大数据时代社会保障信息化建设的机遇与挑战

1、“大数据”时代社会保障信息化建设的机遇与挑战苏州市人力资源和社会保障局刘东玉随着全球信息化的不断深入，数据量成几何系数增长，“大数据” （Big data ）时代已经到来。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”金保工程是社会保障信息化的核心项目，金保一期工程已发挥出信息化对业务的支撑和引领作用，成为支撑社会保险业务经办、提升社会保险服务水平、强化社会保险基金安全的有力保障。随着“大数据”时代 的到来和金保二期工程的建设论证，

2、可从技术上推动社保信息化工作的进一步深入。“大数据”给社会保障信息化建设带来了诸多机遇，也带来了更多挑战。一、“大数据”基本概念“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时 间内达到获取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大数据”同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结：体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一，数据体量巨大（Volume ）。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多（Variety ）。如除传统结构化的数据外，还有文本、视频、图片、 声音、地理位置信息等非结构化信息。第三，价值密度低（Value ）。以

3、视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据 仅仅有一两秒。第四，处理速度快（Velocity ）。“大数据”对处理速度有要求，一般要在秒级时间范围 内给出分析结果，时间太长就失去价值了。 最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质 的不同。二、社会保障信息的“大数据”特性随着金保工程一期建设的完成，一个以信息网络三级互联、应用软件基本统一、数据 资源集中管理为主要特征的、统一的金保工程支撑平台已在全国基本形成，全国所有地级城市和省级人社部门均已建立了数据中心，32个省级单位全部实现了与部中央数据中心的网络联结，90%以上的地市实现了与省级数据中心的联网，城域网已经联接到92.5%的社会保险

4、经办机构和就业服务机构，并且延伸到街道、 社区、乡镇和定点医疗服务机构，覆盖全国的人力资源社会保障信息网络架构初具规模。社保数据不断向上集中， 参保人数几乎覆盖全国，历史数据不断积累，社会保障信息呈现出“大数据”的特性：第一，社保数据量不断增加。以苏州市为例，仅结构化的社保数据库数据已达TB级，如果算上12333电话语音、医保药店视频监控等数据，数据已接近 PB级。第二，数据类型已不是简单的结构化数据。数据库中存储的图片信息、12333的语音信息、医保药店的视频监控信息等非结构化数据日益增多。第三，数据价值提取困难。历史数据繁多，部分历史数据未能有效整合、全省乃至全国范围内的数据未能做到互联互

5、通互操作，数据提取利用困难。第四，对数据处理速度要求高。数据量的庞大、数据库的复杂势必造成了数据处理难 度大，而社保经办需要实时性强，对数据处理速度提出了挑战。三、“大数据”时代社保信息化建设面临的机遇机遇一：降低存储成本从社保信息化发展趋势来看，无论政策还是技术上，建设省一级集中式平台都被提到 了重要日程上来。省一级的社保参保人数可达几千万甚至上亿，这么庞大的数据中心在以前是不可想象的。数据量倍增，按照传统的模式是扩充存储、增加服务器，这与目前各大互联 网巨头提倡的去“ IOE ” （所谓去“ IOE ”，是对去旧M、Oracle、EMC的简称，三者均为 海外IT巨头，其中 旧M代表硬件以及

6、整体解决方案服务商，Oracle代表数据库，EMC代表数据存储）趋势不符，也导致存储成本不断增加。“大数据”和云计算技术的成熟，为省一级社保信息的集中管理提供了可能，运用云 存储技术，形成逻辑上的数据中心， 既能减少成本，又能保证数据逻辑上的集中存储。按照“1+X ”的模式建立云数据中心：在省级有一个大的数据中心，同时保留若干个城市的二级 数据中心，在应用层面将多个数据中心做成一体。另外，将来的社保数据必须是横向上能够与其他政府数据互相流动，比如与工商、税务、公安等部门或者其他行业的应用结合，基于城市级或者区域级的云平台将更适合这种模式。机遇二：提升宏观决策和基金监管能力宏观决策是金保工程四大

