大數據社保行業的應用

A. 中國目前在大數據行業的發展情況如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

B. 2021將實現社保卡業務跨省通辦服務，會對你的生活帶來哪些便捷

社保卡業務能夠跨省通辦服務的好消息不知道振奮了多少人心，但是在高興之餘，我們還是要看一看社保卡通辦究竟帶來了什麼便利。

社保卡可以說是中國公民享有中國社保的一個資料卡，有每個人的專屬性原則。過去醫保卡的申領、掛失和補辦等其他基本業務必須要回到社保卡的簽發地，但是2021年要實現的社保卡業務跨省通辦服務則在很大程度上解決了這個問題，為經常在兩地甚至多地奔波的人們提供了便利。

希望中國的醫療體系發展的越來越完善，在未來的一段時間內，不光實現醫保卡業務跨省通辦服務，還能盡最大可能實現異地掛號異地看病和報銷等業務，真正做到大范圍內的惠民。不管怎樣，2021年能夠實現醫保卡業務跨省通辦服務也是我國醫療體系醫保服務發展中至關重要的一步，為異地奔波的我們在生活上帶來了很大程度上的便捷。希望醫保服務行業再接再厲，為人民提供更好的幫助和服務。

C. 大數據技術發展之下 醫療行業現狀如何

【導讀】大數據技術的使用最早是應用於互聯網公司，隨著社會的發展，大數據技術也已經應用到了醫療行業，雖然大數據都是孤立的數據，不能大規模應用，但是在醫療行業，我們能夠通過大數據技術，進行患者的信息收集，建立詳細就醫檔案，更好地幫助醫生進行病情診斷，那麼大數據技術發展之下，醫療行業現狀如何呢?接下來就一起看看吧。

1、除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，醫療保健行業也是最早推動大數據分析的傳統行業之一。醫療行業有大量的病例、病理報告、治療計劃、葯物報告等。如果這些大數據能夠被整理和應用，將會對醫生和病人有很大的幫助。我們所面臨的細菌、病毒和腫瘤細胞的數量和類型都在進化。在疾病的發現和診斷中，疾病的診斷和治療是最困難的。

2、未來，藉助大數據平台，我們可以收集不同的病例和治療方案，以及患者的基本特徵，建立基於疾病特徵的資料庫。如果未來的基因技術成熟，可以根據患者的基因序列特徵進行分類，建立醫療行業的患者分類資料庫。在對患者進行診斷時，醫生可以查閱患者的疾病特徵、實驗室報告和檢測報告，查閱疾病資料庫，幫助患者進行快速診斷，明確疾病定位。

3、大數據在醫療行業的應用一直在進行，但大數據尚未開放。這是孤立的數據，沒有辦法放大。未來，這些大數據應該統一收集，整合成統一的大數據平台，造福人類健康。政府和衛生保健是這一趨勢的重要推動因素。

關於大數據技術發展之下醫療行業現狀，就和大家分享到這里了，未來，大數據技術必將造福於社會，為了我們提供更多的可能性。

D. 大數據和人工智慧技術在人社領域有哪些應用請詳細列舉下

在人社領域的數字化創新應用，智慧眼科技通過數智技術創新和大數據服務，打造人社⼤數據監管應⽤平台。平台以各險種待遇領取⼈員個⼈信息為基礎，依託⼤數據和⼈⼯智能技術，對接醫保、⺠政、公安、交通和司法部門相關數據，對職⼯養⽼保險、城鄉居⺠養⽼保險、失業保險、⼯傷保險的待遇領取⼈員進⾏⼤數據監管，對待遇領取⼈員進⾏多維數據碰撞、⼈物畫像和⼤數據分析，形成知識圖譜，實現動態認證周期、⻛險預警、靜默認證等多項業務功能，提升社保經辦監管⽔平和服務⽔平。

E. 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。
從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控

F. 大數據在醫保管理中的應用與發展方向

大數據在醫保管理中的應用與發展方向
當前，醫療保險面臨基金收支平衡壓力增大、醫療服務違規行為多發、傳統經驗決策方式落後等多方面挑戰，從信息化建設角度，人社部門推進全民參保登記、醫保智能監控、支付方式改革和移動支付探索等工作，積極開展了醫保大數據應用。但在應用過程中仍然面臨數據質量有待提升、數據應用尚不充分、安全體系還需健全等問題。繼續深化醫保大數據應用，下一步應重點圍繞四個方面：一是匯聚和完善醫保大數據；二是加快大數據平台建設；三是持續助力醫保業務發展；四是構建數據安全體系。

