浅析大数据技术对社保稽核的影响及其对策分析

吴婷

随着社会保障体系的不断完善，社会保险工作日趋规范科学，而大数据技术的快速发展，让社保稽核面临着前所未有的机遇和挑战。一方面，大数据技术的应用使社保稽核变得更加高效、准确，并能够及时发现更多隐藏的风险和问题。另一方面也带来了数据隐私和安全风险，以及对稽核人员技术能力的要求提高等问题。因此，在运用大数据技术进行社保稽核时，需要深入思考其影响和可能运用的应对措施。

社保稽核是保障社会公平和经济良好运行的重要组成部分。随着大数据技术的快速发展，社保稽核获得了更加高效准确的数据处理和分析能力，能够更及时地发现违规行为和风险点。然而，大数据技术的应用也面临着诸如数据隐私和安全等一系列问题。只有深入挖掘大数据技术的潜力，并寻求有效的应对措施，才能充分发挥其优势，从而提高社保稽核的科学性和有效性。

一、大数据技术及其对社保稽核的影响

（一）大数据技术

大数据技术是指对大规模、高速、多样化的数据进行收集、存储、处理和分析的一种技术。它涉及的不仅仅是规模大的数据集，还包括处理速度、数据品质、数据多样性等方面。大数据技术主要包括以下几方面的内容：一是数据采集和存储。使用各种数据采集方法，包括传感器、监控设备、网络爬虫等工具，收集不同来源的数据，并利用各种存储技术将数据存储在云计算平台或分布式文件系统中。二是数据处理和分析。通过使用分布式计算、并行处理、流式处理等技术，对大量的数据进行处理和分析。这包括数据清洗、转换、模型构建、機器学习等各种方法和技术。三是数据可视化和可视分析。将数据结果以可视化的形式展示，使用户更容易理解和分析数据。四是数据安全和隐私保护。针对大数据处理过程中的敏感信息和隐私问题，采取安全和隐私保护措施，如加密、访问控制、数据脱敏等手段。五是数据治理和管理。管理数据的生命周期，包括数据储存、备份、迁移、清理等方面，确保数据的质量和可用性。大数据技术的应用领域众多，包括金融、医疗、零售、制造业等。它可以帮助企业和组织更好地理解客户需求，优化运营，提高决策效率。同时，大数据技术也对数据隐私和安全、伦理等方面提出了挑战，需要合理解决。

（二）大数据技术对社保稽核的影响

1.提升数据收集和处理能力

大数据技术运用于社保稽核，可以有效提升数据收集和处理能力，具体表现在以下几个方面：一是数据源更加丰富和全面。大数据技术可以收集多源异构化的数据，如社保、就业、税收、卫健等不同方面产生的数据，使稽核数据具有更高的全面性和多样性。这能够为稽核提供更加准确和全面的数据支持。二是数据处理更加高效、精准。大数据技术可以利用分布式计算、并行处理、流式处理等技术，实现对大量数据的高效处理和快速分析，有利于稽核人员快速发现问题和风险点。三是数据分析更加科学、全面。大数据技术可以自动化分析数据，优化数据模型、算法和技术，更好地发现潜在风险和不合规行为，有助于稽核人员全面了解每位参保人的情况和状态。四是数据支持更加可靠、有力。大数据技术以精准的分析和方法处理大规模数据，有助于稽核人员更快速、准确地定位问题，以及为后续的行动计划提供科学的理论支持和依据。

2.提升数据分析能力

社保机构通过大数据技术的运用，可以提升数据分析能力和监管效能，减少人力、时间成本，使社保稽核工作更加高效、精准。具体体现在以下几个方面：一是提升监控能力。社保机构运用大数据技术可以分析和监控缴费行为，从而及时快速地发现异常情况。例如，大数据分析技术可以通过比对用户的消费模式发现不合理的缴费行为，更加准确、全面地发现潜在风险，并及早警示。二是提升发现规律的能力。大数据技术可以从海量社保数据中挖掘出有用的规律、趋势、关联、异常等信息，并通过数据可视化的手段展现出来。这为社保机构提供了事前预测、防范和制定应对方案的基础，为社保稽核提供了更加全面、细致的支持。三是提升发现异常事项的能力。在实际工作中，有可能出现由于程序漏洞、忘记缴费及未经管理人员确认的补缴等因素引起的错误或异常，而大数据可以快速审核并警示主管部门及时处理这些问题。社保机构通过对大数据的挖掘和分析，能够准确定位缴费遗漏、欠缴等异常问题，从而提升社保质量。

