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；
路漫漫其悠远
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。
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
目录
路漫漫其悠远
Байду номын сангаас
备注
社保数据量逐渐增大
数据膨胀！
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
2020/3/29
目录
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
备注
BDP数据同步
实时业 务库
平台架构部署示意
BI Portal
路漫漫其悠远
备注
各省社保数据库
目录
路漫漫其悠远
备注
BDP平台——整合社保数据
……
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
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
路漫漫其悠远
多维数据集结构
路漫漫其悠远
支持多维度数据结构
路漫漫其悠远
拖拉式的智能分析报表设计