一、模式名稱

　　政務服務“智慧數(shù)治”模式

　　二、內(nèi)涵本質(zhì)

　　“智慧數(shù)治”模式本質(zhì)上是通過政務服務數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化，經(jīng)過大數(shù)據(jù)模型分析，將不可見的數(shù)據(jù)現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為可見的圖形符號，在數(shù)據(jù)間建立聯(lián)系、尋找關聯(lián)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律和特征，為提升政務大廳管理和服務水平提供科學依據(jù)，實現(xiàn)政務服務中心的數(shù)字治理、高效管理。

　　三、適用場景

　　具有一定規(guī)模或人流量的各級政務服務中心、部門單設政務服務大廳。

　　四、已覆蓋范圍和領域

　　煙臺市政務服務中心、蓬萊區(qū)政務服務中心。

　　五、取得成效

　　一是從事項管理、人員管理、工作紀律管理、辦事效能管理、辦件管理、辦事人群管理等6個層面構建起數(shù)據(jù)分析功能框架，涵蓋人流量與業(yè)務占比分析、區(qū)域人流量分析、巡查問題分析、排隊等候時間分析、窗口業(yè)務辦理效率分析、滿意度分析等70多項數(shù)據(jù)分析指標，匯聚了600多萬條數(shù)據(jù)，建立起內(nèi)容全面、標準規(guī)范的數(shù)據(jù)資源體系和數(shù)據(jù)資源支撐能力，為政務服務和管理決策提供數(shù)據(jù)支撐，管理效率提高了60%，實現(xiàn)“人治”到“數(shù)治”的轉(zhuǎn)型。

　　二是通過服務異常預警，監(jiān)測大廳窗口提供服務能力的動態(tài)變化，根據(jù)群眾需要，快速實現(xiàn)對政務中心人員調(diào)配、窗口增減等服務力量的調(diào)整，應急服務反應處理速度提升80%以上，辦事效率提升了60%，大廳窗口日均辦件量由原來的1200件次提升至2000件次，群眾平均排隊等待時間由原來的30分鐘縮短至15分鐘以內(nèi)，人均大廳逗留時間縮短40%以上。

　　三是通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，推斷未來服務需求，累計提供各類有價值的服務需求預測及有效的輔助決策等信息1400余條，準確性、合理性達到85%以上。

　　四是通過對數(shù)據(jù)指標的關聯(lián)性分析，將實際數(shù)據(jù)與可能的服務需求聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)群眾的深層次服務需要，推動政務服務從被動響應型管理向主動推送型服務轉(zhuǎn)型，從粗放化管理向精細化管理轉(zhuǎn)型，群眾“滿意”評價率保持在99.99%以上。

　　六、在更大范圍和更廣領域推廣建議

　　建議全省具有一定規(guī)?；蛉肆髁康母骷壵辗罩行?、部門單設政務服務大廳推廣。

　　七、主要做法

　　深入推進數(shù)字政府建設，讓政務服務數(shù)據(jù)“說話”，把基于數(shù)據(jù)分析和運用的智慧政務服務建設，作為實現(xiàn)政務服務科學發(fā)展、高效管理與不斷優(yōu)化的重要抓手，實現(xiàn)管理提升和服務轉(zhuǎn)型。

　　一是“全時全量”匯聚數(shù)據(jù)，夯實“數(shù)治根基”。數(shù)字化的核心是數(shù)據(jù)，推動政務數(shù)據(jù)高質(zhì)量采集匯聚，是發(fā)展數(shù)字政務、推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先決條件。一是智能設備自動采集。利用政務服務中心的人流量實時監(jiān)測攝像機、人員密度監(jiān)測攝像機、行為分析攝像機、排隊取號機、評價器等智能化設備，自動采集辦事群眾、工作人員的行為數(shù)據(jù)，實現(xiàn)人流量、人員分布、排隊叫號時間、服務評價、在崗離崗、使用手機頻率等300余項數(shù)據(jù)自動分類入庫。二是平臺數(shù)據(jù)對接采集。推進“兩平臺”融合，通過政務服務平臺和智慧大廳管理平臺數(shù)據(jù)對接，對大廳政務服務事項的辦件數(shù)據(jù)和大廳的人員管理數(shù)據(jù)進行自動采集，涵蓋事項數(shù)量、辦件量、辦理時長、工作人員考勤、請銷假等各類數(shù)據(jù)130余項。三是人員巡查主動采集。管理人員對服務大廳進行日常巡查，利用智慧大廳手機端將環(huán)境衛(wèi)生、設施設備巡檢、物業(yè)管理等設備和系統(tǒng)無法獲取的50余項數(shù)據(jù)，進行實時采集上傳，提升數(shù)據(jù)的全面性、完整性。目前，服務大廳平均每天產(chǎn)生上萬條數(shù)據(jù)，已累計匯集600多萬條數(shù)據(jù)，建立起內(nèi)容全面、標準規(guī)范的數(shù)據(jù)資源體系和數(shù)據(jù)資源支撐能力，為政務服務和管理決策提供數(shù)據(jù)支撐。

