數據中臺建設與運用在社會救助領域的探索與研究

摘要：社會救助是社會保障的核心內容之一，也是自現代國家誕生以來，政府為國民提供的最基礎、最核心的社會福利。在社會治理創新不斷深入的背景下，在建立共建共治共享的社會治理共同體過程中，如何依托大數據、互聯網等信息技術，解決當前基層救助工作存在的問題，推進救助體系與救助能力的現代化，實現精準救助、快捷救助等是一個值得研究的重大課題。文章闡述了南京江北新區社會救助管理工作中對數據應用的思考，針對基層救助服務數據中臺的建設與運用工作進行探索與研究，總結了社會救助數據中臺建設方面的成效。

關鍵詞：江北新區；數據中臺；社會救助

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.03.056

中圖分類號：TP 311.13" " " " " " " "文獻標示碼：A" " " " " " " "文章編碼：1672-7274（2023）03-0-03

Exploration and Research on the Construction and Application of Data Center

in the Field of Social Assistance

-- Taking Jiangbei New Area in Nanjing as an Example

SANG Jinghua

（Nanjing Jiangbei New Area Social Service Center， 210000 Nanjing， China）

Abstract： Social assistance is one of the core contents of social security， and also the most basic and core social welfare provided by the government for the people since the birth of the modern country. In the context of deepening innovation in social governance， in the process of building a community of social governance for common governance and sharing， how to rely on the progress of information technology such as big data and the Internet to solve the problems existing in the current grass-roots relief work， promote the modernization of the relief system and rescue capacity， and achieve accurate and rapid relief， is a major issue worth studying. This paper expounds the thinking of data application in the social assistance management work of Jiangbei New Area in Nanjing， explores and studies the construction and application of the data center of grass-roots relief services， and summarizes the achievements in the construction of the social assistance data center.

Key words： Jiangbei new area; data center; social assistance

1" 研究背景

近年來，南京江北新區為了扭轉社會救助領域工作方法落后、隊伍能力不強、管理缺少手段等問題，積極利用互聯網、大數據等信息技術，在救助管理工作中引入“數據中臺”概念，以數據治理驅動前臺申請服務和后臺業務管理流程創新，打通市、區、街道三級，打破條塊分割，在整個新區范圍內構建主動發現、在線申請、上門服務、全區通辦、動態預警、綜合治理的大救助格局。

2" 社會救助數據中臺的架構設計

數據中臺是中臺思維的核心，從FEA-DRM的整個架構及其邏輯關系來看，數據參考模型及“數據構件參考模型”（數據中臺）毫無疑問將構成整個信息化架構設計及業務數字化的基礎，而僅就中臺來看，數據中臺將構成業務中臺及其他中臺的基礎[1]。

社會救助數據中臺通過大數據技術對大量的、分散的民政救助相關數據進行采集、處理、分析、存儲，統一標準和口徑，逐步形成數據資產并服務于救助業務的一整套體系。

2.1 數據匯聚

救助數據采集主要包括三種途徑。一是救助相關業務系統實時產生的數據，包括低保、特困、臨時救助、困境兒童、流浪乞討、超齡工、尊老金、低保邊緣戶等，這是數據采集更新的主要方式。二是通過社區網格員日常走訪采集的數據。完成對低保、困境兒童、高齡獨居老人、優撫對象、三無特困老人、重度殘疾人、尊老金對象等幾類救助對象按周期下發網格走訪任務，及時更新數據。三是通過與相關部門共享數據的交換。定期與市監、交通、教育、人社、衛健、殘聯、公安、法院、公積金管理中心、退役軍人事務等相關部門進行數據交換。通過以上三種途徑確保數據的及時性和準確性。

2.2 數據融合

數據融合是對匯聚的數據進行數據探查、制定規則、數據質檢、數據清洗等融合成數據資產的過程。

數據探查和質檢主要是指借助相關工具對數據源接口是否正常、更新及時性、數據量是否正確等指標參數進行監測。從數據的準確性、完整性、唯一性、一致性、合理性等方面制定數據質檢標準。

數據清洗是利用空值清洗、格式清洗、邏輯清洗、相關性清洗等方法，對多源、分散的民政救助業務數據進行審查，制定清洗規范，解決多源定義、口徑不一致等問題，從而形成完整、有效、一致的數據資產。

2.3 數據資產

在數據匯聚和融合的基礎上形成數據資產。

2.3.1 元數據

元數據被定義為數據的數據，是用于描述數據資產基本信息的結構化數據，主要指業務元數據和技術元數據。

業務元數據包括業務名稱、業務含義、業務規則，以及字典值定義等，如救助業務（低保/特困/臨時救助等）、行政區劃（標準的省/市/區/鄉鎮/街道等）、性別（男/女）、民族（漢族/回族等）、婚姻狀況（未婚/已婚/離婚等）、文化程度（學齡前/小學/初中/高中等）、城鄉類別（城市/農村）、供養類別（集中供養/分散供養）、致貧原因（疾病/殘疾/缺乏勞動力/災害等）、殘疾類型（肢體殘疾/視力殘疾/言語殘疾/聽力殘疾/智力殘疾/精神殘疾/多重殘疾等）、殘疾等級（一級/二級/三級/四級）、與戶主關系（戶主/配偶/子/女等）。

