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整合人社业务服务数据，形成人社档案袋，全面记录参保对象人生历程和人社行为轨迹，进而形成关键业务指标仓库。持续提供用户画像、智能助理、智能仪表盘、深度分析、开放共享等大数据服务。
聚集整合个人的就业经历、职业技能培训、参保缴费、待遇享受、工资收入、权益保障、表彰奖励等数据，以及用人单位的劳动用工等数据，形成服务对象的电子档案信息。运用大数据技术对各类服务对象的基础属性、业务属性、行为轨迹进行“画像”，开展比对和关联分析，准确描述不同群体、个体的业务行为特征，为核验服务对象的业务状态、感知服务需求提供支持。
依托人社数据资源，通过与社会数据的对接，实现对享受待遇资格人员出行、就医、购药等生活轨迹信息的关联性分析，辅助判断参保人员的社会保险待遇享受资格。借助移动互联网、生物特征识别等技术，提供待遇享受资格远程认证。
依托社会保险基金监管系统，对社会保险业务、基金财务及相关数据资源的比对核查，推动社会保险与财政、税务、金融监管等大数据资源的融合应用，筛查社会保险基金欺诈违法违规行为，实现精确查处，提升基金监督效能。
开展医保诊疗信息的挖掘分析，在保证信息安全和个人隐私的前提下，进行健康服务产品的个性化、定制化发展，为参保人员提供个性化的健康管理服务。
对用电信息采集系统中的大量基础用电数据进行深度挖掘，发现数据之间的关联关系与规律，提供反窃电分析、电力负荷预测等多元开放的电力大数据服务。
随着智能电表的大面积安装和用电信息采集系统的广泛应用，积累了大量用户的负荷信息，使得研究用户负荷变化规律成为可能。基于大数据的电力负荷预测分析，利用基于时频变换的时序数据特征提取及自回归趋势预测技术，针对用户层面的用电规律和用电负荷开展分析，预测未来某些特定时刻的负荷数据，更加有利于电力公司制定精细化的调度计划，提高电网运行的稳定性和经济性。
基于用电信息采集系统和营销业务应用系统积累的大量客户用电信息，结合大量典型窃电案例，综合考虑各种窃电因素，抽象识别窃电行为的普遍特征，建立异常预测的挖掘分析模型，通过大数据分析技术手段，对窃电嫌疑用户进行概率推测和预警，精准识别重大窃电嫌疑户，加大对窃电行为的查处惩治力度。
对政务服务基础数据、过程数据、行为数据等进行融合分析，揭示政务服务过程的内在图景，发现和洞察服务流程中的纰漏、冗余和用户体验提升需求，以有效利用政务信息数据资源，提升服务质量、降低服务成本、提高用户参与度、增强决策科学性，为简化审批流程、提高审批和服务效能创造条件。
政务服务流程优化
基于大量的政务服务流程运行数据，结合服务对象的办事诉求，发现影响政务服务流程效能低下的原因，如集中审批、集中拨付、审批冗余等，进而可通过环节调整、分散处理等方法优化政务服务流程。
监控标尺科学设置
基于大量的政务服务流程运行数据，对每个业务流程的环节用时和整体用时进行分析，找到每项政务服务流程最为恰当的时间长度，作为业务运行监控的内部标尺，从而能够更加自信和合理地公开办事时限。