社保大数据的挑战

⑴ 大数据在医保管理中的应用与发展方向

大数据在医保管理中的应用与发展方向
当前，医疗保险面临基金收支平衡压力增大、医疗服务违规行为多发、传统经验决策方式落后等多方面挑战，从信息化建设角度，人社部门推进全民参保登记、医保智能监控、支付方式改革和移动支付探索等工作，积极开展了医保大数据应用。但在应用过程中仍然面临数据质量有待提升、数据应用尚不充分、安全体系还需健全等问题。继续深化医保大数据应用，下一步应重点围绕四个方面：一是汇聚和完善医保大数据；二是加快大数据平台建设；三是持续助力医保业务发展；四是构建数据安全体系。

当前，在全民医保体系逐渐完善、人口老龄化趋势加剧、医疗需求快速释放、医疗费用不断攀升等因素的综合作用下，医疗保险面临基金收支平衡压力增大，医疗服务违规行为多发，传统经验决策方式落后等多方面挑战，如何充分利用大数据、“互联网+”等信息化手段，进一步支撑医疗保险在新形势下持续发展，实现全民医保、安全医保、科学医保和便捷医保，全面提升医保质量，是摆在我们面前的重要课题。
当前医保管理面临的困境
1医保基金收支平衡压力增大
随着生活水平提高，参保人更加关注健康，医疗需求不断上升，同时全民医保从制度全覆盖转向人员全覆盖，基本医保支出规模随之快速增长。这些因素都给医保基金平衡带来较大压力。2016年，人社部门管理的基本医疗保险参保人数7.44亿人，基金支出10767亿元。参保人享受医保待遇25亿人次。考虑到当前经济下行和人口老龄化的形势，未来医疗保险基金收支平衡压力更大。
2医疗服务违规行为多发
我国医保待遇支出高速增长，既有惠民生政策、人口老龄化、医疗技术进步、医疗成本上升等正常因素，更有大处方、乱检查、假发票等不合理因素。2016年审计署对医疗保险基金专项审计显示，一些医疗服务机构和个人通过虚假就医、分解住院、虚假异地发票等手段套取医保基金2亿余元。面对如此规模的支出，人工审核、抽查审核、固定规则审核等医保传统监管手段，对于日趋复杂的医保基金使用场景难以全面覆盖，对于日益隐蔽的医疗服务违规行为难以有效识别。
3传统经验决策方式落后
过去医保政策制定和效率评估往往依赖业务知识和工作经验。随着参保人数的快速增长，医疗行为的复杂变化、医保经办人手普遍吃紧，传统的经验决策方式越来越无法满足业务发展需求，在当前信息技术快速发展、医疗数据不断积累的基础上，充分利用先进技术手段，深入挖掘海量数据资源优势，通过制度运行模拟、政策效率评估、资金压力测试等方式，辅助实现决策高效化、科学化、精确化，是医保业务发展的必然要求。
医保大数据的应用
社会保险信息化多年来秉承全国统一规划、统一建设的原则，伴随统筹层次提升，推进数据向上集中、服务向下延伸，逐步奠定了坚实的数据基础。利用渐成规模的医保大数据，人社部门积极推动多项应用，遏制违规行为，辅助科学决策，保护基金安全。
1推动全民参保计划，实现全民医保
党的十八届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出“实施全民参保计划，基本实现法定人员全覆盖”。2017年，人社部加快推进全民参保登记系统建设、部省对接、数据上报等工作，目前已基本形成部省两级全民参保登记库，支持摸清法定未参保人员情况，助力全民参保计划，实现应参尽参。截至2017年底，各省共计上报包括医疗保险在内的人员参保信息30.42亿条，为下一步参保扩面提供了有力的数据支撑。
2实施医保智能监控，打造安全医保
2012年，人社部组织建设了医保智能监控系统，针对门诊、住院等不同业务环节设计了500余条监控规则，对频繁就医、分解住院、过高费用、大处方、药占比异常等常见违规医疗服务行为进行监控，监控对象涵盖医疗服务机构、医师、参保人员等。2014年，在前期工作基础上，人社部下发《关于进一步加强基本医疗保险医疗服务监管的意见》（人社部发〔2014〕54号），明确了监管途径、各方职责、问题处理程序等。近几年，开展医保智能监控工作的统筹地区数量不断增加，目前全国超过90%以上的统筹地区已全面开展智能监控工作。通过全场景、全环节、全时段自动监控的震慑作用，遏制了大量潜在违法、违规行为，保障了参保人员权益和医保基金安全。
3推广支付方式改革，促进科学医保
近年来，基于过去多年积累的医保数据，人社部门广泛开展了优化支付方式工作，积极推行复合式医保支付方式探索。2017年，国务院办公厅下发了《关于进一步深化基本医疗保险支付方式改革的指导意见》（国办发〔2017〕55号），对改革目标提出了明确要求。目前绝大部分地区均开展了总额控制，分析医保历史数据是医保部门与医疗机构协商制定总额的主要依据。此外部分地区在单病种、DRGs等支付方式的探索过程中也充分利用了医保数据。如沈阳市从2015年开始探索DRGs支付，应用本地医保支付数据，优化DRGs分组。上海强化数学模型在医保预算中的应用，同步推进按病种付费。
4探索医保移动支付，引导便捷医保
《“互联网＋人社”2020行动计划》（人社部发〔2016〕105号）提出“支付结算”行动主题，要求建设人力资源和社会保障支付结算平台，拓展社会保障卡线上支付结算模式。社会保障卡经过十九年建设发展，为线上应用打下了深厚基础，具有身份凭证、信息记录、自助查询、就医结算、缴费和待遇领取、金融支付等功能，已成为持卡人方便快捷享受人力资源和社会保障权益及其他政府公共服务的电子凭证。各地根据文件精神，结合“互联网＋”要求，积极探索实践医保移动支付，如杭州、武汉、深圳、昆明等地参保人可通过手机完成门诊费用医保支付，缓解窗口排队压力；沈阳、天津、嘉兴、珠海等地参保人可线上购药，通过手机或移动POS刷卡完成医保支付，改善用户体验。