當前，在全民醫保體系逐漸完善、人口老齡化趨勢加劇、醫療需求快速釋放、醫療費用不斷攀升等因素的綜合作用下，醫療保險面臨基金收支平衡壓力增大，醫療服務違規行為多發，傳統經驗決策方式落後等多方面挑戰，如何充分利用大數據、「互聯網+」等信息化手段，進一步支撐醫療保險在新形勢下持續發展，實現全民醫保、安全醫保、科學醫保和便捷醫保，全面提升醫保質量，是擺在我們面前的重要課題。
當前醫保管理面臨的困境
1醫保基金收支平衡壓力增大
隨著生活水平提高，參保人更加關注健康，醫療需求不斷上升，同時全民醫保從制度全覆蓋轉向人員全覆蓋，基本醫保支出規模隨之快速增長。這些因素都給醫保基金平衡帶來較大壓力。2016年，人社部門管理的基本醫療保險參保人數7.44億人，基金支出10767億元。參保人享受醫保待遇25億人次。考慮到當前經濟下行和人口老齡化的形勢，未來醫療保險基金收支平衡壓力更大。
2醫療服務違規行為多發
我國醫保待遇支出高速增長，既有惠民生政策、人口老齡化、醫療技術進步、醫療成本上升等正常因素，更有大處方、亂檢查、假發票等不合理因素。2016年審計署對醫療保險基金專項審計顯示，一些醫療服務機構和個人通過虛假就醫、分解住院、虛假異地發票等手段套取醫保基金2億余元。面對如此規模的支出，人工審核、抽查審核、固定規則審核等醫保傳統監管手段，對於日趨復雜的醫保基金使用場景難以全面覆蓋，對於日益隱蔽的醫療服務違規行為難以有效識別。
3傳統經驗決策方式落後
過去醫保政策制定和效率評估往往依賴業務知識和工作經驗。隨著參保人數的快速增長，醫療行為的復雜變化、醫保經辦人手普遍吃緊，傳統的經驗決策方式越來越無法滿足業務發展需求，在當前信息技術快速發展、醫療數據不斷積累的基礎上，充分利用先進技術手段，深入挖掘海量數據資源優勢，通過制度運行模擬、政策效率評估、資金壓力測試等方式，輔助實現決策高效化、科學化、精確化，是醫保業務發展的必然要求。
醫保大數據的應用
社會保險信息化多年來秉承全國統一規劃、統一建設的原則，伴隨統籌層次提升，推進數據向上集中、服務向下延伸，逐步奠定了堅實的數據基礎。利用漸成規模的醫保大數據，人社部門積極推動多項應用，遏制違規行為，輔助科學決策，保護基金安全。
1推動全民參保計劃，實現全民醫保
黨的十八屆五中全會通過的《中共中央關於制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》明確提出「實施全民參保計劃，基本實現法定人員全覆蓋」。2017年，人社部加快推進全民參保登記系統建設、部省對接、數據上報等工作，目前已基本形成部省兩級全民參保登記庫，支持摸清法定未參保人員情況，助力全民參保計劃，實現應參盡參。截至2017年底，各省共計上報包括醫療保險在內的人員參保信息30.42億條，為下一步參保擴面提供了有力的數據支撐。
2實施醫保智能監控，打造安全醫保
2012年，人社部組織建設了醫保智能監控系統，針對門診、住院等不同業務環節設計了500餘條監控規則，對頻繁就醫、分解住院、過高費用、大處方、葯佔比異常等常見違規醫療服務行為進行監控，監控對象涵蓋醫療服務機構、醫師、參保人員等。2014年，在前期工作基礎上，人社部下發《關於進一步加強基本醫療保險醫療服務監管的意見》（人社部發〔2014〕54號），明確了監管途徑、各方職責、問題處理程序等。近幾年，開展醫保智能監控工作的統籌地區數量不斷增加，目前全國超過90%以上的統籌地區已全面開展智能監控工作。通過全場景、全環節、全時段自動監控的震懾作用，遏制了大量潛在違法、違規行為，保障了參保人員權益和醫保基金安全。
3推廣支付方式改革，促進科學醫保
近年來，基於過去多年積累的醫保數據，人社部門廣泛開展了優化支付方式工作，積極推行復合式醫保支付方式探索。2017年，國務院辦公廳下發了《關於進一步深化基本醫療保險支付方式改革的指導意見》（國辦發〔2017〕55號），對改革目標提出了明確要求。目前絕大部分地區均開展了總額控制，分析醫保歷史數據是醫保部門與醫療機構協商制定總額的主要依據。此外部分地區在單病種、DRGs等支付方式的探索過程中也充分利用了醫保數據。如沈陽市從2015年開始探索DRGs支付，應用本地醫保支付數據，優化DRGs分組。上海強化數學模型在醫保預算中的應用，同步推進按病種付費。
