智慧人社大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)整體解決方案人社大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求第一章目錄Contents人社大數(shù)據(jù)面臨挑戰(zhàn)第二章人社大數(shù)據(jù)解決方案第三章人社大數(shù)據(jù)實(shí)施路徑第四章典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景總體架構(gòu)技術(shù)架構(gòu)實(shí)施路徑12333語(yǔ)音大數(shù)據(jù)方案人社大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求1人社大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求信息共享內(nèi)部共享：“五險(xiǎn)”合一，全國(guó)聯(lián)網(wǎng)共享，異地就業(yè)、異地就醫(yī)、異地領(lǐng)取養(yǎng)老金的需求非常強(qiáng)烈；內(nèi)外部共享：人社與地稅，工商，民政、衛(wèi)生、住房保障、公安等部門存在信息共享需求。精準(zhǔn)決策就業(yè)和失業(yè)形勢(shì)分析預(yù)測(cè)；人才供需醫(yī)保支付政策調(diào)整等業(yè)務(wù)創(chuàng)新與扶貧辦、公安、民政等部門聯(lián)合，發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為個(gè)性化培訓(xùn)服務(wù)和評(píng)估，及時(shí)提醒代辦事宜；科學(xué)監(jiān)管醫(yī)療保險(xiǎn)監(jiān)管養(yǎng)老保險(xiǎn)監(jiān)管就業(yè)專項(xiàng)資金監(jiān)管等人社大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)2人社數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀以及面臨的挑戰(zhàn)全國(guó)所有省級(jí)城市和地級(jí)人社部門均已建立了數(shù)據(jù)中心：社會(huì)保障卡超過10億張，覆蓋72%的人口32個(gè)省級(jí)單位全部實(shí)現(xiàn)了與部中央數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)90%以上的地市實(shí)現(xiàn)了與省級(jí)數(shù)據(jù)中心的聯(lián)網(wǎng)社保數(shù)據(jù)量不斷增加。以某地級(jí)市為例，僅結(jié)構(gòu)化的社保數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)已達(dá)TB級(jí)，如果算上12333電話語(yǔ)音、醫(yī)保藥店視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)已接近PB級(jí)。數(shù)據(jù)類型已不是簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的圖片信息、12333的語(yǔ)音信息、醫(yī)保藥店的視頻監(jiān)控信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)日益增多。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析困難。歷史數(shù)據(jù)繁多，部分歷史數(shù)據(jù)未能有效整合、數(shù)據(jù)不能有效共享，數(shù)據(jù)提取利用困難。對(duì)數(shù)據(jù)處理速度要求高。海量數(shù)據(jù)的處理遇到性能瓶頸，而社保經(jīng)辦需要實(shí)時(shí)性，對(duì)數(shù)據(jù)處理速度提出了挑戰(zhàn)。人社大數(shù)據(jù)解決方案3人社大數(shù)據(jù)建設(shè)目標(biāo)業(yè)務(wù)創(chuàng)新科學(xué)監(jiān)管精準(zhǔn)服務(wù)人社大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析專題人員畫像示例人社數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀以及面臨的挑戰(zhàn)騙保人員相似性分析Patient