医保大数据的应用挑战
1数据质量有待提升
一是数据不完整。从各地层面，社会保险信息系统管理的医保数据主要集中在参保、结算类基本数据，医疗行为过程中的医嘱、病历、药品进销存、检查检验报告等数据没有全面采集，服务反馈、治疗效果类数据，以及日志、视频、文件等非结构化数据普遍缺失，制约了医保智能监控、支付方式改革等应用的深入开展，难以支撑面向参保人开展精准服务。从部级层面，自2009年开展医保联网监测指标上报以来，各地按月向人社部上报数据，医保主要包括参保、享受待遇、定点医疗机构等基本信息，缺乏业务明细信息。
二是数据时效性不强。医保联网监测数据按月上报，支持了部级基金监管、宏观决策、社会保险参保待遇比对查询等多项系统应用。但按月更新的数据时效难以满足全国统筹、重点业务实时监控等新业务需要。
三是数据准确性不高。从部级联网监测数据来看，虽然数据规模、覆盖人群快速增长，但仍然存在各险种、各业务基本信息、业务状态信息不一致，部分代码使用不标准、不规范，甚至存在不少错误或无效信息等问题，对数据的深入分析和广泛应用带来较大影响。
2数据应用尚不充分
一是数据应用意识不足。近年来，人社部门逐渐认识到数据的巨大价值，积极开展数据应用，但相较于人社部门管理的大数据，已开发的数据只是冰山一角，海量数据还在“沉睡”，沉睡数据中的问题不断累积，反过来影响数据应用工作开展。毕竟只有持续应用，才能从根本上促进数据质量提升。
二是对“问题数据”重视不够。明显异常的数据一部分是数据质量低下的垃圾数据，也有部分是客观业务问题导致数据错误。在数据应用过程中，常常首先筛除异常数据，实际上也筛除了可能存在的问题和风险。大数据时代，更要培养重视异常数据的意识，善于从中发现问题、防范风险，逐步减少“问题数据”，提升数据质量。
三是跨业务数据应用不足。目前对数据的开发应用，多集中于单业务板块，跨业务联动应用不足，如社保与就业数据关联分析、就医信息与人员生存状态的结合判断等。数据只有真正融会贯通，才能激发新思路，创造新价值。
3安全体系还需健全
2014年，人社部先后下发了《人力资源和社会保障数据中心应用系统安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕47号）和《人力资源和社会保障数据中心数据库安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕48号），从具体操作层面对应用系统和数据库安全提出了规范要求。然而，大数据环境下数据链条变长、数据规模增长、数据来源多样、数据流动性增强，使得数据安全保护难度加大，个人信息泄露风险加剧，传统的安全控制措施面临挑战。
医保大数据的发展方向
1汇聚和完善医保大数据
一是夯实基础信息。统筹全民参保登记库和持卡人员基础信息库建设，完善部级人员、单位基础信息库，准确掌握服务对象基本情况，进一步发挥人社基础性信息库作用，实现一数一源、“一人一卡”。
二是整合信息资源。从数据上报时效上，优化联网监测数据上报机制，由按月上报调整为按日实时更新；从数据上报粒度上，扩充上报指标，补充明细业务数据。从数据收集来源上，利用互联网、移动终端等渠道增加信息收集来源，补充医疗服务结果、质量、满意度等类数据，同时推动与医保局、卫健委等部门间数据共享，实现数据融合。
三是提升数据质量。持续抓好数据质量提升，一方面做好与人口库等外部数据比对，核准数据资源。另一方面逐步排查数据异常原因，对可能存在的无效数据，进一步分析比对，发现问题及时督促整改。
2加快大数据平台建设
实现对医保大数据的高效集约管理，建设大数据平台势在必行。党的十九大报告提出要“建立全国统一的社会保险公共服务平台”，其内涵是运用“互联网+”、大数据等信息化手段，为群众提供无地域流动边界、无制度衔接障碍、参保权益信息更加公开透明、社保服务更加便捷高效、各服务事项一体化有机衔接的社会保险公共服务。高效的对外服务需要底层大数据平台的强大数据支撑能力，因此，建设适应人社业务，协同、监管、决策、服务的可靠安全人社大数据管理平台，作为大数据产生、汇集、分析和应用的基础，实现数据统一标准、统一管控，提升管理服务效率，为上层应用提供数据支撑服务，是当前的重点任务。
3持续助力医保业务发展
大数据应用的根本出发点和立足点是推动业务发展，提升管理效能，实现决策科学化、监管精准化、服务人本化。具体应用如：发挥大数据聚类、决策树等算法优势，支持单病种、DRGs等支付标准设计、测算和评价，推进多元复合式医保支付方式改革工作深入开展；完善药品数据和统一标准，借鉴各地先进经验，探索制定药品支付标准；利用大数据技术，分析并预测基金运行情况，完善筹资与待遇机制；深化医保智能监控系统应用，探索利用人工智能、图计算等前沿技术，提高监控精确度，实现更加智能化的监控；推进电子社保卡研究应用，提供网上费用结算、医保移动支付等服务，打造线上应用服务体系；利用大数据推荐模型，面向参保人提供精准推荐等健康管理服务。
4构建数据安全体系
大数据环境下的数据应用实践，对数据安全和个人隐私保护提出了更高的要求。要切实树立数据安全意识，实现数据全生命周期管理，确保数据安全、完整和一致。
一是建立数据管理机制，包括信息资源目录、数据分级分类管理、数据安全管理制度、数据共享开放流程等，确保管理过程规范，权责明晰；
二是加强基础设施保障，启用电子印章、数据加密、生物特征识别等安全技术手段，为数据安全提供基础保障；
三是确保个人信息安全，提供服务要获得个人授权，保护个人隐私。

