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金电联行为社会善治打造智能工具

2016-09-17 17:40 出处:互联网 人气: 评论(
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金电联行为社会善治打造智能工具

齐鲁晚报2016-09-02 01:15

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  •   社会治理,是古今中外历朝历代的首要任务。以庞大繁冗的统计工作为代表的传统治理工具,随着时代的变迁,在渐渐失去效用的同时也不断经历着更替换代。在互联网时代,信息如浪潮般在社会中涌动,体量大、更新快。这虽然给社会治理增添了干扰和难度,但也给政府治理、决策提供了新视角、新手段。

      以数据的挖掘机制为根本,将数据价值应用于不同场景来满足不同用户需求,则是发掘数据价值的意义所在。唤醒沉睡的海量数据,剥离掉与应用目标无关的数据,让数据“为我所用”,是大数据应用的终极目的。大数据社会化治理平台致力于为社会管理者提供综合性的数据服务,为他们的经济管理、社会服务工作提供智能化的手段。而数控金融服务监管平台则侧重服务于政府金融监管,尤其是针对管控难度较大的新金融领域,使金融监管部门的监管行为能够做到直达病灶、有的放矢。

      现代社会治理如何实现“善治”的目标?行事高效的政府、相应适宜的治理手段和高度配合的民众基础,是三个缺一不可的影响因素。其中,与时俱进的治理手段是保证社会治理做到公平、公正,保障公共利益最大化,确保政府治理以人为本、从“善”出发并达到“善治”的关键。

      8月26日,中国中小企业协会副会长、金电联行董事长范晓忻在媒体见面会表示,大数据应用已经深入覆盖中国多地地方建设与产业发展之中。在此大环境下,以大数据的“有用”和“易用”为科研的出发点,金电联行产品的独到之处是基于多维数据的精确拼图进行数据分析。它的智能数据处理体系既包括评价主体间的横向数据和以时间为维度的纵向数据,也包括全国性的“条”数据和区域性的“块”数据,从而不仅囊括了全行业的数据,而且涵盖了细分的全产业链数据。这种多维数据拼图技术大幅提升了数据分析和处理结论的有效性和针对性。此外,他就金电联行在建立大数据标准、建设智能化数据工厂等新兴领域的创新思想与所取得的突出成绩进行了介绍。

      清华大学信息技术研究院教授郑方对金电联行的大数据理念与技术创新深表认同,并对金电联行在大数据领域多年的辛勤耕耘给予极大的赞许。他向与会嘉宾和媒体人士深入讲解了当今大数据对科学技术发展的巨大推动作用,对大数据技术应用于社会治理、金融服务、产业建设等诸多领域的发展前景表达了乐观态度且进行了深刻展望。他与范晓忻向与会者郑重汇报:为将清华大学的大数据科研成果与金电联行的云数据挖掘、云信用计算、云结构服务三大核心技术优势相互融合以寻求更大的科研突破,清华大学与金电联行联合成立的“金融大数据研究中心”已获得清华大学校务会的批准,并已建设、装修完毕,下月正式启动。

      “善治”不能呆板,客观而又不失灵活,切合社会治理需求才是设计治理工具的出发点。大数据企业信息检索、大数据信用动态跟踪、大数据风险量化分析等一系列细化的大数据应用为社会治理达到“善治”成效,提供了多元化的组合应用方式。

      金电联行联合创始人、高级副总裁、首席科学家朱志伟谈到,此次升级推出的社会治理平台是IT与DT数据技术相结合的产物。“一站式”满足当前社会治理的综合性需求。通过数据采集、数据拼图、API接口服务、数据转换等技术加工数据原材料,输出以数据检索、信用跟踪为主的情报服务、数据体检服务、信用应用服务、社会环境服务、数据专家服务,是平台搭建流程和产品类型。

      “充足的数据、科学的算法和人工智能,以及品牌、口碑,构成金电联行的三大优势。”朱志伟在会上如是说。他从政务信息、政府决策、城市管理、民生建设四个需求分类出发,深入解析了金电联行挖掘数据服务市场需求的逻辑及产品研发思路上的“树形”结构。他表示,园区管委会、招商局、金融办等政府监管部门对社会治理的大数据分析服务有着极为迫切的“强需求”。为满足社会各领域健康发展的数据应用需求,以规范化、规模化和流水线化为特征的“智能数据工厂”是加工、提炼数据价值的最佳途径。

      合理、公平、公正地配置社会经济资源,提高社会资源利用效率,是政府部门善于治理社会,以“善”为治理起点与终点的重要内容。

      当今,社会治理不再以“治”为本,而是讲究治理的柔性、成效和可持续性。这不仅须要与时俱进的治理理念,而且要求政府掌握智慧型的治理工具。

      “数据”是社会活动的痕迹,是社会治理的客观依据。但是,对数据的认识和技术处理方式、水平,直接影响着数据价值的开发。目前,大多数市场主体已经意识到数据在经济活动与社会管理中的重要性,但对“如何充分发挥数据的作用”仍未找到切实可行的办法,甚至一筹莫展。金电联行研发的两大平台产品视“数据”为有生命的信息载体,用大数据、云计算技术对海量数据进行(授权)采集、挖掘、清洗,并利用人工智能进行深度分析和应用,用机器自学习技术让数据处理自动运转起来。这一产品设计的核心思路为发掘数据价值提供了良好范本,更为现代社会治理工具创新打下了基础。

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