7、功能之一，随着系统建设日趋完善和数据的不断积累，其作 用越来越显得重要。目前的宏观决策支持软件是对社会保险业务的各个方面进行主题分析和 数据挖掘的计算机应用系统，有助于发现社会保险业务数据隐含的信息和价值，起到事前决策、事中控制、事后反馈的作用，为人力资源社会保障部门政策制定提供决策参考。运用“大数据”技术寻找数据背后的潜在规律是对社保信息的全新应用领域。2014年春节期间，百度公司推出了 “百度迁徙”，利用“大数据”技术，对其拥有的LBS （基于地理位置的服务）“大数据”进行计算分析，并采用创新的可视化呈现方式，在业界首次实现 了全程、动态、即时、直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特征

8、。这种全新的“大 数据”应用模式可以借鉴到社保应用，运用全市、全省乃至全国的社保数据，对养老保险、 医疗保险、工伤保险、失业保险和生育保险等海量数据进行分析，对社会保险的发展趋势和状况进行定量和定性分析，并做出相应的预测。例如：可根据年征收率、历史欠费清欠率、 社会工资增长比例等分析指标，预测将来某个时期养老保险基金征收的情况，为制定相关政策提供依据。此外，可以将“大数据”技术用于医疗服务监控。利用“大数据”技术，从海量数据 中筛查出可能的违规行为，并进一步支持医疗保险监控稽核工作。结合疾病关联、药品关联等数据信息的积累，支持监控能力进一步向纵深发展，有利于提高医疗保险精细管理能力， 提升医疗

9、服务监管水平，促进事后监管向事前、事中监管转变，加大对医疗服务违规行为， 尤其是欺诈骗保行为的惩戒和威慑力度，保障基金安全。机遇三：增强信息共享水平随着金保工程实施，社保信息化正从分散建设向统一集中建设迈进。客观上中国公民 需要“五险”合一，而且需要全国联网共享，异地就业、异地就医、异地领取养老金的需求 非常强烈。目前金保工程在数据中心建设、联网工程建设、统一软件应用等方面取得了较大的进展和较好的发展态势，各地对信息系统统一建设的认识程度和实施力度有明显提高，系统建设的应用效果已开始显现。信息系统的建设和应用，对于优化管理服务模式，提升劳动保障管理能力和服务水平起到了积极的促进作用。这种统一趋

10、势对社保信息化提出了更高的要求，“统一建设”将成为未来一个时期内社保信息化建设的根本基调。云计算、“大数据”等技术的成熟应用，为社保信息化的统一平台提供可能。充分利用 云计算、“大数据”等最新的信息技术，对原有的平台进行改造和迁移，以适应未来发展的 需要。以人社部技术平台框架为基础，坚持“一个（云计算）中心、两个规范体系”，围绕人力资源和社会保障的全部业务规划全面的解决方案。例如，我国养老保险转移难的问题由来已久，其主要原因是统筹层次太低。目前，我 国养老保险制度被分割成 2000多个统筹单位，且政策不统一，难以互联互通，养老保险关 系无法转移接续。我国更是存在“一人多个社保关系”的情况，受保

11、人从上海市去到苏州市， 上海市的社保由于各种原因无法转移，只能留在原地，到了苏州市后又重新参与社保。通过建立统一的人社云平台，所有的系统数据均通过云平台存储、备份和交换，各经办系统无需下载安装任何客户端，只需通过PC等媒介联接网络就可登陆操作。例如受保人甲在上海市 参保，受保人乙在苏州市参保， 看似他们在不同的地方参保，事实上他们参保的信息都存放在同一个地方（即云端）。当受保人甲由于工作原因去到苏州市，无需办理复杂的程序，完 全可由新工作单位去苏州市缴纳社保，苏州市社保托管部门可在云平台上直接找到受保人甲的参保情况，进行续保。四、“大数据”时代社保信息化建设需面对的挑战挑战一：架构模式改变的问