4探索醫保移動支付，引導便捷醫保
《「互聯網＋人社」2020行動計劃》（人社部發〔2016〕105號）提出「支付結算」行動主題，要求建設人力資源和社會保障支付結算平台，拓展社會保障卡線上支付結算模式。社會保障卡經過十九年建設發展，為線上應用打下了深厚基礎，具有身份憑證、信息記錄、自助查詢、就醫結算、繳費和待遇領取、金融支付等功能，已成為持卡人方便快捷享受人力資源和社會保障權益及其他政府公共服務的電子憑證。各地根據文件精神，結合「互聯網＋」要求，積極探索實踐醫保移動支付，如杭州、武漢、深圳、昆明等地參保人可通過手機完成門診費用醫保支付，緩解窗口排隊壓力；沈陽、天津、嘉興、珠海等地參保人可線上購葯，通過手機或移動POS刷卡完成醫保支付，改善用戶體驗。
醫保大數據的應用挑戰
1數據質量有待提升
一是數據不完整。從各地層面，社會保險信息系統管理的醫保數據主要集中在參保、結算類基本數據，醫療行為過程中的醫囑、病歷、葯品進銷存、檢查檢驗報告等數據沒有全面採集，服務反饋、治療效果類數據，以及日誌、視頻、文件等非結構化數據普遍缺失，制約了醫保智能監控、支付方式改革等應用的深入開展，難以支撐面向參保人開展精準服務。從部級層面，自2009年開展醫保聯網監測指標上報以來，各地按月向人社部上報數據，醫保主要包括參保、享受待遇、定點醫療機構等基本信息，缺乏業務明細信息。
二是數據時效性不強。醫保聯網監測數據按月上報，支持了部級基金監管、宏觀決策、社會保險參保待遇比對查詢等多項系統應用。但按月更新的數據時效難以滿足全國統籌、重點業務實時監控等新業務需要。
三是數據准確性不高。從部級聯網監測數據來看，雖然數據規模、覆蓋人群快速增長，但仍然存在各險種、各業務基本信息、業務狀態信息不一致，部分代碼使用不標准、不規范，甚至存在不少錯誤或無效信息等問題，對數據的深入分析和廣泛應用帶來較大影響。
2數據應用尚不充分
一是數據應用意識不足。近年來，人社部門逐漸認識到數據的巨大價值，積極開展數據應用，但相較於人社部門管理的大數據，已開發的數據只是冰山一角，海量數據還在「沉睡」，沉睡數據中的問題不斷累積，反過來影響數據應用工作開展。畢竟只有持續應用，才能從根本上促進數據質量提升。
二是對「問題數據」重視不夠。明顯異常的數據一部分是數據質量低下的垃圾數據，也有部分是客觀業務問題導致數據錯誤。在數據應用過程中，常常首先篩除異常數據，實際上也篩除了可能存在的問題和風險。大數據時代，更要培養重視異常數據的意識，善於從中發現問題、防範風險，逐步減少「問題數據」，提升數據質量。
三是跨業務數據應用不足。目前對數據的開發應用，多集中於單業務板塊，跨業務聯動應用不足，如社保與就業數據關聯分析、就醫信息與人員生存狀態的結合判斷等。數據只有真正融會貫通，才能激發新思路，創造新價值。
3安全體系還需健全
2014年，人社部先後下發了《人力資源和社會保障數據中心應用系統安全管理規范（試行）》（人社廳發〔2014〕47號）和《人力資源和社會保障數據中心資料庫安全管理規范（試行）》（人社廳發〔2014〕48號），從具體操作層面對應用系統和資料庫安全提出了規范要求。然而，大數據環境下數據鏈條變長、數據規模增長、數據來源多樣、數據流動性增強，使得數據安全保護難度加大，個人信息泄露風險加劇，傳統的安全控制措施面臨挑戰。
醫保大數據的發展方向
1匯聚和完善醫保大數據
一是夯實基礎信息。統籌全民參保登記庫和持卡人員基礎信息庫建設，完善部級人員、單位基礎信息庫，准確掌握服務對象基本情況，進一步發揮人社基礎性信息庫作用，實現一數一源、「一人一卡」。