3.提升识别欺诈行为的能力

运用大数据技术进行社保稽核，能够提升识别欺诈行为的能力，主要表现在以下几个方面：一是提升数据挖掘能力。大数据技术可以分析处理大量的社保数据，根据不同角度挖掘出数据中的各种规律、模式、异常点等，有助于发现潜在的欺诈行为和可能的误操作。比如，可通过算法分析社保缴纳的时间、地点、企业类型、员工人数等维度，挖掘出一些异常情况，从中发现企业的恶意欺诈等行为。二是提升识别能力。大数据技术可以通过对数据的挖掘和分析，识别出异常缴费、重复缴费、跨地区冗余缴费等情况。这些异常情况可能对企业、个人造成经济上的困扰，通过识别这些情况，可以帮助社保机构及时发现并依法处理，从而遏制欺诈行为。三是提升智能分析能力。大数据技术可以自动化建立高效的数据模型、算法和技术，实现对众多社保数据的智能分析。可以运用机器学习、数据挖掘等技术，精准分析社保缴纳规律，及时发现并警示异常的缴费模式。

4.提升信息共享能力

运用大数据技术进行社保稽核，有助于提升信息共享能力，具体表现在以下几个方面：一是提升信息比对能力。大数据技术可通过比对社保、税务、卫健、公安等多部门信息，筛选出不同部门之间可能存在的矛盾和疑点。通过数据挖掘和智能分析，整合并分析数据，从中可以发现企业、个人在多个部门之间存在的不实行为、物品或者产生的债务等情况，从而精准识别欺诈行为。二是提升协同能力。大数据技术可以实现多部门数据的共享和协同工作，提升不同部门间的数据交流和信息协调能力。社保机构和税务机构可以通过联合进行数据分析，识别企业或个人可能存在的欺诈行为，进而对疑点或违规行为进行核查和处理。三是提升信息资源整合能力。大数据技术可以整合不同来源的数据，例如从广义的工商、税务、人才、安全及社会监管和数据可视化等多个方面，核实个人和企业的缴费记录和行为，从而提升社会保障的整体效果和经济效益。

二、运用大数据技术进行社保稽核的意见和建议

（一）建立完善的数据采集和处理系统

建立完善的数据采集和处理系统是运用大数据技术进行社保稽核的关键步骤。在此过程中应注意以下几个方面：一是数据的精准性和标准化。在数据采集和处理阶段，需要注意记录的准确性和数据的标准化处理。对于社会保障数据而言，数据来源涉及个人、企业和政府部门，因此需要建立数据质量标准，確保数据的可信度和可用性。二是多源数据的整合。社会保障数据来源涉及多个领域，需要融合、清理、整合各个领域的数据。通过采用数据标准规范和数据质量检查等技术，解决数据来源和数据格式不统一、老旧系统难以连接等数据整合问题。三是采用新技术和工具。运用大数据技术会大大提高社保稽核效率，提高数据分析产出的速度和准确性。针对社会保障领域的复杂性，需要用现代技术手段，比如，在基础设施建设扩容、数据处理与清洗等方面需要使用图表分析、数据分析和机器学习等工具，用储备技术支撑后继操作。四是信息共享与可视化。社会保障领域采集和处理的数据可提取个人和企业的缴纳及贷款等情况。将数据可视化，分析出不同业务数据中的隐含信用关系，把其作为分析的主线，通过细化稽核，将数据转化为会话，为解决信息共享问题提供一定的助力。

