拓尔思@@何学恒@@@@:政府要运用互联网@@思维@@重视生活化大数据@@应用@@@@

 

　　会上@@，拓尔思@@广州公司高级顾问何学恒@@主要从拓尔思@@对@@“互联网@@+”的基本认识和理解@@；利用@@“互联网@@+”创新政府行政监管服务以@@及如何运用互联网@@思维@@和工具来优化政府公共服务的供应三个角度介绍了拓尔思@@如何用大数据@@和云计算构建@@“互联网@@+”时代政府公共服务平台@@@@。

 

　　何学恒@@指出@@，拓尔思@@认为@@“互联网@@+”最核心的基础@@是互联网@@的链接和感知@@，包括人和人之间的链接@@、人与设备之间的链接@@、设备和设备之间的链接@@，这些是@@“互联网@@+”的基础@@，也是互联网@@处理效率问题的核心@@。在@@这个广泛的链接和感知基础之上@@，期望通过组织层和流程层来对生产模式进行变革@@，包括我们对政府服务的模式进行变革@@，引进全新的服务形态或者是产品@@，引进全新的渠道或者载体@@，来面向顾客供应我们的产品@@，最终革新传统行业的业态和政府服务的业态@@，也包括政府的形态改变@@，实现了再进化和数据@@化@@。

 

　　基于这个认识@@，出现了互联网@@@@+不断发展的动力@@，各种方式的互联网@@链接成为大数据@@基础资源@@，成为生产要素@@，这是我们互联网@@@@+时代出现的很重要的因素@@。随着互联网@@技术和各类工具方法@@，比如说微信@@，极大便捷了我们人与人之间的沟通@@，创新人与人之间的协作方式@@，例如众包@@、众筹等等@@，更多@@的服务体系向我们展现@@，这也是@@“互联网@@+”不断发展的动力@@之源@@。

 

　　今年@@@@2月@@15日@@，总理在@@考察智慧宁夏综合体验中心的时候提出要运用@@“互联网@@+政务@@”，让@@政府服务变得更聪明@@。3月@@5日@@，李克强总理又在@@@@《政府工作报告@@》中进一步阐述@@，要大力推行@@“互联网@@+欧宝娱乐靠谱吗 ”，实现部门间数据@@共享@@，让@@居民和企业少跑腿@@、好办事@@、不添堵@@。何学恒@@从这两则新闻详细分@@析@@对@@“互联网@@+政务@@”的理解@@，一是通过互联网@@技术来优化政府服务@@，提升社会治理能力@@，二是通过@@“互联网@@+”来提供优质的服务产品@@，降低供需双向的成本@@，要让@@办事的人少跑腿@@，让@@欧宝娱乐靠谱吗 产品化@@、标准化@@。

 

　　基于以@@上两点认识@@，他继续通过实际的案例介绍了拓尔思@@作为一家大数据@@公司如何通过互联网@@的技术来创新政府行政监管@@。何学恒@@首先介绍一个名词@@——冒烟指数@@，它是指实际上从违法特征的命中率@@、金融产品的收益盈利率等等这些要素来对金融企业金融产品来评估相应的运营指数@@。以@@2015年@@全国非法集资遍地开花的情况可以@@看出@@，“互联网@@+”时代打非面临更多@@的难题@@，一是单靠人防已无法应对当前严峻形势@@，技术防范能力不足@@，包括日@@常监测@@、信息共享@@、证据收集留存等方面@@；二是立案前的调查@@、取证@@、分@@析@@、研判@@、定性等环节职责不清@@。行政与司法衔接不够通常@@，很多日@@常监管工作不到@@位@@；三是打击非法集资的时机难以@@把握@@；四是安检的管辖权难以@@确定@@，处置原则难以@@统一@@；五是由于没有日@@常登记托管制度@@，数据@@缺乏@@，非法集资案件一旦爆发@@，无法有效@@“控人员@@、空资金@@、控资产@@、空试探@@”，特别是损失追偿工作难度大@@。

 

　　基于这样的背景下@@，拓尔思@@研发了金融风险大数据@@分@@析@@平台@@@@。何学恒@@介绍称整个@@平台@@分@@三个部分@@@@：第一部分@@包括数据@@平台@@@@，数据@@主要由两个模块构成@@，一个是政府机构包括工商@@、法院@@、检察院这些传统政府小数据@@@@，一个是在@@社会化信息平台@@上的如微信数据@@@@、媒体数据@@@@、论坛数据@@等社会化大数据@@@@；第二部分@@是在@@采集数据@@基础上对数据@@进行处理挖掘@@，主要是数据@@的技术处理工作@@；第三部分@@是对金融违规的建模和优化模型@@，并应用到@@金融监管领域来实现对金融犯罪的主动发现@@、对金融风险的预警和排查@@；最终运用大数据@@可视化的技术展现@@。

 

　　2013年@@这个平台@@正式运行@@，现在@@平台@@里面已经采集了@@3万亿的数据@@@@，第二块业务数据@@聚合了政府各个职能部门的小数据@@@@，包括建行的动态数据@@@@、工商共享的数据@@@@，在@@这些数据@@基础之上通过我们的模型发现了@@2800多家企业的风险预测@@，包括生产类的@@、品牌类的等等企业参与冒烟指数@@的评估@@，然后通过相应的机构来进行处理@@。

 