2.3.2 標準庫

將救助業務相關資源全部納入數據中臺統一管理，建設社會救助對象、服務場所、服務資源、人員隊伍等標準庫。例如，救助對象標準庫包含救助對象基本屬性表以及基于對象庫的數據分析。

2.3.3 專題庫

按照救助業務劃分專題庫，如低保專題庫、困境兒童專題庫、殘疾人專題庫、特困專題庫等，對與業務相關的全部信息進行有機整合。

以困境兒童專題庫為例，包括困境兒童檔案信息、評估信息、日常走訪信息、活動信息、兒童服務場所、服務人員（兒童主任，兒童督導員、社工等）、監控視頻資源等各方面信息，總結為兒童檔案、業務管理、服務管理、場所管理四大主題。

2.3.4 規則庫

根據救助業務智能管理需要，開發主動救助規則庫、業務提醒規則庫和業務互斥規則庫。主動救助規則庫的目的是按照“應保盡保”的原則，通過大數據技術進行比對分析，及時發現應救助人員，實現主動救助。業務提醒規則庫是根據民政救助業務相關政策，制定相關業務關聯分析模型，進而實現業務提醒功能，如救助對象死亡提醒、戶口遷出提醒。業務互斥規則庫用于解決困難群眾重復領取多項救助補貼的問題，比如，低保和特困、特困和殘疾人兩項補貼、困境兒童補貼和殘兩生活補貼、低保和重病重殘困境兒童補貼等。

2.4 數據服務

數據服務是基于SOA架構實現服務API的開發、注冊、發布、運維監控等一整套體系，用于打通數據中臺與業務前臺和管理后臺之間的通道，實現數據的開放與共享，保障數據安全。

數據服務接口通過數據服務組件實現服務接口的統一注冊、管理，采用TOKEN方式驗證。數據服務接口提供Web Service和Restful兩種形式，其中Restful接口采用JSON數據格式進行交換，Web Service接口采用XML報文格式進行交換。

2.5 數據安全

數據安全在數據中臺中至關重要，保障數據安全主要需做好以下幾方面工作。

（1）數據加密：包括數據存儲加密、數據傳輸加密，目前常用的加密算法有MD5、DES、SHA等。

（2）數據水印：由于救助業務條口多，經手人員不固定等情況，導致數據泄露后難溯源、難追責。數據水印技術通過一定規則、一定加密算法形成數據唯一水印標識，通過此標識即可精準定位數據泄露的全鏈條。

（3）數據訪問：制定嚴格的數據訪問權限控制機制，包括功能權限和數據權限。

（4）數據備份：按照定期全量、增量方式進行備份。

（5）數據下載：嚴格控制可下載的數據范圍，并進行詳細的日志記錄。

（6）數據安全審計：記錄詳細的數據操作日志，定期審計。

3" 社會救助數據中臺建設成效

通過數據中臺，實現救助對象的精準識別，提供精準服務。通過多維度的數據分析，更加科學、合理地識別困難對象，精準預測其所需要的幫扶內容。特別是在疫情防控中，可精準識別出貧困未成年人、貧困重度殘疾人、貧困優撫對象等重點人員，主動進行幫扶救助，收到了良好的效果。同時，數據平臺聯合多個部門單位的多項數據庫，有效破除部門間的壁壘障礙，實現互聯互通、信息共享，解決救助審批信息掌握不全面的問題，有效降低業務互斥的發生率，確保申請救助對象認定的公正性與高效性，達到精準識別、精準救助。

3.1 救助申請掌上可辦、全區通辦

申請人在移動端完成救助申請后，經過數據中臺實時比對，幾秒鐘就可以得到比對結果，將比對合格的申請，通過業務系統分派到屬地街道，實現全區統一受理，屬地辦理，全程在線。將比對不合格的結果直觀地告知申請人。數據中臺建成后，在線申請業務預審不通過超過60%，大大減輕了街道社區人員的受理工作量，避免了救助對象因流程復雜而不斷提供證明材料、反復跑路的情況發生，減少了社區居民與基層政府和社區居委會發生矛盾的可能性。

3.2 救助對象主動識別、智能預警

借助數據中臺，形成立體化、動態化信息共享核驗、預警告知機制，全面有效監管救助對象最新狀態，同時通過多維度的數據分析，更加科學、合理地識別真正需要救助的對象群體，以及救助對象的困難等級，精準預測該救助對象所需要的幫扶內容。

通過數據比對，業務智能化的邏輯計算，自動識別救助異常數據，形成異常預警提醒、處理跟蹤的閉環處理。累計發現戶籍遷出2 219人、死亡1 310人、業務互斥20人、屬性判斷101人，主動發現應保對象80人、應退對象615人。

3.3 救助對象立體畫像、一人一檔

基于數據中臺建設成果，為救助對象進行全方位精準畫像，建立“一人一檔”，包括基本信息、家庭成員、享受救助信息（正在享受/曾經享受），為更加精準地掌握救助對象信息提供了數據支撐。

3.4 救助對象多維查詢、精準施策

在民政救助數據中臺應用之前，各業務條口相對獨立，產生“數據孤島”現象，無法滿足業務交叉查詢需求，如無法查詢“低保戶中二級殘疾的困境兒童”。基于數據中臺建設成果，利用元數據字典即可在全部業務間進行多維度關聯查詢，快速找到符合條件的救助對象，為更精準的救助提供數據支撐。■

參考文獻

[1] 李廣乾．數據中臺：小數據的治理機制[C]．2019中國大數據技術大會論文集，2019.