智慧参保登记用数据找到没参保的人文章目录智慧参保登记用数据找到没参保的人一、问题二、数据融合三路数据汇到一个视图中公安数据民政数据运营商数据三、分配任务从数据到行动四、线上调查不是冷冰冰的问卷五、参保意愿分析Logistic 模型六、办理参保 → 数据回写七、闭环八、总结全民参保不是口号。是公安数据、民政数据、运营商数据融合后算出谁还没参保然后精准找到他。一、问题社保局的目标是全民参保。但总有几类人漏在系统外灵活就业的不知道自己能参保农村的觉得没必要参保外来务工的没在本地参保也没在老家参保刚满 16 岁的根本不知道参保这回事传统做法是社区工作人员上门摸排。一个社区几千人摸排一轮半年。效率低遗漏多。智慧参保的思路是反过来的拿公安、民政、运营商的数据跟社保参保数据比对。不在库里的人就是目标。二、数据融合三路数据汇到一个视图中公安数据户籍、住址、家庭成员 │ 民政数据低保、残疾、特殊身份 │ 运营商数据手机号、活动区域 │ ▼ ┌──────────────────┐ │ 数据融合 比对 │ │ vs 社保参保数据库 │ └────────┬─────────┘ │ ▼ 未参保人员清单公安数据户籍数据是人数基准。这个区有多少适龄人口公安最清楚。跟社保数据一比没参保的一个个筛出来。住址信息给调查员指路——这人住哪个社区、哪栋楼。家庭成员信息帮助判断——一家三口都没参保可能是一起漏掉的。民政数据民政知道谁是低保户、谁是残疾人、谁是特困对象。这些人的参保有政府补贴但很多人不知道自己不用掏钱。民政数据帮助优先标记——这些人不是不想参保是不知道政策。运营商数据手机号是联系方式。活动区域是判断这人还在不在本地的依据。长期在外省的可能已经在外省参保了人社部数据可以交叉验证。本地活跃的电话联系、上门拜访。三、分配任务从数据到行动未参保人员清单出来后按行政区域分配给调查员——社区工作人员、村劳动保障协管员。每个调查员在手机端看到自己名下的人员清单姓名、身份证号、住址、手机号是否低保/残疾影响政策推荐上次联系时间联系结果愿意参保/拒绝/联系不上四、线上调查不是冷冰冰的问卷调查员联系未参保人不是读问卷。是对话。系统里记录几个关键信息收入情况能不能负担缴费政策了解情况知不知道有补贴参保意愿想不想参保、为什么不想为什么记录为什么不想因为后续的意愿分析需要这些数据。一个人说太贵了跟一个人说不信任政府是两种完全不同的不想参保。前者推补贴政策后者需要社区做工作。五、参保意愿分析Logistic 模型调查数据积多了就能建模型。输入变量年龄、性别、户籍类型收入水平调查获取是否为低保/残疾民政数据是否有家庭成员已参保公安数据推导是否在外省参保人社部数据联系方式有效性运营商数据输出这人有多大可能参保。模型跑出来调查员优先联系高意愿低难度的人——就是那些想参保但不知道怎么操作的人。不是撒网式联系是精准发力。六、办理参保 → 数据回写高意愿的人联系上了就引导办理。流程就是零跑腿-参保登记那套查询 → 智能审批 → 参保成功 → 同步税务。完成后业务系统实时更新参保登记数据。这个人从未参保清单里消失调查员的任务列表中自动标记已完成。数据回写是全链路的最后一步。不回写下次比对这个人还会被筛出来。七、闭环多源数据融合 → 比对社保库 → 筛出未参保清单 → 分配调查任务 → 线上联系/调查 → 意愿分析(Logistic模型) → 办理参保 → 数据回写 → 下一轮比对时此人已在库里每一轮循环未参保清单就缩一圈。八、总结智慧参保和零跑腿参保是同一件事的两面零跑腿参保智慧参保谁发起群众自己来办系统主动找人数据来源群众自己填公安/民政/运营商数据融合核心技术智能审批规则引擎数据比对 Logistic 模型结果办理快找到人一个把门开大一个出门找人。两条线汇在一起才算真正的全民参保。