⑵ 上海自由职业社保缴费标准2021

社会保险（Social Insurance）是指一种为丧失劳动能力、暂时失去劳动岗位或因健康原因造成损失的人口提供收入或补偿的一种社会和经济制度。社会保险的主要项目包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险。

社会保险计划由政府举办，强制某一群体将其收入的一部分作为社会保险税（费）形成社会保险基金，在满足一定条件的情况下，被保险人可从基金获得固定的收入或损失的补偿，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。

在中国，社会保险

是社会保障体系的重要组成部分，其在整个社会保障体系中居于核心地位。另外，社会保险是一种缴费性的社会保障，资金主要是用人单位和劳动者本人缴纳，政府财政给予补贴并承担最终的责任。但是劳动者只有履行了法定的缴费义务，并在符合法定条件的情况下，才能享受相应的社会保险待遇。[1]

2018年9月18日，中央政治局常委，国务院总理李克强在国务院常务会议上特别强调，各地一律保持现有社保政策不变[2]。

2020年1月1日起，在内地（大陆）就业、居住和就读的港澳台居民将拥有社保卡，与内地（大陆）居民一样，依法参加社会保险和享受社会保险待遇的合法权益。[3]

2020年2月18日，国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，决定阶段性减免企业社保费和实施企业缓缴住房公积金政策，多措并举稳企业稳就业。[4]自2020年11月1日起，企业职工各项社会保险费交由税务部门统一征收。[5]

