會上，拓爾思廣州公司高級顧問何學恒主要從拓爾思對“互聯(lián)網(wǎng)+”的基本認識和理解；利用“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)新政府行政監(jiān)管服務(wù)以及如何運用互聯(lián)網(wǎng)思維和工具來優(yōu)化政府公共服務(wù)的供應(yīng)三個角度介紹了拓爾思如何用大數(shù)據(jù)和云計算構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+”時代政府公共服務(wù)平臺。

 

　　何學恒指出，拓爾思認為“互聯(lián)網(wǎng)+”最核心的基礎(chǔ)是互聯(lián)網(wǎng)的鏈接和感知，包括人和人之間的鏈接、人與設(shè)備之間的鏈接、設(shè)備和設(shè)備之間的鏈接，這些是“互聯(lián)網(wǎng)+”的基礎(chǔ)，也是互聯(lián)網(wǎng)處理效率問題的核心。在這個廣泛的鏈接和感知基礎(chǔ)之上，期望通過組織層和流程層來對生產(chǎn)模式進行變革，包括我們對政府服務(wù)的模式進行變革，引進全新的服務(wù)形態(tài)或者是產(chǎn)品，引進全新的渠道或者載體，來面向顧客供應(yīng)我們的產(chǎn)品，最終革新傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)態(tài)和政府服務(wù)的業(yè)態(tài)，也包括政府的形態(tài)改變，實現(xiàn)了再進化和數(shù)據(jù)化。

 

　　基于這個認識，出現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)+不斷發(fā)展的動力，各種方式的互聯(lián)網(wǎng)鏈接成為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)資源，成為生產(chǎn)要素，這是我們互聯(lián)網(wǎng)+時代出現(xiàn)的很重要的因素。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和各類工具方法，比如說微信，極大便捷了我們?nèi)伺c人之間的溝通，創(chuàng)新人與人之間的協(xié)作方式，例如眾包、眾籌等等，更多的服務(wù)體系向我們展現(xiàn)，這也是“互聯(lián)網(wǎng)+”不斷發(fā)展的動力之源。

 

　　今年2月15日，總理在考察智慧寧夏綜合體驗中心的時候提出要運用“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”，讓政府服務(wù)變得更聰明。3月5日，李克強總理又在《政府工作報告》中進一步闡述，要大力推行“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”，實現(xiàn)部門間數(shù)據(jù)共享，讓居民和企業(yè)少跑腿、好辦事、不添堵。何學恒從這兩則新聞詳細分析對“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”的理解，一是通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來優(yōu)化政府服務(wù)，提升社會治理能力，二是通過“互聯(lián)網(wǎng)+”來提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)產(chǎn)品，降低供需雙向的成本，要讓辦事的人少跑腿，讓政務(wù)服務(wù)產(chǎn)品化、標準化。

 

　　基于以上兩點認識，他繼續(xù)通過實際的案例介紹了拓爾思作為一家大數(shù)據(jù)公司如何通過互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)來創(chuàng)新政府行政監(jiān)管。何學恒首先介紹一個名詞——冒煙指數(shù)，它是指實際上從違法特征的命中率、金融產(chǎn)品的收益盈利率等等這些要素來對金融企業(yè)金融產(chǎn)品來評估相應(yīng)的運營指數(shù)。以2015年全國非法集資遍地開花的情況可以看出，“互聯(lián)網(wǎng)+”時代打非面臨更多的難題，一是單靠人防已無法應(yīng)對當前嚴峻形勢，技術(shù)防范能力不足，包括日常監(jiān)測、信息共享、證據(jù)收集留存等方面；二是立案前的調(diào)查、取證、分析、研判、定性等環(huán)節(jié)職責不清。行政與司法銜接不夠通常，很多日常監(jiān)管工作不到位；三是打擊非法集資的時機難以把握；四是安檢的管轄權(quán)難以確定，處置原則難以統(tǒng)一；五是由于沒有日常登記托管制度，數(shù)據(jù)缺乏，非法集資案件一旦爆發(fā)，無法有效“控人員、空資金、控資產(chǎn)、空試探”，特別是損失追償工作難度大。

