浙江統計大腦建設路徑探索與思考

□ 浙江省統計局課題組

| 背景意義

（一）建設統計大腦是貫徹落實習近平總書記關于數字浙江建設戰略部署的重要實踐

黨的二十大報告指出，要加快建設網絡強國、數字中國。浙江是數字中國戰略擘畫的重要萌發地、率先實踐地。早在2003 年，時任浙江省委書記習近平同志作出了數字浙江建設重大決策部署。2023年9 月，習近平總書記親臨浙江考察指導并發表重要講話，賦予浙江“中國式現代化的先行者”新定位和“奮力譜寫中國式現代化浙江新篇章”新使命。統計大腦建設是貫徹落實習近平總書記重要講話精神，落實省委、省政府決策部署，破解統計工作難點堵點、推進統計領域數字化轉型的重點任務。

（二）建設統計大腦是推進統計現代化改革的重要舉措

國家統計局“十四五”統計現代化規劃明確，要加快建設與國家治理體系和治理能力現代化要求相適應的現代化統計調查體系，以科技創新為支撐，推進統計現代化改革，以統計科學、數據科學和現代信息技術支撐統計事業發展。特別是在增強統計調查能力方面，要推進統計生產流程數字化改造取得突破，基本建成統計云平臺。作為“兩個先行”示范省的統計部門，浙江省統計局有條件有基礎率先以數字化推進統計現代化改革探索。自2018 年以來，陸續建成數字化應用平臺等多個信息化系統，為先行打造集成化綜合性平臺奠定了堅實基礎，積累了豐富的知識經驗和技術力量。

（三）建設統計大腦是貫通協同各數字化場景實現效能倍增的現實需要

近年來，各政府部門堅持需求導向、問題導向、目標導向和效果導向，推出一批多跨協同重大場景應用解決方案，亟需對各自沉淀大量數據進行結構化、標準化處理和清洗，推動數據共享共用，更加有效發揮數據價值，急需立足數據資源基礎，綜合運用算力算法，深度融合業務知識，面向應用需求端，打造或沉淀智能化公共組件，推動能力復用和貫通協同。2022 年初，浙江提出加快探索各領域大腦建設的新路徑，把握好“再造、賦能、驅動、安全”要求，全面推進統計大腦建設。

| 統計大腦建設路徑探索及階段成果

“大腦”是神經中樞、運行中樞，核心是數據計算分析、知識集成應用、邏輯推理能力。浙江省統計局堅持一把手領銜、班子帶頭、專班跟進、全員參與，從2021 年9 月啟動統計大腦V1.0 版建設，到2022 年9 月更新迭代至3.0 版，打造了“一池一庫一箱一艙一中心”體系架構，為各數字化場景的高效協同運行提供最基礎最重要的平臺支撐。

（一）構建擴展型算力池（一池）

依托浙江省政務云的云服務器、云存儲、云安全等軟硬件資源，構建了統計數據計算、存儲、安全防護的能力中心。包括云服務器45個（其中34 個服務器ECS、10 個關系型數據庫RDS、1 個Redis），7 個云儲存OSS，34 個云安全，優化了算力資源使用和運行監測，保障了算力資源的安全，為統計業務和重大應用提供基礎保證。

（二）構建多維型統計數庫（一庫）

打造數據治理平臺，探索構建“以數據自動沉淀為主，人工采集為輔”數據采集體系，依托浙江省一體化智能化公共數據平臺，根據不同類型的數據需求，建立省統計局接口調用、批量數據或數據融合計算等部門數據歸集模式，構建統計數據（15.46T）、元數據庫（33077條）、資料庫（32283 篇）、文獻庫（海量）、案件庫（7839 個）、運維庫（335 條）等多維度數據底座，提供目錄查詢、共享申請、GI（政府智能）數據分析等服務。聚焦全省統計局系統數據，歸集清洗加工3394 張表14.5 萬個指標并梳理形成數據資產目錄。聚焦重大決策部署，構建共同富裕、碳中和等專題數據庫，其中，共同富?；A數據庫歸集省公安廳等30 個部門213 類數據資源46.2 億條。

（三）構建智能型工具箱矩陣（一箱）

基于智能化平臺，構建算法庫、模型庫、圖譜庫、組件庫，打造統計智能工具矩陣，與重大應用形成“正向支撐、反向沉淀”的良性互動。創建數據質量管控等統計業務核心算法93 項并持續優化；初步搭建反映三大產業監測、三大需求監測、三大收入監測、GDP 影響因素模型預測、GDP 生產函數模型預測、固定資產投資增速預測等的SWOT-A 模型53 個；構建GDP戰略目標管理等智能模塊16 個；形成經濟形勢分析、統計法律法規等知識圖譜2 個，不斷提升應用集成智能度，實現自我學習、全面感知、預測預警和戰略目標管理能級躍升。

