我国已形成真正意义上的社保大数据大数据在社保方面大有可为

记者：什么是社保大数据？运用大数据可以完成哪些社保工作？有哪些便利和好处？

张一名：随着社会保障体系的不断完善，截至今年4月底，我国基本养老保险参保人数超10.5亿人，失业保险参保人数2.38亿人，工伤保险参保2.9亿人，全民医保基本实现，基本医疗保险覆盖13.5亿人。中国已经建成世界上规模最大的社保体系，也形成了真正意义上的社保大数据。

与其他领域的大数据一样，社保大数据具有海量、高速、多样、真实、价值密度低等特点，运用社保大数据可以在网上经办、风险防控、个性化服务等方面发挥重要作用，具有提高经办效率、加强业务管理、开展主动服务等明显优点，通过数据挖掘发现规律还能有效支撑科学决策。

数据跑路在线经办。在线上办理社保费缴纳、查询等业务的基础上，通过调用社保大数据中已经核验的企业或个人微观数据，可以为新业务的办理提供相关验证，减少重复提交资料，通过数据跑路实现在线办理业务，让群众少跑腿。

数据关联发现风险。通过养老保险数据和失业保险数据的关联可以核查失业保险金领取的真实性；通过参保数据与民政死亡人员数据、公安销户数据以及司法部门数据的关联比对，可以对冒领失业保险金或养老金的人员进行核查，提前发现基金使用风险。

数字驱动主动服务。通过参保数据与卫生部门新出生儿数据关联，为新出生人员参保提供主动服务；通过断缴社保数据主动为下岗失业人员提供失业保险金发放、就业援助等服务。

数据挖掘发现规律。通过人口模型和参保生命表构建，为社保基金的收支结余进行分析；通过对企业参保缴费、生产经营、用水用电等数据的挖掘，可以对企业潜在的劳动关系风险进行预警，等等。

社保大数据在经办服务方面成效显著部分省市创新做法具有典型性

记者：目前全国利用大数据开展社保工作的总体情况如何？有哪些亮点？哪些省做得好？

张一名：利用大数据可以在智慧决策、科学管理、在线经办等方面发挥作用，总体来讲，当前社保大数据的应用主要集中在信息化经办、查询及风险控制应用等方面。

社保业务信息化经办取得突出成就。如全国以社保卡作为服务载体，实现数据共享、一网通办，社保卡从服务介质发展到了服务平台，再发展到了服务品牌。以三代社保卡和电子社保卡为载体，实现线上线下多卡合一、一卡通办，建立了“一卡通”的服务管理体系。许多地方提供持卡、扫码、线上等多种用卡方式，贯通实体社保卡和电子社保卡各项应用，完善社保卡跨省通办服务等。

社保大数据查询得到广泛应用。随着社保经办系统的不断完善及全国统筹系统的建立，特别是门户网站、APP、小程序、柜员机及电话服务等各种终端服务手段的综合运用，社保大数据的查询服务大大加强，参保者在全国范围内流动，无论走到哪里，都可以在线查询参保情况，极大地方便了百姓和企业。

社保大数据在风险控制应用方面发挥了重要作用。实施全国统筹以后，省级具体经办的业务经过中台汇总到部本级，可以通过风险筛查规则，对业务经办过程中出现的异常或有风险的业务进行稽查监管。随着社保数据应用扩大和筛查规则的不断完善，社保大数据在风险控制方面还会发挥越来越重要的作用。

许多省份积极进行社保信息化、数字化应用创新，在全国起到了很好的示范带动效应。

深圳市按照“数字化、一体化、场景化”的总体思路实现数字化经办体系的构建，并且将社保、就业、劳动关系、人才服务、人事管理等数据共享，实现业务融合，同时能够通过数字驱动新的服务，比如在社保系统中通过社保数据比对，发现有断保的人员，会主动提供失业保险金的领取和就业服务。核心在于形成全市统一的数字底座，并且在统一立标准、清数据、搭平台、促协同、保安全的前提之下实现场景一体化、业务融合和数据共享。

江苏省在全国较好地设计并实现一体化信息平台，其主要特点是实现业务流、资金流、数据流、档案流的“四流合一”，更重要的是采用“大中台、小前台”的理念设计，以赋能小前端为目的，将前端业务需求具体化、明确化，通过业务中台、技术中台、数据中台进行业务数据化、系统集成化、数据业务化强中台，保障前台业务、数据共享的实现。