 

　　基于這樣的背景下，拓爾思研發(fā)了金融風險大數(shù)據(jù)分析平臺。何學恒介紹稱整個平臺分三個部分：第一部分包括數(shù)據(jù)平臺，數(shù)據(jù)主要由兩個模塊構(gòu)成，一個是政府機構(gòu)包括工商、法院、檢察院這些傳統(tǒng)政府小數(shù)據(jù)，一個是在社會化信息平臺上的如微信數(shù)據(jù)、媒體數(shù)據(jù)、論壇數(shù)據(jù)等社會化大數(shù)據(jù)；第二部分是在采集數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行處理挖掘，主要是數(shù)據(jù)的技術(shù)處理工作；第三部分是對金融違規(guī)的建模和優(yōu)化模型，并應(yīng)用到金融監(jiān)管領(lǐng)域來實現(xiàn)對金融犯罪的主動發(fā)現(xiàn)、對金融風險的預(yù)警和排查；最終運用大數(shù)據(jù)可視化的技術(shù)展現(xiàn)。

 

　　2013年這個平臺正式運行，現(xiàn)在平臺里面已經(jīng)采集了3萬億的數(shù)據(jù)，第二塊業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聚合了政府各個職能部門的小數(shù)據(jù)，包括建行的動態(tài)數(shù)據(jù)、工商共享的數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上通過我們的模型發(fā)現(xiàn)了2800多家企業(yè)的風險預(yù)測，包括生產(chǎn)類的、品牌類的等等企業(yè)參與冒煙指數(shù)的評估，然后通過相應(yīng)的機構(gòu)來進行處理。

 

　　這個平臺最為核心的就是剛剛講到的冒煙指數(shù)，冒煙指數(shù)的模型包括了五個方面，第一個是合規(guī)性指數(shù)，包括了企業(yè)注冊基本信息、平臺背景、運營情況、信息真實性、抗風險能力、借款人信息披露；第二個是收益率偏離指數(shù)的判斷，包括收益率情況、保障模式、資金托管、平臺特征，金融犯罪都是通過一些高回報的產(chǎn)品來吸引群眾集資；第三個是投訴舉報指數(shù)，包括投訴舉報信息、媒體評論、重大負面輿情事件；還有就是傳播力指數(shù)，通過一些社會化的數(shù)據(jù)來分析；最后是特征詞命中指數(shù)，包括資金募集額度現(xiàn)金流、債權(quán)轉(zhuǎn)讓、資金募集對象、相關(guān)資質(zhì)。這些都是模型構(gòu)成的一部分，然后利用這個冒煙指數(shù)來評分，超過一定的分數(shù)要通過相關(guān)的機構(gòu)來關(guān)注這樣的企業(yè)。

 

　　在何學恒看來，很多時候政府要做大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用結(jié)果其實很簡單。比如金融監(jiān)管領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)是通過政府購買服務(wù)的方式來進行項目的運作，對于政府來講很多時候是沒有采集到相應(yīng)的數(shù)據(jù)。他以“e租寶”為案例，并介紹到2015年5月份的時候“e租寶”的冒煙指數(shù)已經(jīng)達到71分，但那時政府還沒有對“e租寶”進行監(jiān)管，這就是要求政府重視手上的這些小數(shù)據(jù)。其實通過工商的數(shù)據(jù)，不難發(fā)現(xiàn)“e租寶”在很多地方注冊的公司實際上是空著的公司。所以，對于金融風險的預(yù)測實際上不需要很多高大上的大數(shù)據(jù)分析方法，只要把一些小的數(shù)據(jù)串聯(lián)起來就可以發(fā)現(xiàn)很多問題，這就是要重視所有的小數(shù)據(jù)資源，要打破我們數(shù)據(jù)之間的隔閡。