（四）綜合集成“我的智能中心”（一中心）

創新建設“我的智能中心”，推動以用戶為中心的業務集成。實現了從名錄庫、項目入庫、數據生產、數據加載、數據發布、財務內控等統計生產服務全流程業務節點提醒，完善數據生產、審核確認、推送發布的一站式全流程管理，支持指標分析、專題展示屏創建、模型創建復用、知識資料共享等自定義功能，支持全省統計系統工作人員自定義集成業務功能，構建個性化、集成化、智能化的個人工作中心。

（五）匯聚搭建“一屏盡覽”駕駛艙（一艙）

搭建全方位的“核心業務+重大應用+經濟形勢圖譜+我的智能中心+統計智能工具箱+統計數庫”全省統計系統工作平臺統一入口，確保日常辦公系統、統計生產、統計服務、統計監督三大核心業務以及數字化重大應用集中展示管理運行，便于統計人員一屏掌握和綜合調用。

| 統計大腦實戰效能

統計大腦作為浙江統計領域“應用的應用”，統計領域整體智治的動力源和能力集，積極推動突破數據共享壁壘，支撐業務流程再造和制度重塑，助推統計生產更加智能規范、統計服務更加智慧精準、統計監督更加智效有力。

（一）助力統計生產更加智能規范

1.增強數據審核管控能力。一是助力把好調查對象“入庫關”。利用企業入規電子圍欄等工具，建立入規測算算法和模型，對入規、退規跨電子圍欄雙向流動情況實現可視化、智能化全面感知。利用投資項目精準坐標經緯度數據，智能化識別全省所有投資項目邊界重復問題。利用多期“衛星遙感影像圖數據”，建立建筑物自動判讀算法和形象進度自動測算算法，監測約2.4 萬個項目點，提高投資項目入庫的效率和準確性。二是助力把好數據生產“審核關”。建立跨專業數據質量風險識別模型，圍繞GDP 相關專業主要指標，設置表間數據邏輯性、部門數據匹配性、變動趨勢合理性等管控規則，實現跨專業跨部門自動審核。建立實時數據監測機制，在數據上報期間，實現基層數據質量管控、國家數據比較、風險預警等功能。三是助力統計數據生產方式變革。部署“浙農直報”功能，改變原來村一級填報模式，實現農業經營主體統計數據“一鍵報送”。利用國家地理信息系統、國土“三調”底圖、無人機高分遙感地圖的組件，對規模戶進行地理信息標識，推進農業經營戶“戶—賬—圖”的統一。探索利用部門數據補充完善規模以下工業抽樣調查、規模以下服務業聯網直報等新途徑。

2.減輕基層工作負擔。一是圍繞提升統計人員工作效率。依托“統計單位活動狀態智能監測”工具，利用稅務等部門數據，建立單位生、死、生存質量等生命狀態監測模型，監測統計單位活動狀態，讓數字跑起來代替統計調查核實。依托“數字員工”AI+RPA 技術，實現7×24 小時各專業報表自動化、智能化催報，奇異值報警、準強制報警等智能化審核以及基礎數據匯總等功能。勞動工資統計安裝部署120 個機器人，累計自動運行任務20 萬次。二是圍繞減輕調查對象填報負擔。利用OCR 等技術，以數據智能抓取匹配為路徑創新數據填報方式，實現企業部分報表數據從企業基礎資料到聯網直報系統的自動上報，落實為企業減負承諾和提高統計數據源頭質量目的。特色小鎮季報30 項指標自動從一套表取數，減少基層填報工作。

（二）助力統計服務更加智慧精準

1.加強數據高效共享利用。一是完善數據供給模式。形成公共數據主動共享、個性化數據靈活共享、隱私數據脫敏共享的數據共享模式。通過省一體化智能化公共數據平臺主動共享166.25 萬筆數據；依托數據融合計算平臺形成政府部門數據需求征集機制，分類研究滿足；個性化需求常態化定制提供，個體數據需求通過“可用不可見”提供服務。與部門合作開展“畝均論英雄”“企業水效評價”等場景建設，完成共享項目7 個、共享統計基礎數據232.9 萬條。二是支撐數據橫縱貫通。向“統計e 家”共享企業名錄數據283.25 萬筆，向“企業健康診斷”共享一套表調查單位基礎數據1145.25 萬筆；為“浙江民調在線”問卷調查提供共同富?；A數據庫樣本信息數據1.75億筆，向“一體化統計監督”共享財稅部門770 余萬筆數據應用于企業數據質量風險評估。定期歸集能源監測中心、電力公司等數據，開展能源指標數據多跨協同校驗。此外，規范系統內數據回流共享申請流程，按需向市縣統計局回流大腦數據。三是支持數據價值挖掘。打造可視化數據地圖，實現地圖任意區域數據的匯總開發利用。提供GI（政府智能）數據分析服務，實現對原始數據庫表數據直接自定義搜索查詢匯總，擴展數據開發范圍、深度和自由度，提升了數據應用水平和效率。