Similarity

Analysis利用相似性分析精準(zhǔn)識(shí)別同類人員個(gè)性化信息推送和提醒示例領(lǐng)導(dǎo)儀表盤示例LED大屏幕分析示例人社大數(shù)據(jù)總體架構(gòu)人社大數(shù)據(jù)物理部署架構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘建模過程數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)場(chǎng)景—人員群體分類應(yīng)用場(chǎng)景：在商業(yè)上，聚類可以幫助市場(chǎng)分析人員利用消費(fèi)者的消費(fèi)數(shù)據(jù)區(qū)分出不同的消費(fèi)群體，并且的信息，并且概括出分析。概括出每一類消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣。它可以發(fā)每一類的特點(diǎn)，進(jìn)而把注意力放在某一個(gè)特ns聚類算法。數(shù)據(jù)需要是數(shù)值化的。，就是將相似的事物聚集在一起，而將不分聚類算法是根據(jù)給定的n個(gè)對(duì)象或者元組每個(gè)劃分即為一個(gè)聚簇,并且k<=n?，F(xiàn)數(shù)據(jù)中一些深層定的類上做進(jìn)一步采用的算法：K-mea算法要求：被分類的算法原理：所謂聚類同的類別的過程。劃個(gè)劃分聚類的方法。相似的事物劃分到不的數(shù)據(jù)集，構(gòu)建k步驟一：將所有對(duì)象隨機(jī)分配到k個(gè)非空的簇中。步驟二：計(jì)算每個(gè)簇的平均值，并用該平均值代表相應(yīng)的簇中心。步驟三：根據(jù)每個(gè)對(duì)象與各個(gè)簇中心的距離，分配給最近的簇。步驟四：轉(zhuǎn)到步驟二，重新計(jì)算每個(gè)簇的平均值。這個(gè)過程不斷重復(fù)直到?jīng)]有數(shù)據(jù)點(diǎn)被重新分配則停止。典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景-相關(guān)性分析應(yīng)用場(chǎng)景：產(chǎn)品關(guān)聯(lián)度分析主要的應(yīng)用場(chǎng)景就是購(gòu)物籃分析，用于購(gòu)物推薦或者電影推薦等。比如最典型“啤酒和尿不濕”的案例。在本次項(xiàng)目中，我們可以用于分析客戶（經(jīng)銷商、最終買家）的購(gòu)買記錄，為有關(guān)聯(lián)的商品做一些捆綁促銷等。采用的算法：Apriori關(guān)聯(lián)算法。算法要求：被分析的商品需要是相對(duì)獨(dú)立的，本身并未作捆綁銷售。算法原理：關(guān)聯(lián)度分析是基于概率進(jìn)行分析的。需要計(jì)算以下指標(biāo)：支持度：一條銷售記錄同時(shí)包含A、B的概率，記作support(A=>B)。置信度：包含A的銷售記錄中包含B的概率，記作confidence（A=>B）。提升度：（X發(fā)生則Y發(fā)生的概率）/（Y發(fā)生的概率），記作lift(A=>B)=confidence(A=>B)/support(B)。? 提升度=1表明A與B是獨(dú)立的? 提升度>1表明A與B是有關(guān)聯(lián)性的，一般實(shí)際大于2我們才承認(rèn)有效? 提升度<1表明A與B是互斥的典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景-需求量預(yù)測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景：為了更好的調(diào)整產(chǎn)量，需要對(duì)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整產(chǎn)能。采用的算法：ARIM算法要求：一般需A時(shí)間序列算法。要數(shù)據(jù)的波動(dòng)有一定的規(guī)律性。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法。該方法基于隨序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，以用于解決實(shí)際有的歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。據(jù)進(jìn)行多階差分，階數(shù)需要多次嘗試。據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)的白噪聲檢驗(yàn)。CF（自相關(guān)系數(shù)）和PACF（偏自相關(guān)系算法原理：是一種學(xué)方法，研究數(shù)據(jù)主要目的是根據(jù)已機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)問題。時(shí)間序列分析的步驟一：對(duì)數(shù)步驟二：對(duì)數(shù)步驟三：對(duì)數(shù)步驟四：計(jì)算A步驟五：確立模型的自回歸項(xiàng)和移動(dòng)平均項(xiàng)。數(shù)）。步驟六：使用模型預(yù)測(cè)短期的值，并評(píng)估誤差，如果效果不好，重新進(jìn)行步驟二。