二是整合信息資源。從數據上報時效上，優化聯網監測數據上報機制，由按月上報調整為按日實時更新；從數據上報粒度上，擴充上報指標，補充明細業務數據。從數據收集來源上，利用互聯網、移動終端等渠道增加信息收集來源，補充醫療服務結果、質量、滿意度等類數據，同時推動與醫保局、衛健委等部門間數據共享，實現數據融合。
三是提升數據質量。持續抓好數據質量提升，一方面做好與人口庫等外部數據比對，核准數據資源。另一方面逐步排查數據異常原因，對可能存在的無效數據，進一步分析比對，發現問題及時督促整改。
2加快大數據平台建設
實現對醫保大數據的高效集約管理，建設大數據平台勢在必行。黨的十九大報告提出要「建立全國統一的社會保險公共服務平台」，其內涵是運用「互聯網+」、大數據等信息化手段，為群眾提供無地域流動邊界、無制度銜接障礙、參保權益信息更加公開透明、社保服務更加便捷高效、各服務事項一體化有機銜接的社會保險公共服務。高效的對外服務需要底層大數據平台的強大數據支撐能力，因此，建設適應人社業務，協同、監管、決策、服務的可靠安全人社大數據管理平台，作為大數據產生、匯集、分析和應用的基礎，實現數據統一標准、統一管控，提升管理服務效率，為上層應用提供數據支撐服務，是當前的重點任務。
3持續助力醫保業務發展
大數據應用的根本出發點和立足點是推動業務發展，提升管理效能，實現決策科學化、監管精準化、服務人本化。具體應用如：發揮大數據聚類、決策樹等演算法優勢，支持單病種、DRGs等支付標准設計、測算和評價，推進多元復合式醫保支付方式改革工作深入開展；完善葯品數據和統一標准，借鑒各地先進經驗，探索制定葯品支付標准；利用大數據技術，分析並預測基金運行情況，完善籌資與待遇機制；深化醫保智能監控系統應用，探索利用人工智慧、圖計算等前沿技術，提高監控精確度，實現更加智能化的監控；推進電子社保卡研究應用，提供網上費用結算、醫保移動支付等服務，打造線上應用服務體系；利用大數據推薦模型，面向參保人提供精準推薦等健康管理服務。
4構建數據安全體系
大數據環境下的數據應用實踐，對數據安全和個人隱私保護提出了更高的要求。要切實樹立數據安全意識，實現數據全生命周期管理，確保數據安全、完整和一致。
一是建立數據管理機制，包括信息資源目錄、數據分級分類管理、數據安全管理制度、數據共享開放流程等，確保管理過程規范，權責明晰；
二是加強基礎設施保障，啟用電子印章、數據加密、生物特徵識別等安全技術手段，為數據安全提供基礎保障；
三是確保個人信息安全，提供服務要獲得個人授權，保護個人隱私。

G. 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(7)大數據社保行業的應用擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

H. 大數據技術與應用就業方向是什麼

大數據技術與應用的主要就業方向：

1、數據開發工程師：負責數據接入、數據清洗、底層重構，業務主題建模等工作；大數據整體的計算平台開發與應用。

2、數據分析師：在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢，商務智能，出分析報告。

3、數據挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析。

4、科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。

大數據技術與應用都學的內容

1、數據採集：利用網路爬蟲等技術對文本、聲音、圖形圖像、視頻等數據進行抓取，並進行數據的預處理，合理存儲。傳媒大學擁有播音、新聞、電視等專業，本身就是一個大數據。

2、數據分析與挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具對數據進行淺層分析，利用機器學習、數據挖掘、人工智慧等技術進行高端分析與應用。

3、數據可視化：對數據分析與挖掘的結果進行藝術化展現。利用圖形圖像、計算機視覺、動畫技術等手段對數據分析與挖掘的結果進行立體化，層次化的多維度呈現。