　　二是“實時翻譯”數(shù)據(jù)成像，轉(zhuǎn)化“數(shù)據(jù)語言”。利用數(shù)據(jù)圖表將不可見的數(shù)據(jù)現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為可見的圖形符號，向使用者直觀明了呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特征、特點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)語言的高效傳遞。一是多形式展示。通過餅狀圖、柱狀圖、折線圖、散點圖等可視化圖表方式展示政務服務事項辦理情況以及政務大廳人流量、取（叫）號量、辦件量、辦理時間、等待時間等數(shù)據(jù)信息，為決策者從復雜、大量、多維度的數(shù)據(jù)中快速挖掘有效信息提供便捷途徑。二是多維度展示。按照日、周、月、年的時間維度，事項名稱、辦件數(shù)量、辦理人數(shù)的業(yè)務維度，辦理超時、效率排序、巡檢問題、違紀抓拍的效能維度進行數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計，直觀呈現(xiàn)各類關鍵指標的同比、環(huán)比分析。三是多層次展示。對各類圖表進行多層級設計，使用者點擊圖表信息，即可彈出二級數(shù)據(jù)詳情頁面，對圖標蘊含的豐富信息進行多層次展示，有效彌補普通圖表信息簡單明了但詳情不足的缺陷。

　　三是“精準分析”破解玄機，發(fā)揮“數(shù)字效能”。從需求端、供給端做好數(shù)據(jù)分析應用，解讀數(shù)據(jù)背后的含義，實現(xiàn)輔助管理和決策。一是事件預警?？茖W設定預警閾值，當監(jiān)測到指標數(shù)據(jù)異常時，系統(tǒng)發(fā)出報警信息，提示管理人員及時介入應對。如排隊等候時間“平均等候時長”超過25分鐘時，系統(tǒng)自動向管理人員發(fā)出在崗人員不足或辦事群眾數(shù)量過多的異常提示，管理人員第一時間了解前后臺工作人員配比情況，通過臨時增加潮汐窗口、引導部分群眾前往自助機辦理等方式，分流人群，減輕排隊擁擠，同時對辦件效率低的窗口及時進行提醒監(jiān)督，確保大廳高效運行。大廳管理實現(xiàn)實時預警、即時反應，人均大廳逗留時間縮短30%。二是趨勢預測。科學建立模型，分析歷史數(shù)據(jù)，推斷未來服務需求，如通過對預約人次、人流量、辦件量峰值等數(shù)據(jù)進行分析，預測未來群眾對預約延時、免費郵寄、刻制印章等各類服務需求情況，提前做好人員、資金的統(tǒng)籌安排；通過對市場主體成立、注銷數(shù)量等數(shù)據(jù)監(jiān)測，實現(xiàn)對企業(yè)生存周期、市場淘汰率等指標的分析預測，分析出哪類主體消亡快、哪類主體生命力強、哪類主體屬于高成長、哪類主體屬于高衰退，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整提供科學依據(jù)。目前，系統(tǒng)累計提供各類有價值的服務需求預測及有效的輔助決策等信息1400余條，準確性、合理性達到85%以上。三是關聯(lián)分析。通過對數(shù)據(jù)指標的關聯(lián)性分析，將實際數(shù)據(jù)與可能的服務需求聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)群眾的深層次服務需要，如對人員近期取號窗口名稱、取號次數(shù)等多項數(shù)據(jù)的相關性分析，當同一人員兩周內(nèi)在2個以上窗口取號，辦理不同業(yè)務時，系統(tǒng)將提醒工作人員，進一步調(diào)查論證群眾對“一窗受理”服務的需求，從而進行窗口整合和服務鏈條整合。通過對群眾辦理事項進行全生命周期關聯(lián)分析，主動向群眾提供“一件事”主題服務提醒，推動政務服務從被動響應型管理向主動推送型服務轉(zhuǎn)型。

更多精彩，請關注“官方微信”