數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)質(zhì)量管理框架數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)質(zhì)量事后管理流程數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)生命周期n 數(shù)據(jù)治理規(guī)劃階段：○ 業(yè)務(wù)規(guī)劃定義階段：業(yè)務(wù)規(guī)劃、業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)○ 應(yīng)用設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)階段：數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、應(yīng)用設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)錄入n 數(shù)據(jù)生命周期管理階段○ 數(shù)據(jù)創(chuàng)建○ 數(shù)據(jù)使用○ 數(shù)據(jù)歸檔○ 數(shù)據(jù)銷毀數(shù)據(jù)治理規(guī)劃階段數(shù)據(jù)生命周期管理階段業(yè)務(wù)規(guī)劃業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)應(yīng)用設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)劃定義階段數(shù)據(jù)采集應(yīng)用設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)階段數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)歸檔數(shù)據(jù)銷毀數(shù)據(jù)銷毀數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)治理工具支撐環(huán)境人社大數(shù)據(jù)實(shí)施路徑4人社大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)施路徑12333語(yǔ)音數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)依據(jù)人力資源社會(huì)保障部辦公廳關(guān)于加快推進(jìn)12333電話咨詢服務(wù)事業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見人社廳發(fā)〔2016〕186號(hào)。。。完善自動(dòng)語(yǔ)音、質(zhì)量監(jiān)控、滿意度評(píng)價(jià)等功能，實(shí)現(xiàn)集約化發(fā)展，有效支撐跨地區(qū)業(yè)務(wù)服務(wù)和數(shù)據(jù)集中管理。。。。，建立12333電話咨詢服務(wù)監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)，。。。。。。。實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)辦理的在線預(yù)約和進(jìn)度查詢，提升12333電話咨詢服務(wù)體驗(yàn)。探索面向各類服務(wù)對(duì)象的身份驗(yàn)證機(jī)制，并與網(wǎng)站、短信、移動(dòng)應(yīng)用及線下窗口等服務(wù)渠道實(shí)現(xiàn)用戶身份互信與服務(wù)聯(lián)動(dòng)。。。。。。大力發(fā)展自動(dòng)語(yǔ)音和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，豐富移動(dòng)應(yīng)用、自助終端、短信、微信等服務(wù)渠道，。。。加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，探索語(yǔ)音識(shí)別、智能客服等新技術(shù)的應(yīng)用，提升12333電話咨詢服務(wù)的智能化水平。強(qiáng)化咨詢數(shù)據(jù)收集，推進(jìn)數(shù)據(jù)利用。建立和完善咨詢數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，搜集整理咨詢業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和來(lái)電行為數(shù)據(jù)，夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。完善咨詢數(shù)據(jù)報(bào)送機(jī)制，形成支撐大數(shù)據(jù)應(yīng)用的資源基礎(chǔ)。加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析利用，洞察民生訴求、分析用戶行為規(guī)律，提升服務(wù)的針對(duì)性、有效性和主動(dòng)性。加強(qiáng)分析成果的應(yīng)用轉(zhuǎn)化，提升對(duì)管理決策的支撐作用。12333語(yǔ)音數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀和面臨的挑戰(zhàn)實(shí)際的訪問量大，涉及咨詢種類繁雜；通過過去多年的運(yùn)行，12333勞動(dòng)保障熱線已經(jīng)積累了大量的語(yǔ)音、文本信息，卻無(wú)法對(duì)這些語(yǔ)音和文本進(jìn)行有效的整理和利用；12333語(yǔ)音數(shù)據(jù)分析應(yīng)用建設(shè)目標(biāo)29滿足人社工作中，不同角色的需求，為社會(huì)公眾、人社業(yè)務(wù)部門和領(lǐng)導(dǎo)提供服務(wù)。金保應(yīng)用數(shù)據(jù)特色應(yīng)用數(shù)據(jù)其它資源數(shù)據(jù)社會(huì)公共服務(wù)管理應(yīng)用數(shù)據(jù)資源庫(kù)主題庫(kù)……省級(jí)大數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)……學(xué)生獎(jiǎng)懲曲線分析大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析參保人分布分析參保體征曲線分析人社工作曲線分析人社業(yè)務(wù)分析成本分析社保醫(yī)保量分析稅源成長(zhǎng)檔案體征關(guān)聯(lián)分析專業(yè)情況分析自建主題分析征收效率分析安全預(yù)警分析社會(huì)公眾參保單位人社資源利用分析12333大數(shù)據(jù)平臺(tái)……參保單位遵從度分析服務(wù)過程監(jiān)控……服務(wù)質(zhì)量評(píng)估管理決策……人社干部各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)地方政府

