【速记】数起科技 马媛：大数据时代，政务监管的机遇与挑战
作者：互联网
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大数据在政务监管领域的机遇
今天我跟大家分享的题目是大数据时代监管的机遇和挑战。机遇泛指很多机会，包括我们所有在场的朋友在做这个行业的人都在寻求行业的机会、人才的机会还有很多领域深度挖掘的机遇。我们在遇到机遇之后，会选择我们的合作伙伴，选择像星环一样支持我们的技术方，还有选择一些优质的人才，去配合我们完成这件事情。最终我们发现我们在这条路上还有很多挑战，这个是星环这次主办给我定的一个题目，其实我认为也是一个非常贴合于我们现在行业的一个题目。
我们先来说一下机遇，在当今科技环境，我们看到从非常不平凡的2006年到目前为止，科技改变了我们的生活，也改变了在我们所处的各个细分领域的业务应用，大大提高了生产效能。从互联网、大数据、智能制造、还有马上到来的5G时代、今天我们提到最多的人工智能在改变着我们监管业务领域和日常生活的方方面面，我们深刻感受到科技改变我们的生活，改变我们所属每一个生产环境。
数起科技是一个专注于将人工智能和大数据技术深度应用于企业级监管科技的应用服务商，是星环一个非常紧密的合作伙伴。我们在从事监管科技应用的时候非常关注国家在这个领域的政策。看到国家从2014年开始到现在，每年都在集中发布一系列大数据产业政策，我们在想，数起在里面能做一些什么？政务信息资源的公开共享环境下，大家获得了数据资产，产生了很多机会，我们能用新技术为企业级客户监管做些什么？我们在做企业级监管科技服务的时候，计算机辅助或者说数字化监管，在前些年是大家已经逐渐接受一个工作环境，我们一定会去把一些电子表格或者说账务，还有我们一些档案，把它电子化，然后先保存下来。但是有很多的资源并没有很好的利用，直到我们出现大数据的计算模式，包括深度挖掘这种能力的出现。我们现在转入到人工智能监管，其实现在不管是德勤这种审计机器人，还是一些行业智能助手来说，因为人工智能而解放人力，能深入达到一些难以企及深度挖掘的高度，其实我们已经在这个行业中看到监管这样的发展趋势。
监管业务的全覆盖，还有现在综合监管模式，也是大家现在一直在提的一些热词。包括监管科技，“AKA”，其实是刚才那位嘉宾所提到的金融行业产生的一个名词。就是把最新的监管技术、人工智能、机器学习等应用于金融监管领域，提高整个金融监管领域的效能。金融监管方只需要去做他的制度梳理和他的制度约束，然后类似我们的监管科技这种企业或者说团体，去帮他进行一个科技和监管之间技术的实现。政务2G业务，是一个拥有非常庞大数据量的体量的业务。政府拥有最全量的数据，在公共服务能力提升，推进整个政府有效监督和促进廉政建设的过程中，我们一直在做努力。我们对所有数据的整合、汇聚包括数据的挖掘。提出这样的需求之后，我们需要对数据的整理分析，然后预测，包括要提高它在利用方面和人群信息的素养等等，当然这些词其实都是一些名词。我们归根结底其实提出监管的需求，我们要对这些政务数据进行一个数据的资产运营，最终我们达到新技术一个结合。
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政务监管对大数据的需求
我今天分享这个政务监管需求，其实跟我们现在所细分的领域是相关的。我们聚焦在政府审计监管、国有上市公司内部监管，以及自然资源监管、政府监察和政府决策。刚才有一位嘉宾也在分享政府统计的数据应用场景。其实我们在做不管是统计、审计还是民生、交通，政府每年面对多数据源数据整合，需要构建政务数据资源池，我们需要对这些数据进行一个个的场景化落地。数起科技作为一个纯的应用服务厂商，其实我们就是在帮助政府做数据资产化工作，如何用新技术进行高效的汇聚如何将场景落地。不管是审计监管还是生态监管，还是国有企业内部的内控监管来说的话，监管者永远是站在一个侧翼看整个的生产经营，在看整个的国家资金运转。
