电信大数据助推精准扶贫如何实现精耕细作

国家计算机网络与信息安全管理中心陕西分中心|魏军峰

西安邮电大学|张婷

大数据技术已在精准扶贫工作中得到广泛应用，准确、完善的数据分析成为政府决策的重要参考依据。目前，我国扶贫工作已进入攻坚阶段，如何应用电信大数据技术实现精准扶贫依然面临挑战。

2018年3月30日，国家领导人在听取2017年省级党委和政府脱贫攻坚工作成效考核情况汇报的会议上，高度认可了十八大以来精准扶贫方略的实施成绩，同时指出我国当前脱贫攻坚面临的任务和挑战是：第一，一些地方贫困程度深、基础条件薄弱、公共服务不足，特殊困难群体脱贫难度大；第二，一些地方精准基础不扎实，政策措施落实不到位、不精准，资金使用管理不规范，形式主义、官僚主义、弄虚作假现象时有发生。因此打好脱贫攻坚战仍需付出艰辛努力，需要对现有精准扶贫进行机制创新，也需要强有力的技术手段作为辅助。

电信大数据技术助力精准扶贫

电信大数据技术具有良好的数据处理能力和信息统计功能，能够为精准扶贫的实现提供完善的科学技术支持。具体来说，电信大数据助力精准扶贫，主要体现在3个方面，一是扶贫目标的精确设定，二是扶贫对象的准确定位，三是扶贫成果评估的具体化。目前，多个省市已开始借助大数据技术建立精准扶贫运营管理平台，很好地整合了政府各个部门的贫困人口信息，从数据方面为扶贫决策提供支撑，避免各个部门之间形成信息孤岛，也为社会各界协力助推脱贫攻坚战略提供了渠道，是我国实现脱贫攻坚的强大助手。

国内外电信大数据扶贫现状

发达国家经济实力雄厚，已建立了较为完善的贫困救助和社会保障体系，相关研究较少。而多数发展中国家由于信息技术产业发展落后，基于电信大数据的扶贫活动更加难以开展，只在个别国家做过尝试。例如，关于塞内加尔的贫困等级分析，是通过获取MPI（信息传递接口，Message Passing Interface）和基站数据，从主被叫区域、呼叫与短信量两个维度来建立虚拟网络，构建贫困人口分布地图，从而帮助塞内加尔政府实施更为有效的资源配置，推动经济发展的。Mitkees等采用数据挖掘技术，比如聚类、分类、关联规则等，通过定义客户行为和属性，对电信业务中流动客户的分布进行分析，为电信企业制定相关业务提供了参考依据。这两种方案都为我国进一步实施精准扶贫提供了思路。

在我国，各省市联合信息通信企业因地制宜，纷纷建立了基于电信大数据的精准扶贫运营管理平台。在精准扶贫工作中，依托互联网强大支撑，使用大数据、云计算、智慧物流等技术，使精准扶贫工作做到精准定位、精准管理和精准考核，从而提高精准扶贫的工作效率。现有已经建成精准扶贫数据管理平台省份的情况如下。

2016年，中国电信云南公司承建的精准扶贫大数据平台正式上线，该平台能够解决扶贫过程中扶谁、谁来扶、如何扶、如何管控考核、如何退出等问题，目前已经成为云南省精准扶贫的重要信息手段。2018年1月，贵州省建设的“精准扶贫云”大数据支撑平台上线，依托云上贵州数据共享交换平台，通过打通扶贫、公安、教育、卫计、工商、民政、人社、国土、住建等19家部门的扶贫相关数据，实现部门间数据的互联互通、自动比对、自动预警。2018年3月，重庆市政府联合地理信息中心，通过“卫星遥感+无人机拍摄+实地走访”的方式收集地理信息，在此基础上建立精准扶贫大数据平台，为相关决策提供科学依据。

在陕西省安康市白河县卡子镇，政府为贫困户建立的手机客户端可以直接查看该户的基本情况、致贫原因的帮扶措施等，同时该客户端也使得贫困户能够及时上传信息，并且提供GIS定位功能。与此类似的还有安徽省电信公司建成的精准扶贫大数据平台。此外，西安网算数据公司自主研发的“扶贫110—智慧扶贫大数据云平台”也已在西安市长安区、蓝田县上线使用。甘肃省万维公司建设的精准扶贫大数据管理平台在2016年就已上线使用，该平台包含扶贫对象、扶贫措施、扶贫成效、数据分析、绩效考核等5个子系统。各省电信大数据精准扶贫运营管理平台情况如表所示。

表 现有电信大数据精准扶贫运营管理平台介绍

成果显著但仍显粗放

现有的电信大数据精准扶贫运营管理平台成果显著：第一，实现贫困人口的统一管理，使得扶贫信息更为完善和透明，便于政府和群众共同了解扶贫工作进展；第二，信息完整度提高，贫困户的识别准确率也大大提升；第三，加强政府和贫困群众的互联互通，使得政府监管扶贫工作进展更为便捷。目前，该类平台已成为我国精准扶贫工作强有力的技术支持，受益贫困群众多达数百万。例如，由中国移动建成的大数据管理平台到2017年共为40多万扶贫干部提供了信息化服务。

但是，现有的各省市精准扶贫管理平台也存在一些问题：第一，从整体而言基本都是按照建立系统或者扩展原有管理信息系统的方式完成的，着重点主要在信息整合、管理扶贫流程等，部分大数据管理平台也尝试数据共享、开发和融合，但贫困治理涉及的数据依然不足；第二，现有平台只注重数据管理，未能进行有效的贫困数据分析、预测和评估贫困程度，实现贫困人口的智能化分析；第三，现有平台的数据基本来源于人工收集，即采用帮扶干部实地走访、问卷调查等方式，需要大量的人工和时间成本，更重要的是数据存在较强的主观性，真实性也需进一步考察，由此导致的贫困对象识别不准确，监管实时性差也是当前大数据扶贫的工作难点；第四，对政府部门而言，如何有效监管当前大数据精准扶贫管理平台，确保平台数据真实反映扶贫工作进展也需要相应的技术手段做支撑。

大数据扶贫仍需精耕细作

电信大数据具有数据特征丰富、真实性高、实时性强的特点，研究电信大数据与地区经济发展状况的耦合性，建立科学的分析模型和算法，规范大数据的管理和部门间的资源整合，有助于下一步精准扶贫工作质量的提升。

具体措施包括：加强统一数据管理机制，整合来源不同、客观性强、实时性好的数据内容，如医疗卫生数据、电信数据、物流数据、网购流量数据等；提升信息处理能力，搭建具备海量数据处理能力的运算平台，运用大数据和人工智能技术建立贫困人口特征模型，实现贫困人口精准识别、精准分析、扶贫效果趋势预测等；建立目标贫困人群与潜在帮扶资源的关联性分析，提供个性化扶贫资源整合建议；依据分析结果编制扶贫质量指标，为政府部门评估扶贫效果提供参考依据。