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
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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。
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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。