我们下面来说一下政府审计一个监管业务，审计对于大家来说，是一个比较抽象的部门。是在国家财政的免疫部门，从被审计对象来说，包括行政事业单位，花财政预算所有的大中型央企、国企，我们对它所有这种数据进行接入之后，包括互联网平台一些舆情数据。我们可以运用很多种技术，在整个数据的装载、处理、分析挖掘的过程中，审计大数据呈现出来海量，多样化等特点。我们基本上从2014年开始，在审计大数据领域就在做一些探索，这些年我们逐渐引入非结构化数据、空间数据、遥感影像数据等等，联合进行一些分析挖掘，智能查询，包括一些我们现在所说的算法模型的聚类分析，还有神经网络分析等等，其实我们就是想给政府提供一种决策力、判断力的技术支持。所以说整个监管业务非常符合大数据这样一种体量和它的丰富多彩的数据类型，所以我们在这个里面，其实一直在制造我们的模型，我们也一直在运用模型去帮助政府提高它的监察能力。
不管是在审计数据的规划，还是方法模型应用场景规划，我们都是在一种全流程式审计和技术结合的角度，来完成从数据的采集一直到最终的报告生成的全过程，帮助政府监督政府预算执行，为国家政策制定提供建议。这也是我们公司的知识资源通过算法模型，在解决各个审计难点。
下面我们分享的是一个大数据和经济运行这样一个业务，如果说一个省的省长在看本省经济运行统计数据时，若只从统计数据层面了解经济情况，无法获得最及时最准确的信息，我们开发的政府经济运行在线监测系统，其实就是接入了多家的委办局的数据，比如说财政的、税收的、民生的、发改的、投资局的，我们会通过实时数据监测人、事还有他的项目，还有他的单位整个的运转。从省长的角度，比如说我非常希望知道有本省或者本市的债务结构，它的政府的偿债能力等等。但是我可能从统计给我报来的数字，可能一切都是非常好看的，因为它是经过修整的，所以说我们需要去对多个委办局数据进行接入。我们现在来说的话，这块业务也非常符合我们现在大数据环境下，用这种架构然后来搭建数据的装载和分析的能力。体现了我们要对民生事项，政府资金，重大政策以及政府工作事项全过程跟踪监督。
下面我来说一下我们专注做的生态监管的业务，因为生态监管其实在这些年，我们从生态GDP的提出，其实国家越来越重视这一块。我们在做一个基础设施，其实他们现在这种信息化环境来说，我们把数据整个生态需要搭建好，然后进行一种数据的共享交换。然后整合到我们整个林业，或者整个生态自然资源部、整个数据库中，我们对它进行一个林下经济的干预，包括林业很多业务这种干预。我们目前在做的数据整合，交换共享的一个阶段，下一步，我们希望所有的数据汇聚到监管部门，未来可以帮它设计很多这样的数据分析场景。
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数起科技对合作伙伴的选择
上面的内容主要是按照我们公司业务角度，阐述我们现在这个行业的理解。接下来其实我们是在做一种选择，我们公司的定位是一个非常单纯的应用服务厂商，我们希望把所有的精力投入在我们对场景的研究，我们对业务的研究。所以说对于底层的技术，包括技术提供方能给我们更大的支持这方面，我们当然会选择这样一个厂商合作。所以我们选择了星环科技，星环科技提供给我们非常强有力的技术支持，我们在这里我们需要满足监管需求，其实它和金融或者一些交通，还有其他一些领域不太相同。就是说我们可能对于它这种数据安全性，包括它这种价格方面，我们都是非常需要能够满足的。所以说我们可扩展性，突破这种传统的瓶颈，以及价格的优势，可靠性，以及用户体验非常友善这种过程，我们选择了星环这样一个整体的技术架构。
从功能上来说，星环对这种完整SQL支持能力，其实也是我们在这里面考虑它的原因。还有就是说它的性能方面，其实我们做过很多的POC，我们也联合客户一直在做性能的测试。我们发现星环的TDC或者TBH优势是非常明显的。包括它的价格和投入我们也对比过，因为他现在政务这种政务采购来说，同类厂商他的价格会比较占优势，他的技术架构有优势。包括他现在技术到6.0这种革新，因为我们从4.0开始跟他合作，现在到6.0，其实我们的产品也在不断的迭代升级。我再简单分享一下，我们当时和星环在一些客户现场，做了一些实际的测试。比如说我们有一些新农合人员的缴费情况，这种大量的社保数据，我们进行表和表之间联合查询。在非常大数据量下，就是这种检索能力来说，我们基本上都是在秒级来完成整个数据的检索和分析。