社会保险

生育保险是针对生育行为的生理特点，根据法律规定，在职女性因生育子女而导致劳动者暂时中断工作、失去正常收入来源时，由国家或社会提供的物质帮助。生育保险待遇包括生育津贴和生育医疗服务两项内容。生育保险基金由用人单位缴纳的生育保险费及其利息以及滞纳金组成。女职工产假期间的生育津贴、生育发生的医疗费用、职工计划生育手术费用及国家规定的与生育保险有关的其他费用都应该从生育保险基金中支出。

所有用人单位（包括各类机关、社会团体、企业、事业、民办非企业单位）及其职工都要参加生育保险。生育保险由用人单位统一缴纳，职工个人不缴纳生育保险费。生育保险费由用人单位按照本单位上年度职工工资总额的0.7%缴纳。享受生育保险待遇的职工，必须符合以下三个条件：用人单位参加生育保险在6个月以上，并按时足额缴纳了生育保险费；计划生育政策有关规定生育或流产的；在本市城镇生育保险定点医疗服务机构，或经批准转入有产科医疗服务机构生产或流产的（包括自然流产和人工流产）。

项目内容

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内容（一）

社会统筹和个人账户相结合的基本养老保险制度的主要内容

1984年中国开始对原有的退休金制度进行改革的探索，1997年构建了社会统筹与个人账户相结合的基本养老保险制度（以下简称统账养老保险制度）框架。

该制度的目标只是为被保险人提供基本的生活保障，退休金的工资替代率将逐步调低，从改革前的近100%下降到60%左右。

该制度在所有制方面实行社会统筹与个人账户相结合，以体现公平与效率的结合。

该制度由企业和雇员共同负担费用。

该制度实行随收即付与积累相结合的财务制度。

基本养老保险金的给付由基础养老金和个人账户养老金组成，给付条件是个人缴费年限累计满15年。

内容（二）

统账结合的医疗社会保险的主要内容

国务院于1998年12月下发了《国务院关于建立城镇职工基本医疗保险制度的决定》。

城镇职工基本医疗保险制度的原则是：基本医疗保险的水平要与社会主义初级阶段生产力发展水平相适应；城镇所有用人单位及其职工都要参加基本医疗保险，实行属地管理；基本医疗保险费由用人单位和职工双方共同负担；基本医疗保险基金实行社会统筹和个人账户相结合。

基本医疗保险基金由统筹基金和个人账户构成。

基本医疗保险费由用人单位和职工共同缴纳。

统筹基金和个人账户要划定各自的支付范围，分别核算，不得互相挤占。

内容（三）

失业保险制度的主要内容

1988年12月26日，国务院第11次常务会议通过《失业保险条例》，1999年1月22日发布并实施。

失业保险的目的是为了保障失业人员失业期间的基本生活，促使其再就业。城镇企业事业单位职工都是失业保险的对象。

失业保险基金的来源包括：城镇企业事业单位按照本单位工资总额的2%缴纳的保险费和职工按照本人工资的1%缴纳的失业保险费，失业保险基金的利息，财政补贴，依法纳入失业保险基金的其他资金。

给付种类包括：失业保险金，领取失业保险金期间的医疗补助金，领取失业保险金期间死亡的失业人员的丧葬补助金和其供养的配偶、直系亲属的抚恤金，领取失业保险金期间接受职业培训、职业介绍的补贴。

给付的条件为：按照规定参加失业保险，所在单位和本人已按照规定履行缴费义务满1年；非因本人意愿中断就业的；已办理失业登记，并有求职要求的。

失业人员失业前所在单位和本人按照规定累计缴费时间满1年不足5年的，领取失业保险金的期限最长为12个月；累计缴费时间满5年不足10年的，领取失业保险金的期限最长为18个月；累计缴费时间10年以上的，领取失业保险金的期限最长为24个月。重新就业后，再次失业的，缴费时间重新计算，领取失业保险金的期限可以与前次失业应领取而尚未领取的失业保险金的期限合并计算，但是最长不得超过24个月。

保险区别

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社会保险与商业保险的主要区别

实施目的不同。社会保障是为社会成员提供必要时的基本保障，不以盈利为目的；商业保险则是保险公司的商业化运作，以利润为目的；

实施方式不同。社会保险是根据国家立法强制实施，商业保险是遵循“契约自由”原则，由企业和个人自愿投保；

实施主体和对象不同。社会保险由国家成立的专门性机构进行基金的筹集、管理及发放，其对象是法定范围内的社会成员；商业保险是保险公司来经营管理的，被保险人可以是符合承保条件的任何人；

保障水平不同。社会保险为被保险人提供的保障是最基本的，其水平高于社会贫困线，低于社会平均工资的50%，保障程度较低；商业保险提供的保障水平完全取决于保险双方当事人的约定和投保人所缴保费的多少，只要符合投保条件并有一定的缴费能力，被保险人可以获得高水平的保障。