　　这个平台@@最为核心的就是刚刚讲到@@的冒烟指数@@@@，冒烟指数@@的模型包括了五个方面@@，第一个是合规性指数@@，包括了企业注册基本信息@@、平台@@背景@@、运营情况@@、信息真实性@@、抗风险能力@@、借款人信息披露@@；第二个是收益率偏离指数的判断@@，包括收益率情况@@、保障模式@@、资金托管@@、平台@@特征@@，金融犯罪都是通过一些高回报的产品来吸引群众集资@@；第三个是投诉举报指数@@，包括投诉举报信息@@、媒体评论@@、重大负面舆情事件@@；还有就是传播力指数@@，通过一些社会化的数据@@来分@@析@@@@；最后@@是特征词命中指数@@，包括资金募集额度现金流@@、债权转让@@@@、资金募集对象@@、相关资质@@。这些都是模型构成的一部分@@@@，然后利用@@这个冒烟指数@@来评分@@@@，超过一定的分@@数要通过相关的机构来关注这样的企业@@。

 

　　在@@何学恒@@看来@@，很多时候政府要做大数据@@@@，大数据@@的应用结果其实很简单@@。比如金融监管领域的大数据@@是通过政府购买服务的方式来进行项目的运作@@，对于政府来讲很多时候是没有采集到@@相应的数据@@@@。他以@@@@“e租宝@@”为案例@@，并介绍到@@@@2015年@@5月@@份的时候@@“e租宝@@”的冒烟指数@@已经达到@@@@71分@@，但那时政府还没有对@@“e租宝@@”进行监管@@，这就是@@要求政府重视手上的这些小数据@@@@。其实通过工商的数据@@@@，不难发现@@“e租宝@@”在@@很多地方注册的公司实际上是空着的公司@@。所以@@@@，对于金融风险的预测实际上不需要很多高大上的大数据@@分@@析@@方法@@，只要把一些小的数据@@串联起来就可以@@发现很多问题@@，这就是@@要重视所有的小数据@@资源@@，要打破我们数据@@之间的隔阂@@。

 

　　同时@@，在@@2015年@@6月@@份时@@，互联网@@上已经出现了群众对于@@“e租宝@@”的投诉和怀疑@@，但是政府在@@传统监管里面没有重视这一块的数据@@@@，包括政府网站@@的一些调查调研也是没有办法把这类数据@@去捕获到@@@@。所以@@@@何学恒@@指出@@@@，政府要用互联网@@思维@@重视生活化的大数据@@应用@@@@，在@@这些海量的数据@@里面的投诉信息实质上是大有所用的@@。此外@@，整个@@“e租宝@@”的事件真正的爆发是在@@@@12月@@，然后公安才去应对这个事件@@，“e租宝@@”这个事件周期是非常长的@@，因此@@，何学恒@@还认为对数据@@的采集应用应该是长期化@@、持续化@@、动态的@@，要把数据@@流动起来@@，要把监管持续起来@@，让@@流动的数据@@产生价值@@。

 

　　关于如何让@@数据@@去找人@@。何学恒@@指出@@，现在@@很多政府去建设大厅@@，但数据@@是静态的@@、单向的以@@政府为主体@@的供应或者发布@@，无论是浙江省网上办事大厅还是广东省的服务大厅@@，比如申报驾照的办事指南是已经经过学习的还是没有经过驾驶学习的@@，我去查这个办事事项或者搜索@@查章违法出来的结果是一样的@@，什么样的人在@@什么样的时间来查询信息获取什么样的服务是没办法识别的@@，所以@@@@还没有真正实现@@“政府为我@@”。政府还是单向的发布信息@@，用户在@@办事的时候政府没有感知到@@他有什么样的数据@@@@，没办法去根据人的特性来进行匹配@@，如何能够让@@服务来找人@@，去识别用户的特征@@，这个智能感知模型是实现这一点的关键@@。

 

　　他介绍说@@，拓尔思@@的模型首先是要获取用户画像@@，包括个人画像@@、企业画像@@、社团画像@@、志愿者画像等等@@；第二块是业务画像@@，包括事项画像@@、政策画像@@、应用画像@@，这个就是指把传统的平铺式的办事指南结构化@@、立体化@@，还可以@@实现政策的一些精准化的信息推送@@；第三块是算法引擎@@，指计算用户之间的相似度@@、业务之间的关联度@@、用户对事项的评分@@@@、用户分@@群@@、热门排行等等@@；第四块是场景引擎@@，在@@前三个的基础@@上来判断是什么样的用户和特征@@，来匹配出一个精准的场景来并判断他的需求@@；其次@@还有推荐引擎和展示引擎来实现精准推送和匹配展示@@。这六个结构的智能感知模型中最重要@@、最核心的是用户画像@@，这个在@@电子商务方面的应用非常成功@@，可实现用户属性@@、访问行为多维度的精准的信息推送@@，用户信息自动查询搜索@@和在@@线办事@@。

 

　　最后@@，何学恒@@强调到@@@@，大数据@@在@@用户信息的整合上来说实际上是一个很好的应用@@，特别是政府掌握了大量的用户信息@@，政府在@@提供服务的时候是可以@@知道用户特征信息的@@，是可以@@判断这个人的需求的@@，政府现在@@是有很多数据@@但没有把这些数据@@用好@@，通过用户画像和智能感知是可以@@实现从@@“人找事@@”到@@“事找人@@”转变的@@。