智慧社保最早出现在IBM公司, 提出时间为2013年6月, 该平台的构成核心为智慧社保单元和大数据单元。其中, 智慧社保单元主要依托泛在感知技术, 实现对环境信息和实体数据的筛选, 强化社保服务, 而大数据单元则是智慧社保服务实施的关键所在。为此, 人们可以借助该平台, 为社保档案服务提供基础。
一般情况下, 社保机构会借助于大数据信息感知技术, 实现对社保档案原始数据的降维序化处理, 让社保档案数据得到统一识别。以实际参保人员档案信息整序为例, 人们可以借助于智能识别电子技术的引进, 做好社保档案数据信息的智能编码操作, 和读写设备、接收终端等内容实现数据互联, 这样一来, 参保人员的各个险种间参保、缴费非结构化数据识别等信息均会被展示出来, 进而将后续社保的变化规律展示出来。
社保档案信息著录, 可以为档案数据信息管理提供一个辅助作用, 确保各项数据信息的差异化分析和选择。各个社保机构也可以凭借具体的大数据信息抽取技术, 将整序化数据转化成具体的标准语言, 并将参保缴费率、缴费技术等内外部数据进行智能化著录, 为后续主题信息的标引制造良好条件。
在具体社保档案主题标引设计上, 属于是实现社保数据统一映射规则的前提条件, 并制造出相互转换的基本规则。在数据信息主题标引下, 各个社保档案管理部门可以在档案密级和管理权限思维的控制之下, 借助于大数据跟踪技术, 将管理数据库和用户数据库等内容之间建设数据联动通道, 确保社保档案数据资源的网络化组织和共享。根据以往社保医疗保险待遇和统计性分析数据可以看出, 档案主题标引可以从基金收入、监管以及管理等多个维度开展考察工作, 确保医保基金运行情况得到实时监测。所以说, 在具体智慧社保平台数据信息标引之下, 可以实现对档案主体数据库的二次开发和重组, 进而为后续单元创造更好的数据动态语料。
随着我国社保事业发展的不断深入, 发展成果十分显著, 但从调查过程中可以了解到, 部分管理人员在档案意识建设上极为薄弱, 具体表现如下:第一, 在很多经济发展有限的区域之中, 社保项目建设并不完善, 很多管理和工作人员没有意识到档案管理工作的重要性。第二, 部分工作人员将工作重点集中在了业务办理上, 进而将档案自身内容管理忽略, 难以将标准化和规范化特点展示出来。第三, 内部组织结构不科学, 如管理人员缺乏专业知识, 会对具体管理效率和质量产生影响[1]。
首先, 整个社保档案管理标准并不完善, 而且缺陷十分明显。在不同区域管理工作执行上, 其工作流程和范围也存在明显差异, 无法展示出较强的联系性。其次, 站在档案借阅角度来说, 由于相关管理人员无法将制度落实到实处, 档案资料的利用率无法进一步提升, 甚至还容易出现损坏、丢失等问题。最后, 由于社保档案的种类较多, 信息量巨大, 各个部门在该项工作开展上也过于独立, 进而引发了档案信息不对称问题, 无法展示出更好的管理效果。
一般来说, 社保档案管理部门的服务人群较为庞大, 如商户、公务员、个人等等, 这也进一步提升了审核工作的工作难度, 还会对效率产生影响。另外, 很多社保档案管理地点无法得到统一, 尤其是在很多大部门的社保档案管理上, 可以将工作转移到邮局、银行等业务范围内。但通过该项操作, 部门之间的资源浪费和业务交叉问题也会进一步呈现出来, 管理手段也比较落后。
各个社保机构在工作过程中, 可以借助于数据检索算法, 将实体及电子化社保档案聚集到一起, 做到实时的定位追踪操作。除此之外, 人们还可以借助于数据检索算法, 实现对社保数据的实施跟踪和自动检测, 明确相关数据的状态情况, 并将数据库之间的信息阻隔疏通好, 将档案数据信息的应用潜能激发出来。在大数据过滤技术实现过程中, 主要是以数据检索算法的实施为主线, 过滤投保人员的工资收入和权益保障, 将非结构化数据聚合在一起, 实现聚类分析操作, 最终做到连续性数据库的细分操作。从现实角度来说, 社保档案数据监管工作的开展显得十分重要, 人们可以采用智能Agent数据清洗技术, 实现对医疗保险等安全漏洞进行弥补, 维护整个档案信息的安全性。