人社業(yè)務(wù)發(fā)展分析

就業(yè)現(xiàn)狀分析

。。。

人社業(yè)務(wù)發(fā)展分析

績(jī)效評(píng)價(jià)

工作評(píng)估

管理決策

參保人分析

綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)

業(yè)務(wù)預(yù)警

。。。

人社信息公開

咨詢。。。

人社業(yè)務(wù)個(gè)性化服務(wù)

人社業(yè)務(wù)輔導(dǎo)

。。。12333語(yǔ)音數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)模式方法一：12333大數(shù)據(jù)平臺(tái)?

數(shù)據(jù)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)流程創(chuàng)新再造的依據(jù)；政策變化帶來(lái)的業(yè)務(wù)流程調(diào)整方式二：12333服務(wù)過程監(jiān)控?

通過對(duì)數(shù)據(jù)的集成，以及與各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互，實(shí)現(xiàn)對(duì)人社業(yè)務(wù)流程事前、事中、事后監(jiān)控。方式三：大數(shù)據(jù)平臺(tái)的整合?

通過數(shù)據(jù)應(yīng)用，完成12333業(yè)務(wù)過程中的質(zhì)量控制、進(jìn)度控制、成本控制風(fēng)險(xiǎn)控制等等方式四互聯(lián)網(wǎng)+人社應(yīng)用?

互聯(lián)網(wǎng)+人社的應(yīng)用，再造流程。方式五開放的應(yīng)用模式建立標(biāo)準(zhǔn)、開放的數(shù)據(jù)接口和應(yīng)用接口，鼓勵(lì)本地化的創(chuàng)新應(yīng)用以數(shù)據(jù)應(yīng)用為核心，業(yè)務(wù)流驅(qū)動(dòng)為動(dòng)力，探索12333數(shù)據(jù)應(yīng)用在智慧人社中的實(shí)現(xiàn)途徑。整合資源挖掘潛力創(chuàng)新應(yīng)用重構(gòu)流程?

可視化、智慧化的建立一系列基于應(yīng)用場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用模型；.?

12333業(yè)務(wù)流程和監(jiān)控流程的應(yīng)用場(chǎng)景形成閉環(huán)，建立智慧化12333服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)12333業(yè)務(wù)質(zhì)量可控、安全可控、效率提升、風(fēng)險(xiǎn)可控。。。。。12333語(yǔ)音數(shù)據(jù)分析思路12333語(yǔ)音數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)門戶統(tǒng)計(jì)報(bào)表統(tǒng)計(jì)報(bào)表統(tǒng)計(jì)報(bào)表展現(xiàn)層能力API業(yè)務(wù)層數(shù)據(jù)清洗業(yè)務(wù)中文預(yù)處理主體挖掘自動(dòng)分類數(shù)據(jù)清洗規(guī)則業(yè)務(wù)邏輯中文處理算法文本分類算法主題挖掘算法算法數(shù)據(jù)層HDFS數(shù)據(jù)庫(kù)Redis?面向接口的松耦合設(shè)計(jì)；?數(shù)據(jù)層：采用分布式文件存儲(chǔ)，并提供Redis快速訪問；?業(yè)務(wù)層：算法和業(yè)務(wù)邏輯，并能夠調(diào)整；?展現(xiàn)層：最終用戶訪問和第三方調(diào)用。12333語(yǔ)音數(shù)據(jù)平臺(tái)處理過程錄音系統(tǒng)

業(yè)務(wù)系統(tǒng)

其它系統(tǒng)實(shí)時(shí)錄音數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)索引數(shù)據(jù)其它類型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)歸集服務(wù)器檢索調(diào)聽系統(tǒng)管理自動(dòng)質(zhì)檢

業(yè)務(wù)分析瀏覽器數(shù)據(jù)歸檔服務(wù)器語(yǔ)音處理服務(wù)器語(yǔ)音分析集群應(yīng)用服務(wù)集群運(yùn)維監(jiān)控服務(wù)器數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析集群12333語(yǔ)音數(shù)據(jù)挖掘分析云大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)語(yǔ)音大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)需求：PB級(jí)數(shù)據(jù)在線查詢，歷史數(shù)據(jù)調(diào)聽響應(yīng)錄音存管

從數(shù)日降秒級(jí)；質(zhì)檢覆蓋率提升至100%；智能質(zhì)檢了解群眾需求，人社業(yè)務(wù)主題，提升主題分析

服務(wù)水平；可以通過第三方語(yǔ)音云服務(wù)，完成語(yǔ)音數(shù)據(jù)的識(shí)別、分詞和檢索。智能咨詢實(shí)現(xiàn)過程渠道WEB微信APP自助終端電話短信其他渠道交互形式人工座席業(yè)務(wù)人員消息回復(fù)請(qǐng)求響應(yīng)座席及業(yè)務(wù)人員處理人工解答互聯(lián)網(wǎng)用戶互聯(lián)網(wǎng)問答用戶經(jīng)驗(yàn)交流延時(shí)跟進(jìn)機(jī)器人智能回復(fù)文本語(yǔ)音咨詢答案無(wú)答案圖片智能咨詢產(chǎn)品對(duì)比分析項(xiàng)目\產(chǎn)品長(zhǎng)天科大訊飛小I機(jī)器人云問科技是否支持web端是是是是是否支持APP/微信是是是是是否支持實(shí)體機(jī)器人是是否否是否支持電話端是是