| 标题 | 政府大数据发展趋势 |
| 范文 | 杨明刚 我分享几个关于政府大数据的热点事件。第一个是电信诈骗。在中国，电信诈骗近年来层出不穷，引起全社会的高度关注。其实电信诈骗，从数据分析角度来说，有很多规律可寻。事件并非突然发生，无论是通过手机、银行，或者互联网的某些电子商务帐户等渠道进行诈骗，很多数据特征和异常可以被捕捉到。 电信诈骗在过去一段时间内引起业内的普遍讨论，在电信、银行、金融服务等行业，能否通过大数据的方法找寻到电信诈骗的一些数字特征呢？比如说某一帐户异常的资金流动，资金密集、频繁交易等异常现象。答案是肯定的。通过大数据分析，很容易捕捉到业务形态方面的异常。据统计，2015年，在中国因电信诈骗上当受骗的人数约60万人，涉骗金额达220亿元，也就是说平均每个人被诈骗了四万多元。且这220亿元中的100多亿元，是流向了台湾地区。 另一个案例，是发生在今年10月底，亚运村北苑家园路口发生了一起9车连撞的交通事故。在这个事故发生时，路边的摄象头恰好失灵了。为什么摄象头会在重要关头罢工呢？这不仅是一个技术问题，可能也是管理问题。全北京市探头捕捉的违章数量，其实相当惊人。北京市启动应急的防霾预案措施后，单双号限行的第一天，违反限行规定的车辆，将近2万辆。很多人觉得探头在雾霾里看不到，其实不然，我们的高清探头功能非常强大，完全可以在雾霾中捕捉到异常车牌的出现。探头本身并无问题，问题出在了管理上。 还有一个关于网约车案例。近期，北京市出台了网约车新政的实施细则，只有1.8排量以上的车辆才能投入应用，并出台了网约车司机重新登记等新政。在网约车出台之前，北京市出租车大概八万辆，网约车则有30万辆登记在册。过去两年中，北京市民充分享受了网约车的便利。但新政策出台以后，网约车真正能符合此标准的可能不足三万辆。 这就回到了一个话题，“互联网+”跟传统行业怎么加到一起？我们所有的决策，在如今的大数据时代，都可以用数据、科学的方法去决策，包括出台网约车相关的一些细则、制定电信诈骗相关防范的措施等。 我们为什么要发展智慧城市？对于一个高速发展的社会来说，IT技术管理现代社会正成为一个大趋势。过去20年中，信息化管理部门制定了许多信息化的支撑体系，包括政务内部的体系、智慧城市体系等，极大地缓解了现代城市发展空间的困境。但直到今天，一些困境依然存在，如人口快速增长、交通拥堵、雾霾等问题。整个社会的公共生活空间其实是越来越恶化。从公共服务来讲，政府的精准扶贫工作、社会养老系统、教育体系等，都面临信着息化重新构建升级的过程。 一个名为巴拉巴西的美国社会学者提出，人类行为的93%其实是可以预测的。换句话说，互联网其实是有规律的。每天，电子商务留下我们的购物痕迹，社交网络上留下了生活痕迹、思想痕迹，我们可以通过大数据来给每一个人画像，而且越来越精密。 当然，对大数据分析需要特有的方法。比如从一堆稻草中找一根针，可以通过检索语言来实现，我们用一个已知的物理样本在一堆已知的样本中间进行检索。这一堆样本可能是海量的，每个数据个体特征非常明晰，我们是在用已知的东西，去匹配所需要的东西，被称之為检索，传统的数据分析方法就是这样做的。大数据分析是什么呢？很多人看三维立体图时，眼睛需要眯起来，发现这个三维图里有一只蝴蝶、一只猫，或者一匹马。这种把眼睛眯起来的方法，其实就是我们要的数据分析模型，这才是真正大数据的应用。当然在浅表层面，海量数据分析，也是大数据分析的一种，但是真正的大数据分析是要在很巨量的数据样本中间找寻某些潜在的，我们用经验找不到的规律，来发现新的知识。这才是真正的大数据。 在未来的电子政务体系，或者政府大数据体系中，在最低层的一定是基于数据的清洗、格式化处理，是最基础的数据层。在这之上，构建各种基于数据的分析应用，包括通过数据分析找到违章车辆或者犯罪嫌疑人的资料。构建在数据层、应用层之上的是呈现层，即可视化的层面，它是提供科学决策的一个依据。 目前，我们政府信息化，或者构建大数据体系的现状，包括这种缺乏顶层的标准，数据孤岛，分散在不同的行业，不同的部门，而且跨区域，跨部门的这种数据协作非常困难，形成协同鸿沟。从东西部，从城乡，它面临巨大的数字鸿沟，需要在坐的各界同仁，政府、研究机构，一起来共同努力。 未来的电子政务体系应该是，底层基于数据，第二层基于各种政府流程管理，及社会发展管理、公共民生管理、商业消费决策、智慧商业。所以应用场景未来非常广阔，无论从智慧医疗、智慧警务，包括环保、地震、气象，均可用这样的体系构建IT信息化环境。 未来我们智慧城市，或者说智慧的政府大数据未来场景非常丰富，前景广阔。最后我想说，“互联网+政务”服务的初衷，是全心全意为人民服务。还有一句话与各位同仁共勉，“不忘初心，方得始终”。 |
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