现状

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官方数据显示：

2013年累计中断缴社保的人有3800万，占城镇职工参保的一成还多，外来务工人员中断社保的问题却非常凸显。个人一旦中断社保，根据各地的不同政策，买房买车都将受到很大的影响。表面上来看，中断社保纯属个人行为，但影响的却是整个社保体系。[9]

2015年，新年伊始，天津、重庆、福建、江西等地纷纷上浮社保缴费基数标准，与2014年相比，用人单位和职工需要缴纳的社保费用均有所上涨。[10]

2015年8月底，社保第三方专业机构“51社保”发布2015《中国企业社保白皮书》（以下简称《白皮书》），显示企业参保基数合规率为38.34%。也就是说，仍有接近62%的企业未按照职工实际工资缴纳社保，其中24%的企业统一按最低基数缴费。[11]

2016年，北京、上海、重庆、安徽等多地调整了社保缴费基数。由于平均工资的增加，各地的社保缴费基数上下限标准也都出现了不同程度的上调。2016年度上海市职工社保缴费基数上下限分别调整为17817元和3563元，分别比上年增加了1464元和292元；重庆市城镇企业职工基本养老保险、城镇职工基本医疗保险、失业保险、工伤保险和生育保险参保职工2016年度月缴费基数上限为15523元、下限为3105元，分别比上年增加1310元和262元[12]。

2021年11月12日，宁夏自治区人力资源和社会保障厅公布2021年度社会保险缴费基数及福利待遇计发标准，个人缴费基数下限为每月3512元、上限为每月18330元。[21]

讨论及攻略

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个人交社保和单位交社保的区别

（1）缴费险种不同

以个人身份缴纳的社会保险只有养老保险和医疗保险两种。按照规定，灵活就业的人员，以个人名义自愿参加基本医疗保险和基本养老保险，不纳入失业、工伤和生育保险的参加人群范围。

而且，单位为职工缴纳社保是带有强制性的，《中华人民共和国劳动法》第72条规定：社会保险基金按照保险类型确定资金来源，逐步实行社会统筹。用人单位和劳动者必须依法参加社会保险，缴纳社会保险费。

（2）缴费比例不同

养老、医疗和失业保险是由个人和企业分别缴纳的，一般企业占大头（全国各地缴费比例有所不同），如北京市2016年的社保缴费比例为：

1. 养老保险费：单位缴纳19% ，个人缴纳8%

2. 失业保险费：单位缴纳0.8% ，个人缴纳0.2%

3. 医疗保险费：单位缴纳10% ，个人缴纳2%

工伤保险和生育保险是不需要个人缴纳的，全部由企业缴纳。而以个人身份缴纳社会保险费则需要全部由个人负担了。

企业如何为员工办理社保

(1)社保开户

企业需要在成立之日起三十日内去社保局办理社保开户。社保开户后会拿到《社保登记证》。

(2)增减员

单位每月都必须把企业新增的员工添加进单位的社保账户中,并把已经离职的员工从账户中删除。社保账户是一个独立的账户,增减员工的操作必须要在账户中进行。

(3)确认缴费基数

单位每月需要为员工申报正确的社保缴费基数，以确保社保的正常缴纳。社保的缴费基数以员工上年度平均工资或入职首月工资为准。

(4)社保缴费

如果企业、银行、社保管理机构三方签订了银行代缴协议,则社保费用将在每月固定时间从企业银行账户中直接扣除。当然企业也可以选择通过现金或者支票的形式前往社保局现场缴费。

媒体评论

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第10亿张社保卡近日送到参保者手中，社保卡所承载的大数据也引起广泛关注。

这数据的确够“大”——看参保人数，已达10亿，最终将实现“人手一卡”；看年龄跨度，从出生不久的婴儿到耄耋老人，都有自己一张卡；看功能，持卡挂号看病、持卡取养老金、持卡领补贴、持卡消费……功能上百项，新数据随时在生成。“记录一生、保障一生、服务一生”是社保卡的发展目标。从1999年首张社保卡诞生至今，“记录一生”已基本实现。然而，谈到“保障”“服务”，与老百姓的期望显然还有距离。办理社保业务，为何还总要一趟趟跑？单位未按员工实际工资缴纳社保，监管部门为何不能及时发现？社保“全国漫游”呼吁这么多年，为何仍然未能实现？老百姓的种种不满，指向社保大数据的不足之处：数据有了，但运用得还不够“活”。