在具体社保档案数据挖掘过程中, 往往会出现一些相同标引的元数据信息, 同时还包含一些小的数据, 这些数据往往具备明显的价值共性, 如果人们可以将该类数据进行序列化处理, 整个社保机构的管理决策也将显得更加完善。除此之外, 各个社保管理部门还可以借助于相关序列化手段, 将单个参保人员就业情况、生活质量等信息展示出来, 以人员个性化、行为特征等内容为主线, 开展排序聚类操作, 将价值密度和数据可用性特点更好的展示出来[2]。
BI可视化社保档案信息查询属于是社保档案服务输出的对话窗口, 借助于人机交互, 将数据的可看、可感等特性呈现出来。在具体BI核心组件以及智能展示系统的作用下, 社保档案的可视化服务操作也会得到更新, 如动态表格、图形化报表等, 均可以实现档案信息的全面查询。BI静态可视化社保档案信息可以为用户提供静态报表查询选项, 如养老保险、医疗保险等内容, 以及具体账户结余情况。另外, 整个BI动态可视化社保档案信息查询, 主要查询形式有ADHOC查询、OLAP等等, 为用户提供正确的基金收支情况预测、参保人群的主体变化方向等等, 这也是社保大数据预测服务的本质性展示。
在用户动态交互设计上, 旨在实现用户和社保档案数据和参保数据之间的相互匹配。而且实际智慧社保平台、用户动态交互以及BI可视化等技术的进一步协同, 可以实现对相关数据的采集和封装操作, 确保智能定制信息的合理化推送。例如, 美国在该类信息管理上, 制定了“电子档案袋”, 通过参保人员的就业经历、权益保证等内容, 实现档案数据的有效整合, 借助于信息搜集和知识聚合, 对用户基本的业务属性和行为轨迹进行画像, 确保失业、养老和医疗等定制档案信息的智能化推送。从我国发展角度来说, 想要实现社保档案管理部门的科学化发展, 应该以动态交互技术和社保档案信息推送服务为主线, 实现用户群体信息的关联性服务, 结合与服务偏好, 为人们提供“创业咨询”“参保政策”等服务介绍。
借助于社保档案服务供需双方的双向联动, 可以为后续档案信息识别提供数据支撑。社保档案的智慧化服务具备明显的动态交互性特点, 而且其档案的智慧化服务数据一种循环式的业务操作流程, 相关部门可以借助于用户的需求性分析, 开展智能反馈和自动应答, 进而产生很多新的数据。借助于社保档案信息的智能推送, 相关信息能够得到相应的翻新和改造, 将“新数据”的面貌展示在人们面前。各级社保档案管理机构和社会相关组织, 同样可以借助于立体化数据共享, 形成相应的新数据。为了避免社保部门和参保人员产生信息孤岛, 在社保档案服务之中所产生的新数据, 可以将其纳入到“数据池”之中, 并通过单点登录、多方服务, 构建出新的信息生态循环联动形式, 这样一来, 我国的““互联网+”社保”电子政务现代化水平也会得到进一步提升, 为参保人员提供真正的智慧化服务, 改善传统社保档案管理中的不足之处[3]。
综上所述, 随着科技的不断发展, 我国人力资源和社会保障业务已经展示出明显的电子化和网络化特点, 单一的智慧社保平台也实现了全国联网。现阶段, 我国大力发展城乡一体化建设, 社保档案服务系统也变得更加开放, 信息更新速度较快, 反馈效果极佳, 这对于我国社保档案服务进步具备重要意义。
摘要：现阶段, 组织和个人的社保档案服务需求越来越明显, 这也使得智慧平台作用法规显得十分重要。本文对我国社保档案管理现状及问题进行总结, 并从智慧社保平台数据跟踪、数据序列化挖掘、BI可视化社保档案信息查询、档案信息智能推送、供需双方的双向联动五方面, 论述了智慧平台下的社保档案管理。
关键词：智慧平台,社保档案服务,信息查询
[1] 王志平.论加强社保档案管理的重要性及对策分析[J].智库时代, 2019 (19) :234+298.
[2] 田润兰.浅析社保档案信息化管理中存在的问题与策略[J].科技风, 2018 (27) :249.
[3] 罗仁红.新时期加强社保行业档案管理队伍素质建设的探讨[J].办公室业务, 2018 (14) :114-116.
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