大数据社保行业的应用

A. 中国目前在大数据行业的发展情况如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

B. 2021将实现社保卡业务跨省通办服务，会对你的生活带来哪些便捷

社保卡业务能够跨省通办服务的好消息不知道振奋了多少人心，但是在高兴之余，我们还是要看一看社保卡通办究竟带来了什么便利。

社保卡可以说是中国公民享有中国社保的一个资料卡，有每个人的专属性原则。过去医保卡的申领、挂失和补办等其他基本业务必须要回到社保卡的签发地，但是2021年要实现的社保卡业务跨省通办服务则在很大程度上解决了这个问题，为经常在两地甚至多地奔波的人们提供了便利。

希望中国的医疗体系发展的越来越完善，在未来的一段时间内，不光实现医保卡业务跨省通办服务，还能尽最大可能实现异地挂号异地看病和报销等业务，真正做到大范围内的惠民。不管怎样，2021年能够实现医保卡业务跨省通办服务也是我国医疗体系医保服务发展中至关重要的一步，为异地奔波的我们在生活上带来了很大程度上的便捷。希望医保服务行业再接再厉，为人民提供更好的帮助和服务。

C. 大数据技术发展之下 医疗行业现状如何

【导读】大数据技术的使用最早是应用于互联网公司，随着社会的发展，大数据技术也已经应用到了医疗行业，虽然大数据都是孤立的数据，不能大规模应用，但是在医疗行业，我们能够通过大数据技术，进行患者的信息收集，建立详细就医档案，更好地帮助医生进行病情诊断，那么大数据技术发展之下，医疗行业现状如何呢?接下来就一起看看吧。

1、除了互联网公司是大数据的早期采用者之外，医疗保健行业也是最早推动大数据分析的传统行业之一。医疗行业有大量的病例、病理报告、治疗计划、药物报告等。如果这些大数据能够被整理和应用，将会对医生和病人有很大的帮助。我们所面临的细菌、病毒和肿瘤细胞的数量和类型都在进化。在疾病的发现和诊断中，疾病的诊断和治疗是最困难的。

2、未来，借助大数据平台，我们可以收集不同的病例和治疗方案，以及患者的基本特征，建立基于疾病特征的数据库。如果未来的基因技术成熟，可以根据患者的基因序列特征进行分类，建立医疗行业的患者分类数据库。在对患者进行诊断时，医生可以查阅患者的疾病特征、实验室报告和检测报告，查阅疾病数据库，帮助患者进行快速诊断，明确疾病定位。

3、大数据在医疗行业的应用一直在进行，但大数据尚未开放。这是孤立的数据，没有办法放大。未来，这些大数据应该统一收集，整合成统一的大数据平台，造福人类健康。政府和卫生保健是这一趋势的重要推动因素。

关于大数据技术发展之下医疗行业现状，就和大家分享到这里了，未来，大数据技术必将造福于社会，为了我们提供更多的可能性。

D. 大数据和人工智能技术在人社领域有哪些应用请详细列举下

在人社领域的数字化创新应用，智慧眼科技通过数智技术创新和大数据服务，打造人社⼤数据监管应⽤平台。平台以各险种待遇领取⼈员个⼈信息为基础，依托⼤数据和⼈⼯智能技术，对接医保、⺠政、公安、交通和司法部门相关数据，对职⼯养⽼保险、城乡居⺠养⽼保险、失业保险、⼯伤保险的待遇领取⼈员进⾏⼤数据监管，对待遇领取⼈员进⾏多维数据碰撞、⼈物画像和⼤数据分析，形成知识图谱，实现动态认证周期、⻛险预警、静默认证等多项业务功能，提升社保经办监管⽔平和服务⽔平。

E. 大数据都体现在哪些方面

在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。这一年，他们在收集数据上花费的时间很少，而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。
从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益
电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控

F. 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。

G. 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(7)大数据社保行业的应用扩展阅读：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

网络--大数据

H. 大数据技术与应用就业方向是什么

大数据技术与应用的主要就业方向：

1、数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作；大数据整体的计算平台开发与应用。

2、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

3、数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

4、科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

大数据技术与应用都学的内容

1、数据采集：利用网络爬虫等技术对文本、声音、图形图像、视频等数据进行抓取，并进行数据的预处理，合理存储。传媒大学拥有播音、新闻、电视等专业，本身就是一个大数据。

2、数据分析与挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具对数据进行浅层分析，利用机器学习、数据挖掘、人工智能等技术进行高端分析与应用。

3、数据可视化：对数据分析与挖掘的结果进行艺术化展现。利用图形图像、计算机视觉、动画技术等手段对数据分析与挖掘的结果进行立体化，层次化的多维度呈现。