数据不是为了当摆设，关键是要依托数据使制度安排更加科学。知道“是什么”，方知“怎么办”。过去，不少与百姓生活息息相关的领域底数不清，使政府决策格外为难，既担心政策走偏、好心收不到好效果，又发愁缺少数据支撑，政策措施难以解释清楚、让人信服。有了大数据，社保总体状况清楚，为精准施策打下了基础。政策制订方首先应回头检视：既有政策是否还存在不尽合理、不够完善的方面？哪些人的养老保险还是空白？流动就业时最容易“断”的险种是哪个？社保经办方也要用好数据，看看哪些流程可以简化调整，最大程度便利百姓。对于老百姓的新诉求，也要用好数据，分析研判，让新政策更科学、更接地气，赢得绝大多数人的认同。

想让数据“活起来”，背后的改革要尽快突破。异地就医、异地养老，只要一涉及“异地”，参保者就发愁：要奔走、要开证明甚至还要垫资……此前，许多人以为只要建起全国统一的平台、完成数据联网，“漫游”难题就会迎刃而解。今天，统一标准的社保卡已覆盖10亿人，为何一些正常的社保诉求仍然做不到“全国通”？说到底，社保漫游，不是难在技术，而是难在“转出地”与“转入地”政府间利益的重新分配。社保目前以省级统筹为主，个别地方甚至还是市县级统筹，征缴方往往将收上来的社保基金看作本地资源，总想着“少花点、多收点”。如果政策不调整、地区间利益壁垒不打破，即使数据覆盖13亿人，也只是电脑里的一个个数字。

汇总10亿参保者的大数据，无疑是了不起的进步。老百姓珍视手中的社保卡，也希望相关部门能用好大数据、让百姓真正受益。这给社保既有运行方式带来新挑战，也考验着社保改革攻坚克难的勇气。[13]

一个健康的养老保险体系，应该由基本养老保险、企业年金、商业保险共同组成，这其中，社会保险提供最基本保障，企业年金、商业保险也是保障“老有所养”的主要力量。

我国是世界上老年人口最多、增长最快的国家，到2025年，老年人口总数就将达到3亿。解决养老难题，除了继续织密基本养老保险大网外，大力发展企业年金和商业保险势在必行。目前，个人税收递延型商业养老保险试点已经启动，在加大税收优惠的同时，国家也需要通过各种法规，逐步引导企业将企业年金制度作为基本的职工福利建立起来，成为基本养老保险之外的第二张大网。[14]

而强化作为第三张大网的商业保险保障功能，对保险公司既是机遇也是挑战，要真正挑好这副担子，保险公司要更加苦练内功，加强自身在产品开发、资金管理方面的能力建设，为社会提供更高水平的养老保障，真正成为人们“老有所养”的重要支撑。[14]

认定工龄

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参照《中共中央办公厅国务院办公厅印发〈关于引导和鼓励高校毕业生面向基层就业的意见〉的通知》（中办发〔2005〕18号）[15]精神，《关于做好2015年全国高校毕业生就业创业工作的通知》（人社部函〔2015〕21号）[16]，贯彻落实“高校毕业生从企业、社会团体到机关事业单位就业时基本养老保险缴费年限合并计算为工龄”的要求，部分省市机关事业单位新录（聘）用人员的连续工龄计算问题做出了如下规定：

四川

《四川省人事厅关于机关事业单位中部分新录用（聘）用人员工龄认定问题的函》（川人函〔2005〕94号）：一、非公有制经济组织从业人员被国家机关、事业单位正式录（聘）用的，原单位为其缴纳社会基本养老保险费用的时间与被录（聘）用后的工作时间合并计算为连续工龄。[17]

重庆

《关于机关事业单位部分新录（聘）用人员连续工龄认定问题的通知》（渝人社办〔2011〕68号）：一、原在国有企业、城镇集体企业和非公有制单位就业并参加城镇企业职工基本养老保险的，录(聘)用为机关事业单位正式工作人员后，其缴费年限与录（聘）用为机关事业单位正式工作人员后的工作年限合并计算为连续工龄。[18]

宁夏

《关于机关事业单位录用高校毕业生工龄计算有关问题的通知》（宁人社发〔2013〕40号）：一、在区内外已就业和在公共就业人才服务机构委托人事代理的高校毕业生，考录到我区国家机关、事业单位的，以其毕业后参加职工基本养老保险的缴费年限计算工龄。[19]

相关新闻

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2020年2月18日的国务院常务会议强调，当前统筹做好疫情防控和经济社会发展工作，一项迫切任务是稳就业。稳就业就必须稳企业。会议确定，

1.

