大數(shù)據賦能精準扶貧智慧決策

大數(shù)據技術為實現(xiàn)精準扶貧目標提供了可行路徑，已成為提升精準扶貧決策效能的重要技術支撐�！督�立精準扶貧工作機制實施方案》（2014）和《促進大數(shù)據發(fā)展行動綱要》（2015）等文件的相繼發(fā)布，為運用大數(shù)據技術優(yōu)化精準扶貧治理提供了有力的政策支持。2015年，甘肅被列為國家扶貧辦全國大數(shù)據平臺建設試點地區(qū)，在全國率先建設了精準扶貧大數(shù)據平臺。繼而，貴州、四川、廣東和廣西等地也將大數(shù)據技術應用于精準扶貧領域，初步顯現(xiàn)出大數(shù)據在精準扶貧工作中的決策價值。然而，大數(shù)據技術在各地精準扶貧的決策實踐中仍存在一些問題，亟須破解。

扶貧大數(shù)據平臺效能亟待提升

理論上，精準扶貧大數(shù)據技術包括扶貧大數(shù)據倉庫、大數(shù)據建模計算、大數(shù)據分析結果可視化和安全管理等技術，旨在以大數(shù)據目標詮釋精準扶貧理念，運用大數(shù)據技術對多樣化扶貧數(shù)據加以集成融合，從而實現(xiàn)基于大數(shù)據的精準扶貧智慧決策。然而，現(xiàn)有扶貧大數(shù)據平臺并非真正意義上的精準扶貧智慧決策系統(tǒng)，其效能仍有待進一步提升。

1.數(shù)據收集途徑有待進一步增加。不少地區(qū)的扶貧大數(shù)據平臺的數(shù)據獲取途徑主要是民政、財稅、殘聯(lián)、社保、工商和房產等政府部門的內部數(shù)據，尚未充分獲取個人存款信息、兒童教育、家庭用電和家庭資產等政府外部數(shù)據，這可能會導致有些“真貧”對象被漏統(tǒng)。由于現(xiàn)實環(huán)境中的實際情況是不斷發(fā)展變化的，因而在數(shù)據挖掘過程中存在數(shù)據不斷迭代的問題，若受限于數(shù)據收集途徑而導致數(shù)據更新不及時，則可能導致“脫貧后再返貧”對象不能及時納入到幫扶名單中。

2.數(shù)據建模計算功能有待進一步優(yōu)化�，F(xiàn)有的扶貧大數(shù)據平臺雖然具備數(shù)據收集整合、存儲查詢和分析比對等基本功能，但缺少對大數(shù)據的動態(tài)實時監(jiān)測、趨勢預測、關聯(lián)建模和智能分析等技術功能，也未能將大數(shù)據技術與決策者的動態(tài)能力有效結合。這可能導致扶貧對象的致貧原因得不到動態(tài)追蹤，導致幫扶政策供給不能及時有效地匹配扶貧對象的真實需求。

3.數(shù)據管理能力有待進一步發(fā)揮。由于數(shù)據開放共享與數(shù)據主體隱私保護之間存在著一定的矛盾，不少地方也尚未建立起跨部門、跨層級、跨領域數(shù)字化標準體系，從而導致各數(shù)據庫之間的“數(shù)據孤島”現(xiàn)象。相關管理人員的數(shù)據分析與結果解讀能力仍有欠缺，扶貧大數(shù)據所蘊含的巨大決策價值未能得到充分挖掘和利用，這可能會影響精準扶貧管理的決策效能。

精準扶貧智慧決策系統(tǒng)的構建

為實現(xiàn)數(shù)據驅動的精準扶貧智慧決策，有必要對現(xiàn)有精準扶貧大數(shù)據平臺進行技術升級、功能優(yōu)化與機制完善，構建出大數(shù)據驅動的精準扶貧智慧決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)是以扶貧最優(yōu)決策為目標，以扶貧大數(shù)據為基礎，以扶貧大數(shù)據平臺為前提，以平臺功能優(yōu)化為手段，以扶貧治理能力現(xiàn)代化為支撐的新型扶貧智慧決策系統(tǒng)。

1.大數(shù)據平臺技術升級是構建精準扶貧智慧決策系統(tǒng)的前提。大數(shù)據平臺是精準扶貧智慧決策系統(tǒng)的前提條件。面對精準扶貧新形勢，不僅應加快建設高速存儲服務器和計算服務器等扶貧大數(shù)據硬件設施，加快建設大數(shù)據挖掘、安全管理、建模計算技術和可視化結果應用等扶貧大數(shù)據軟件設施，而且應加快打造精準扶貧大數(shù)據平臺的移動終端，適時開發(fā)智慧精準扶貧云平臺。