 

　　同時，在2015年6月份時，互聯(lián)網(wǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了群眾對于“e租寶”的投訴和懷疑，但是政府在傳統(tǒng)監(jiān)管里面沒有重視這一塊的數(shù)據(jù)，包括政府網(wǎng)站的一些調(diào)查調(diào)研也是沒有辦法把這類數(shù)據(jù)去捕獲到。所以何學恒指出，政府要用互聯(lián)網(wǎng)思維重視生活化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，在這些海量的數(shù)據(jù)里面的投訴信息實質(zhì)上是大有所用的。此外，整個“e租寶”的事件真正的爆發(fā)是在12月，然后公安才去應(yīng)對這個事件，“e租寶”這個事件周期是非常長的，因此，何學恒還認為對數(shù)據(jù)的采集應(yīng)用應(yīng)該是長期化、持續(xù)化、動態(tài)的，要把數(shù)據(jù)流動起來，要把監(jiān)管持續(xù)起來，讓流動的數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值。

 

　　關(guān)于如何讓數(shù)據(jù)去找人。何學恒指出，現(xiàn)在很多政府去建設(shè)大廳，但數(shù)據(jù)是靜態(tài)的、單向的以政府為主體的供應(yīng)或者發(fā)布，無論是浙江省網(wǎng)上辦事大廳還是廣東省的服務(wù)大廳，比如申報駕照的辦事指南是已經(jīng)經(jīng)過學習的還是沒有經(jīng)過駕駛學習的，我去查這個辦事事項或者搜索查章違法出來的結(jié)果是一樣的，什么樣的人在什么樣的時間來查詢信息獲取什么樣的服務(wù)是沒辦法識別的，所以還沒有真正實現(xiàn)“政府為我”。政府還是單向的發(fā)布信息，用戶在辦事的時候政府沒有感知到他有什么樣的數(shù)據(jù)，沒辦法去根據(jù)人的特性來進行匹配，如何能夠讓服務(wù)來找人，去識別用戶的特征，這個智能感知模型是實現(xiàn)這一點的關(guān)鍵。

 

　　他介紹說，拓爾思的模型首先是要獲取用戶畫像，包括個人畫像、企業(yè)畫像、社團畫像、志愿者畫像等等；第二塊是業(yè)務(wù)畫像，包括事項畫像、政策畫像、應(yīng)用畫像，這個就是指把傳統(tǒng)的平鋪式的辦事指南結(jié)構(gòu)化、立體化，還可以實現(xiàn)政策的一些精準化的信息推送；第三塊是算法引擎，指計算用戶之間的相似度、業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)度、用戶對事項的評分、用戶分群、熱門排行等等；第四塊是場景引擎，在前三個的基礎(chǔ)上來判斷是什么樣的用戶和特征，來匹配出一個精準的場景來并判斷他的需求；其次還有推薦引擎和展示引擎來實現(xiàn)精準推送和匹配展示。這六個結(jié)構(gòu)的智能感知模型中最重要、最核心的是用戶畫像，這個在電子商務(wù)方面的應(yīng)用非常成功，可實現(xiàn)用戶屬性、訪問行為多維度的精準的信息推送，用戶信息自動查詢搜索和在線辦事。

 

　　最后，何學恒強調(diào)到，大數(shù)據(jù)在用戶信息的整合上來說實際上是一個很好的應(yīng)用，特別是政府掌握了大量的用戶信息，政府在提供服務(wù)的時候是可以知道用戶特征信息的，是可以判斷這個人的需求的，政府現(xiàn)在是有很多數(shù)據(jù)但沒有把這些數(shù)據(jù)用好，通過用戶畫像和智能感知是可以實現(xiàn)從“人找事”到“事找人”轉(zhuǎn)變的。