阶段性减免企业养老、失业、工伤保险单位缴费，以减轻疫情对企业特别是中小微企业的影响，使企业恢复生产后有一个缓冲期。除湖北外各省份，从2月到6月可对中小微企业免征上述三项费用，从2月到4月可对大型企业减半征收；湖北省从2月到6月可对各类参保企业实行免征。同时，6月底前，企业可申请缓缴住房公积金，在此期间对职工因受疫情影响未能正常还款的公积金贷款，不作逾期处理。实施上述政策，充分考虑了社会保险基金结余等情况，可以确保养老金等各项社保待遇按时足额发放。

2.

突出抓好稳就业这一“六稳”的首要任务。抓紧出台科学分类、切合实际的复工复产防疫指南，指导各地合理确定复工复产条件，取消不必要的保证金。加快落实已出台的财税、金融等支持政策。有针对性做好重点群体就业工作。通过跨区域点对点劳务协作等有序组织农民工返岗，除疫情严重和扩散风险高的地区外，对限制劳动者返岗的不合理规定要坚决纠正。结合脱贫攻坚和当地建设等支持农民工就地就近就业。抓紧制定高校毕业生延期录用报到方案，加大网上招聘力度。支持企业适应群众线上消费需求增加灵活就业岗位。个体工商户是重要就业主体，要抓紧研究出台支持政策。

⑶ 大数据的发展所面临的挑战有哪些

挑战一：业务来部门没有清晰的大自数据需求。

挑战二：企业内部数据孤岛严重。

挑战三：数据可用性低，数据质量差。

挑战四：数据相关管理技术和架构。

挑战五：数据安全。

⑷ 结合大数据时代的特点，谈谈数据时代社会治理遇到了哪些挑战

社会治理大数据意识低。随着大数据时代的到来，大数据分析为服务型社会治理模式的实现提供了重要支撑。然而，以大数据分析为重要支撑的服务型社会治理模式的实现，必须以社会治理大数据意识的形成为前提。从我国目前的情况来看，社会治理大数据意识仍然比较低，主要体现在以下三个方面：一是“重管理、轻服务”的管控思维在我国仍然大有市场，导致社会治理大数据意识的形成缺乏强有力的平台支撑。二是“重局部、轻全局”的部门利益导向导致我国社会治理体制的碎片化，从而使社会治理大数据意识的形成失去了重要的动力来源。三是“重政府、轻社会”的偏见导致包括企事业单位、社会组织、社区和公民个人在内的其他社会主体在社会治理中的参与性严重不足，从而使社会治理大数据意识的形成失去了广泛的社会基础。

社会治理大数据共享障碍多。目前，我国社会治理相关数据实现完全共享仍然面临诸多障碍，主要体现在以下五个方面：一是缺乏数据共享的理念，对社会治理现代化的认识不足，不同部门的数据之间缺乏互联互通，社会治理相关数据的综合利用效益低下。二是缺乏数据共享机制的责任主体，从而导致许多政府部门因担心犯下泄露国家机密的错误而宁可不作为。三是缺乏数据共享的法规和制度，无法可依或者法律法规之间相互冲突。四是目前我国尚未形成社会治理数据共享的统一标准和规范，尚未出台在全国具有普遍指导意义的与社会治理机制相关的顶层设计，因此社会治理大数据共享缺乏明确的操作规则和目标指向。五是缺乏合理的财政预算，导致政府部门在社会治理数据和信息资源再利用中收费机制不合理，利益分配不均衡。更有甚者，一些政府部门将其掌握的社会治理数据和信息资源产权部门化，设置利用壁垒，严重阻碍社会治理相关数据的共享。

社会治理大数据相关能力弱。在大数据时代，提升对社会治理大数据的分析能力以及对分析结果的应用能力，是实现社会治理创新的关键性因素。然而，目前我国社会治理大数据相关能力仍然比较弱，主要体现在以下三个方面：一是缺乏对社会治理大数据进行分析的能力，而这种分析能力又与相关人才的培养和支撑密切相关。目前，除了腾讯、网络、阿里巴巴等技术型互联网公司掌握和应用大数据分析技术，并网罗一批大数据分析人才之外，我国对社会治理大数据的分析和应用仍然处于探索阶段，相关人才十分缺乏。二是目前我国各社会治理主体严重缺乏根据社会治理大数据形成社会治理需求的意识和能力，而将这种社会治理需求转化为有效社会治理和社会服务的能力就更加缺乏。三是长期以来我国各社会治理主体对社会治理特征和发展趋势的预测更多的是感性的判断预测，或者是理论的逻辑推演预测，缺乏以对社会治理大数据的深度挖掘和系统分析为基础的合理预测。