内蒙古自治区人社厅与自治区公安厅、质监局建立了跨部门信息共享机制，通过公安和工商部门的数据共享接口，建成了全区社会保障卡持卡人员基础信息库和用人单位基础信息库。依托基础信息库，推进个人和单位参保信息的核实比对、采集入库，实现了各业务系统入口统一和基本信息唯一。特别是通过传统网络与卫星通讯相结合的方式，实现自治区-盟市-旗县-乡镇-村的服务网络全覆盖。通过平台在社区、经办在家门、服务在基层的服务架构，提供社保查询不出村、选档缴费不出村、资格认证不出村、待遇领取不出村、持卡消费不出村等便民服务。

创新思路发掘社保大数据应用场景

记者：目前，利用大数据开展社保工作还有哪些不足？如何完善？

张一名：当前，相对已经积累的海量社保数据，对社保大数据的使用和挖掘还远远不够，利用数据发掘规律、进行科学决策的作用还没有真正发挥出来，数据感知百姓的需求还缺少应用场景，数字驱动个性化服务还不够广泛，真正实现用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新还有很长的路要走。具体有以下几个方面的问题：

一是重思路轻路径实现。当前，国家对社保大数据的重视程度是空前的，中央及人社部门社保数字化改革方向非常明确，提出数据思维、协同思维、融合思维等思路创新，对推进政策直达、一网通办、个性化和智能化服务的目标也很清晰，但在实际落实或设计实现路径的过程中，这项工作经常会认为仅仅是信息化部门或技术人员的事。社保大数据的应用应该是决策者、领导者与技术部门共同研究实现路径，将思路转化成可实现、可落地的实施方案。

二是重平台轻场景应用。在全国社保信息化及数字化规划上，人财物的投入主要在平台规划、系统开发、数据库和系统安全等方面下功夫，对大数据在社保领域的应用场景研究不足、重视不够、发掘不深入。人社系统将百姓的现实需求转变为社保大数据开发应用的场景还较少，大数据在社保领域的倍加、迭代效应还不明显。

三是重系统轻数据治理。当前，全国统一及各地特色化的系统已经建立起来，也积累了海量数据，但对数据的清洗、处理及面向应用的数据治理工作落后、投入少、不够重视，真正使用数据时还存在很多具体问题，致使大量数据得不到很好开发利用。

四是重软件轻模型选择。在利用模型发掘规律、利用数据支持决策方面，决策模型软件研发过程中遵守“二八定律”，现实中很多信息化管理部门、领导甚至有些专家重软件开发、轻模型选择优化，软件好看不好用的现象时有发生。在技术路线设计时存在将模型作为黑盒子简单封装起来进行调用的情况，无法满足复杂的政策优化和决策分析的需要。

在加大社保大数据的应用方面，有以下建议：

坚持问题导向。社保数字化转型或社保大数据的应用要从解决社保领域存在的突出问题着手，而不是从构建各种平台系统、汇集各种大数据技术工具着手。如针对灵活就业人员的参保服务还需要进一步便捷化、灵活化；通过参保数据主动分析就业能力开展就业服务的应用还不够广泛；对社保及基金的收支预测、分析参保及经济社会发展的关联关系等还需要进一步优化模型参数。针对存在的具体问题搭建相应的技术路线，不能为了平台化而平台化、为了数字化而数字化。

发掘场景。如对近2亿灵活就业人员的主动社保服务，原来以单位为载体的垂直社保经办体系遇到挑战，应结合他们工作灵活、需求个性化等特点，建立大数据驱动的主动式社保服务平台。又如党的二十大报告提出的加快实施渐进式延迟法定退休年龄，健全基本养老、基本医疗保险筹资和待遇调整机制等问题，这些问题的解决需要在数据支撑决策方面深入研究，在基金收支、待遇调整等决策模型和参数优化方面形成机制。

综合联动。无论是社保经办服务还是数字驱动科学决策，都要实现政策分析、业务经办、模型软件开发、数据处理等综合联动、化学反应。事实证明，单纯依靠管理分工协作、逻辑关联一致、技术工具可行等并不能很好发挥社保大数据在应用中的作用。要实现服务需求或政策分析为逻辑起点，平台构建、数据处理、软件开发整个过程综合联动、高度融合。

持续迭代。在利用社保大数据开展决策分析、智能服务的过程中，要有总体设计、分布实施、没有最好只有更好的极致思维，将政策导向、需求导向的社保大数据分析应用持续迭代、不断完善升级。