2.大數(shù)據平臺功能優(yōu)化是構建精準扶貧智慧決策系統(tǒng)的核心。大數(shù)據建模計算能力是精準扶貧智慧決策系統(tǒng)的核心條件。對現(xiàn)有平臺數(shù)據的挖掘整合、比對識別與結果可視化等功能優(yōu)化，能解決數(shù)據挖掘不充分的問題，提高識別“真貧”對象的精準度。對現(xiàn)有平臺數(shù)據的因果關聯(lián)與供需匹配等功能進行優(yōu)化，能夠解決數(shù)據運算能力不足的問題，提高幫扶政策措施的針對性。對現(xiàn)有平臺數(shù)據的高速實時運算、全過程監(jiān)測追蹤及趨勢預警模擬等功能進行優(yōu)化，能夠動態(tài)適應數(shù)據不斷迭代的趨勢，解決數(shù)據處理不及時的問題，提高扶貧管理決策的時效性。

3.扶貧治理能力現(xiàn)代化是實現(xiàn)精準扶貧智慧決策效能的保障�；�于大數(shù)據的扶貧體制機制創(chuàng)新，是數(shù)據驅動精準扶貧智慧決策的必要條件。在強化數(shù)據安全管理和建立數(shù)據集成共享機制的基礎上，促進地區(qū)間、部門間或系統(tǒng)間“數(shù)據孤島”的關聯(lián)，能夠使精準扶貧最佳實踐與大數(shù)據技術優(yōu)勢相得益彰。對扶貧考核子系統(tǒng)的大數(shù)據分析及決策支持功能進行優(yōu)化，能夠使幫扶政策及扶貧管理責任更加精準到位。對政府扶貧相關部門及其管理人員的大數(shù)據分析與分析結果解讀能力進行提升，能夠提高扶貧精準度和扶貧資源配置效率。

精準扶貧智慧決策系統(tǒng)的運行

精準扶貧智慧決策系統(tǒng)為解決扶貧決策問題提供了可行路徑，呈現(xiàn)出“數(shù)據采集挖掘→數(shù)據分析建�！�人機協(xié)同聯(lián)動”的精準扶貧智慧決策運行過程。這一過程通過構建精準扶貧大數(shù)據有效樣本、形成對扶貧決策問題的精準畫像，直至提出精準扶貧智慧決策方案，從而實現(xiàn)數(shù)據驅動精準扶貧決策的效能提升。

1.數(shù)據采集挖掘，構建精準扶貧大數(shù)據有效樣本。扶貧大數(shù)據挖掘，旨在通過政府內外部的交互接口獲取數(shù)據，并對數(shù)據進行清洗、轉換、加載和存儲。數(shù)據開放共享與數(shù)據主體隱私保護之間存在著一定的矛盾，因此，應嵌入數(shù)據加密、隱私保護和隱私增強等技術，保證數(shù)據安全，為挖掘政府內外部數(shù)據、豐富扶貧數(shù)據來源提供條件。大數(shù)據的關鍵價值不在于大而全，而在于有用和有效，因此，應摒棄“全數(shù)據模式”的錯誤認識，對數(shù)據垃圾進行清洗，并利用實時計算方法對扶貧數(shù)據集進行動態(tài)調整。由此，構建出與精準扶貧決策目標或問題相關的“有效樣本”，為精準扶貧智慧決策提供有力的證據鏈，使扶貧決策結果更具客觀性。

2.數(shù)據建模計算，形成對扶貧決策問題的精準畫像。在大數(shù)據驅動下，應運用多元回歸、聚類判別和時間序列等方法，構建多維度和多階段的貧困測算模型，從而精準識別出扶貧對象。同時，結合神經網絡和隨機森林等算法，構建多階段和多層次的幫扶供需決策模型，并以圖表或回歸預測曲線等可視化技術將模型計算結果展示給決策者，從而實現(xiàn)對扶貧對象精準施策。進一步，應用計算機仿真、機器學習和人工智能等技術，構建貧困對象、脫貧潛力或幫扶效果的動態(tài)預警模型，以此形成對扶貧決策問題的精準畫像，使精準扶貧決策過程更具前瞻性。

3.人機協(xié)同聯(lián)動，提出大數(shù)據驅動的精準扶貧智慧決策方案。在數(shù)據采集挖掘和建模計算的基礎上，采用統(tǒng)計圖表、三維建�；驎r空態(tài)勢等可視化技術，動態(tài)呈現(xiàn)出扶貧自動化決策分析結果。在此過程中，通過數(shù)據分析師、扶貧領域專家與扶貧決策者之間的有效互動，以及機器智慧、數(shù)據分析師與決策者智慧之間的協(xié)同聯(lián)動，將這些自動化決策分析結果與扶貧決策問題及具體場景相結合，克服“量化一切”的局限性，從而提出更具科學性、針對性和前瞻性的精準扶貧智慧決策方案。

（本文系浙江省社科規(guī)劃項目“大數(shù)據技術支撐浙江高水平精準扶貧的對策建議”（18NDYD53YB）階段性成果）

（作者單位：浙江師范大學經濟與管理學院）