12、题金保工程一期的实施，实现了数据的集中管理和业务的统一规划。单从技术手段而言，利用云计算和“大数据”技术，社保系统的大集中模式很容易实现。但现实情况是，之前花 大力气建设的金保系统，可能因为“大数据”的技术而改变架构模式，势必造成资源的严重 浪费。比较可行的方案是金保工程技术架构的中间层和应用层不变，将数据存储和备份模式、应用服务器迁移到云平台，改变底层的存储和服务模式，无需重新设计生产软件就可以实现 架构的变化。此外，在新开发的系统尤其是决策支持系统，需充分利用“大数据”技术。“大数据”技术中核心是数据存储模式不再是传统的结构化存储，NoSQL等技术与传统结构化存储有较大区别，因此短时间内可

13、能存在NoSQL和结构化存储两种模式并存的存储架构。挑战二：数据价值认识和利用的问题社保数据是重要的信息资源，也是社会保险运行稳定的外在体现。要充分利用数据在 社保基金征缴、管理、支出等方面的作用，通过管理与分析相关数据，最终要实现让社保数据为政策调整提供依据， 为管理监控确定方向和重点， 对保险制度运行状况进行评估，确保社保基金安全、高效运行。“大数据”时代的到来，为社保数据的深入应用提供了技术基础。 依据“大数据”技术建立的决策支持，可规范征缴扩面，运用数据可帮助决策管理，分析“大数据”可防范基金运行风险。但是许多地方，对于数据价值观念不强，不注重基础社保数据的积累和分类工作，对于历年的重

14、要数据只是简单记录储存，从不进行仔细分析进而指导工作实践。部分地区即使意识到社保数据的重要性，也不清楚如何充分把这些数据潜在的价值挖掘出来，有些地区甚至走入了盲目追求硬件设施标准、轻视基础数据的积累和利用等误区。一些地方对于多样复杂的大体量的社保数据，要么简要进行汇总统计， 要么不知所措，甚至直接置之不理。就数据的分析方法而言， 分析手段有限，专业性数据分析能力欠缺，不能够 深度挖掘数据价值，加以充分吸收利用。挑战三：网络安全的问题社保数据关乎到政府运行、企业竞争、个人隐私，利益关系重大，使用范围广泛，重 要性不言而喻。而“大数据”技术本身的技术架构，决定了采用“大数据”技术架构的系统 安全防

15、护的难度。采用云计算架构的“大数据”，数据存储和操作都是以服务形式提供，因 此，要对存在云端的数据采取以下措施保障数据安全：一是采取数据加密的方法，通过SSL（安全套接器）加密，实现数据集的节点和应用程序之间的传输加密；二是分离密钥和加密数据，把密钥与加密的数据分开，同时定义数据产生、存储、备份、恢复等密钥管理生命周 期；三是使用过滤器，一旦发现数据离开了用户的网络，就是自动阻止数据的再次传输；四是采取数据备份，采用容灾备份、敏感信息集中管控等手段，实现端对端的数据保护。挑战四：人才及技术问题“大数据”时代的到来不断地对社会保障的信息化建设提出新要求，因此，要站在新 起点上，进行人才和技术储备，以适应不断发展的技术需要，发挥信息化、“大数据”对事业发展的带动作用。应坚持多渠道培养与高起点引进并举，壮大人力资源和社会保障系统信息化队伍。建立健全信息技术培训长效机制，强化对信息技术人员、管理人员的培训， 提高信息化建设队伍的整体素质，培养既懂技术又熟悉业务的复合型人才。探索建立适合于信息化队伍的激励机制，为信息化人才充分发挥作用创造良好的环境。加强对全系统业务人员，特别是基层业务人员的信息化培训，提高信息系统应用能力。 加强与技术服务商的合作和规范管理，进一步调动和发挥社会力量在人力资源和社会保障信息化建设中的作用。五、结束语“大数据”时