（二）提高社会保障信息共享水平

运用大数据技术进行社保稽核，需要进一步在不同部门之间促进信息共享，打破沟通壁垒，形成相互协作的体系。以下是需要注意的几个方面：一是改善信息共享平台。要促进社会保障信息的共享，首要任务是建立完备的信息共享平台。共享平台可以集中整合各个数据生态系统，保障数据稳定上传和更新。同时，还需推动各部门共建共享平台，逐步消除数据孤岛，提高数据的统一性和标准化。二是推进信息共享的法律法规建设。政府需要加强有关法律法规的建设，完善数据规范，建立标准化的操作规程和共享协议，确保数据共享过程中的合规性和安全性。同时，应该加强监管和管理，消除各部门之间的信息封闭和保密，从根本上杜绝隐私侵犯的发生。三是进一步加强沟通。要加强不同部门之间的沟通，形成相互之间信任、合作、协调的关系。通过座谈交流、会议谈判等方式，发掘合作的潜力。同时要借助技术手段提高数据共享的效率和质量。此外，还可以通过跨部门协作培育数据仲裁员、专业人才等，为不同部门的信息共享提供技术和管理上的支持。

社会保障信息共享水平的提高是运用大数据技术进行社保稽核的关键步骤之一。政府有关部门需要加强和推进数据共享平台规范化建设，全面实施信息安全管理，积极寻求数据共享各方面的合作机会，构建和谐的数据生态系统，真正做到数据共享。

（三）深化数据分析应用

深化数据分析应用是运用大数据技术进行社保稽核的重要环节。以下是需要注意的几个方面：一是方法和工具选择。要根据具体情况，选择合适的数据分析方法和工具。例如，可以运用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术，对社保数据进行探索性分析和模式识别。同时，还可以利用可视化工具和仪表盘等，直观展示数据分析结果，以便决策者更好地理解和利用数据。二是关系和模式的挖掘。通过大数据技术，可以深入挖掘社保数据之间的关系和模式。例如，可以分析个人和企业之间的关联关系，发现可能存在的虚假报销、违规转移社保等行为。通过分析数据中的异常模式，识别出潜在的欺诈或违规行为，并及时采取相应措施。在数据分析过程中，还需要遵循数据隐私保护相关法律法规，确保数据分析的合规性和可靠性。三是预测和模拟应用。除了对当前数据进行分析，还可以利用大数据技术进行预测和模拟。通过对历史数据的回顾性分析，可以预测未来可能出现的风险和问题。在模拟应用方面，可以通过构建模型，模拟不同的社保政策和方案，评估其对保障水平和资金压力的影响，为政府部门决策提供参考。

（四）要注重人才建设

社保稽核作为一项细致复杂的工作，需要对用人单位的财务账目、用工状况及经营状况等事项进行核查，因此在运用大数据技术进行社保稽核的过程中，人才建设是至关重要的。以下是需要注意的几个方面：一是人才引进和培养。社保部门需要积极引进和培养具备数据分析、统计学、经济学和社会保障等学科背景的专门人才。通过与高校、研究机构和相关企业的合作，建立人才引进渠道和培养机制，从而培养更多的专业数据分析人才。此外，还需要加强现有人才队伍的培训，从而提升其数据分析技能水平及专业知识储备。二是团队建设。建设数据分析团队是社保部门进行社保稽核的重要任务。团队成员需要具备良好的协作能力和专业背景，能够运用大数据技术进行数据分析和模型构建。同时，要注重团队的多元化，吸纳不同专业背景的人才，形成互补的能力和视角，从而提升团队的创新能力和解决问题的能力。三是组织支持和激励机制。为了加强人才队伍的建设，社保部门需要提供组织层面的支持和激励机制。例如，可以建立激励机制，对取得重要成果的人员进行奖励和晋升；建立培训机制，为人才提供不断学习和成长的机会；建立知识共享和交流平台，促进团队成员之间的合作和学习。

结语：

综上所述，运用大数据技术进行社保稽核，可提高社保机构的工作效率和数据分析准确性，解决社会福利领域面临的种种困难和问题。同时，也需要注意相关技术的应用，加强信息共享和保护，完善数据分析方法和流程，从而发挥大数据技术的最大潜能和优势。