这张图其实就是我刚才总结的所有业务，我们在系统平台或者说在我们底层平台，我们选择和星环进行接入。让他们技术优势和技术团队成为我们一个强有力的帮助，我们在他的基础之上，我们其实封装了我们很多的技术平台。在这个过程中，我们当然不止是运用目前的一些组件，其实我们还融合了一些我们自己的应用方面的需求。我们还有知识图谱，还有一些图谱化，还有一些计算机视觉等等一些技术，我们形成自己的产品之后，我们在应用端，我们在做一系列审计很多种产品。在很多行业我们在进行这样一种交融，星环在这个里面其实给我们提供很多的帮助。这个就是跟大家分享一下，我们目前公司一些产品的截图。我们可以看到，我们有林业的，有政务审计的，包括还有一些企业内审的，还有我们投资方面的审计监管的，还有经济运行在线就是我刚才说到的系统。从刚才我们说到所有这些，我们公司在这个过程中，其实我们只是一个应用服务厂商，在这个过程中，我们需要这样强有力的伙伴和我们一起来做市场。
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大数据在政务监管领域的挑战
我们发现技术的革新，其实带给了客户或者说反逼我们现在客户对我们提出更高的技术要求。我们需要成为从监督主导型到服务主导型，这也是我们现在政府身份的转变。我们需要从人脑和电脑，回归到电脑和人脑这样一个过程，这种思路的转变，带给我们在技术和产品上不断的迭代和提升。之前我们在拿到很多数据之后，我们更多是在做统计，或者做一些数据各种角度的查询。下一步我们其实就想知道未来会发生什么，它的趋势是什么，它的原理和变化规律是什么，这个其实直接说到我们BI和机器学习之间的区别。如果说大家都是在这个领域的话，我们怎么样把手上大数据帮助客户去进行深度的挖掘，这就是我们的挑战。
全覆盖式这种政务监管体系，现在我们要做什么呢？其实也是我们对自己的一种要求。首先全覆盖式这种监管体系，其实它就是说要把我所面对的对象，还有我的业务，还有我的数据，以及我现在所处环境中的所有的人，我们把它都要覆盖住。用所有的这种行为，还有它的数据我们把它收集到一起，然后我们进行一个业务的整体分析。AI式这种监管，其实就是建设专家系统，包括专家系统化知识培训，以及机器学习、自然语言识别、知识图谱、计算机视觉等等，加入到我们监管这种方法体系和它的知识库中，让我们所有的政务人员或者业务人员实际感受到，技术在所有政务管理的角度来说，运用的更加得心应手。职业化建设其实这个就是刚才大家已经分享很多，不管是模拟的仿真培训，还是对人员整体精准画像，还有一些职业化的培训，都是我们需要在下一步要做的，也就是我们下一步公司的发展，或者说我们整个行业需要聚焦的一些点。
最后，我们还是想介绍一下公司的情况。数起科技是面向政府和大中型企业的监管科技服务商，目标成为政务数据服务的领导者，将人工智能引入政府监管、政务、企业服务，推动监管和决策领域大数据应用的发展, 以数据应用为起点，凭借新技术在监管科技领域实践优势和广泛的行业业务经验，创新数据资产服务模式，建立行业资讯生态圈，实现行业数据资产资源的交换共享，通过数据服务帮助用户实现业务发展、管理提升。数起科技致力于成为企业级市场最专业的监管科技提供商，我们在发展的过程中，一直非常认同一句话：智者为伍，与强者同行，这个就是我们今天在这个会议上，跟大家一起分享这样一个理念。我们做最专注的事情，做我们最擅长的事情，剩下的一些问题就交给那些更专业的人帮助我们一起成长，谢谢大家。
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