⑸ 大数据面临哪些安全与隐私问题

(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。

⑹ 中国大数据行业发展的挑战有哪些

挑战一：大数据行业发展良莠不济

我国大数据仍处于起步发展阶段，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，但企业发展良莠不济。

挑战二：大数据销败返创新、创业盲目

企业在创新、创业过程，由于缺乏对大数据产业链的认识，出现许多跟风扎堆的情况，没有有效发挥自身优势，造成巨大的资源浪费。创新的时候，我们往往会看到一些标杆出来。通俗来讲，看到人家风光，没有看到人家背后受罪的时候。往往一窝蜂跟去的时候就会发现全是坑，而且
“此去华山一条道”，满满的全是竞争对手。因此我枯并们做这个排行的初衷就是为大家梳理一下，哪些行业、哪些板块、哪些领域是什么样的状况，精确的找到自己的优势方向，去做创新和努力。

挑战三：投资盲目

霍华德.马克思说过“投资者们明确达成的广泛共识差不多都是错的”。究其原因是资本在选择大数据项目、企业的时候，由于没有客观的评价标准，同时也缺乏对产业链的整体认知，导致投资市场追逐热点，存在一定的盲目性，大大降低了资本对大数据行业发展的正向推动力。

挑战四：监管的盲目性

目前，监管层很难对大数据企业和机构进行有效的监管以及正确引导，要为大数据发展打造一个良性的生态环境就比较困难。其核心原因是对大数据企亏饥业的识别评价缺乏标准和规范。

挑战五：大数据项目建设盲目

由于人才缺乏、大数据咨询服务还没有发展起来等原因，用户很难对大数据项目有全面的认识，容易受到厂商的左右，导致建设内容的盲目;由于缺乏对产业的整体认识和大数据企业评价标准、方法，所以在大数据服务商选择上也存在一定的盲目性。

⑺ 大数据时代所面临的挑战

大数据时代所面临的挑战

大数据时代临近，企业数据呈现爆炸式增长，如何为了更大的发掘企业数据价值将是很多公司必须要面对的挑战。首当其冲的是大数据的快速发展对我们原有的IT基础设施提供了更高的挑战，原有的IT基础设施以及很难满足大数据时代的需求。发现价值的过程离不开基础平台技术的创新与发展。

基础平台的改变

首先大数据挑战的就是企业的存储系统，大数据爆炸式的增长使得存储系统的容量、扩展能力、传输瓶颈等方面都面临着挑战。与之相连的还有服务器的计算能力，内存的存储能力等等都面临着新的技术攻关。目前闪存技术的发展以及英特尔、IBM等公司在大数据方面都已经投入相当大的资金进行研发，主要也是为了解决大数据对基础平台所带来的挑战。

同样，大数据分析同样面临着软件方面的挑战，同时也引发数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。Hadoop是近年大家经常提到了一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

商业模式的挑战

大数据具有强大的数据价值，当我们可以利用大数据挖掘到需要信息的时候，则需要我们根据得到的信息对企业的商业模型、产品和服务等方面进行创新，这样才能够真正的让大数据的价值得到体现。

如何利用大数据信息来改变商业模式最终实现价值呢，这里我们引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，并且通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代所面临的挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑻ 大数据带来的挑战有哪些

大数据近年来发展的非常快，现在也普遍得到应用，大数据带来了机遇同时也版带来了挑战，当权大数据产业链、行业应用逐步发展完善之后，大数据将会形成质变，创新整个社会形态。光环大数据培训认为，大数据行业的真正挑战来自三个方面：一是原来的分析基础要变化，要融合统计学、计算理论基础、逻辑基础。二是，计算技术也需要重新革新，无论是存储、计算语言、还是计算方法都需要重新来过。三是，大数据做出来的结论对不对，还无法大规模验证，这是目前面临的最大挑战。

⑼ 我国社会保险制度面临哪些挑战

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由中败弊棚国劳动保障科学研究院、社科文献出版社发布的蓝皮书认为，未来中国社保制度发展面临四大挑战。一是宏观经济形势变化对参保和政府投入带来影响；二是人口老龄化加卜帆速，可持续发展问题凸显；三是城镇化加快，对制度适应流动性提出更高要求；四是人民群众对公平享有社会保障的诉求日益察则增强。供参考。