2.拓展統計服務邊界。一是豐富統計監測新內容。聚焦共同富裕統計監測，對“1+9”重點群體進行精準畫像，探索建立人戶關聯模型對“家庭”進行精準畫像，該統計模式入選浙江省委社建委共同富裕機制性制度性創新模式。聚焦碳排放碳中和，通過多跨協同、數據共享、智能核算，統一規范開展各地區、領域、企業碳排放監測預警工作，實現碳排放核算零成本、全覆蓋、及時性、高效益。二是提升統計服務精準度。利用數據匯聚分析，實現民生民意主觀調查對象的精準畫像和調查問卷的精準推送。利用統計指標白名單系統查重3.7 萬人次，累計精簡報表29張，減少調查指標929 個，實現統計報表指標的精準管理。三是實現基層統計服務直聯通。線上“統計e 家”和線下“統計之家”雙向發力，為全省5915 個單元、近12 萬家“四上”企業提供服務，累計開展直播培訓689 次，設置“小靈統”智能咨詢，方便企業自主查詢答疑解惑?！捌髽I健康診斷”應用基于健康綜合評價體系，探索政府公共數據從服務政府為主向賦能企業發展并重的新路徑，累計發送預測預警信息19.7 萬余條，排查風險隱患企業5319 家次，有650 余家企業得到精準幫扶。

3.提升經濟形勢分析研判能力。一是聚焦經濟形勢全面感知。依托經濟形勢分析圖譜，圍繞經濟在合理區間內運行的核心指標，從GDP 核算因素分析、三大產業、三大需求、要素投入、社會預期維度，跟進監測省委、省政府重大決策部署，實現從經濟宏觀分析、行業或產業的中觀分析、企業的微觀分析相結合的經濟形勢畫像。二是聚焦重點指標目標監測跟蹤。構建具有自我學習力的GDP 預測預警模型，通過建立生產函數和影響因素兩個模型，對未來最近一期GDP 進行趨勢性預測；通過比較GDP 各相關因素指標實際增速與目標增速、各設區市當期實際值與年度目標差異，對增速滯后指標、地區發出預警，助力實現“目標選擇—全面感知—預測預警—目標跟蹤”閉環管理。

（三）助力統計監督更加智效有力

1.提升執法檢查針對性。建立企業數據質量碼，以單個調查對象最近一次核查或檢查的最大差錯率為依據，分色賦碼顯示數據質量情況。以一套表聯網直報單位填報時的修改、異常等行為數據為依據，構建預警規則模型，實現對企業、專業、地區數據質量情況的實時風險預警。累計一級預警單位1.6 萬家，問題檢出率已達37%，遠高于日?！半p隨機”抽查。

2.提高統計核查協同度。開發掌上核查模塊，實現核查數據可保留、核查痕跡可查詢、核查結果可自動匯總，解決專業核查負擔重、易出錯、缺乏統籌造成多頭重復檢查、線索移交執法程序不流暢等問題。同時實現信息實時更新、精準查詢、自動匯總、智能分析。實現與“大綜合一體化平臺”執法監管數字應用平臺互聯互通，執法檢查和案件查辦信息推送和數據共享，提高執法檢查和行政處罰規范化水平，避免“寬松軟”。

3.推動統計監督常態化。通過“日常監督”模塊及時記錄黨委政府、職能部門和統計機構統計法定職責履行情況和防治統計造假工作情況，實現線上常態化監督，并為實地督察提供參考。推進統計監督與紀檢、組織、巡視、審計監督貫通協調建立多跨協同，實現線上線下、全方位、立體式監督協同。

| 問題與建議

統計大腦建設取得了階段性的成效，但對標預設建設目標，對照實戰應用效果，還有不少問題需要正視。比如數據歸集力度與數據安全責任風險矛盾，統計業務對大腦功能現實需求和統計大腦創新需求開發的矛盾，統計大腦對應用正向支持與應用對大腦反哺的矛盾，本地系統建設先行創新與國家統計局統一部署的矛盾等。我們應充分認識統計大腦建設的長期性和艱巨性，對標“數據治理、業務協同、應用集成、智能共享、改革支撐、安全可靠”的開放性統計智能生態目標，兼顧安全與發展、當前與長遠、守正與創新，建立動態評估和調整機制，穩步推進各項建設。當前，重點從三方面完善迭代。

（一）堅持安全底線，著力完善數據資源體系

完善權限體系，根據組織架構同步人員信息，開通統計大腦各應用權限體系，實現省市縣三級、其他政府部門統計相關人員按權限查看使用各應用的目標，并自動對接人員信息，實現人員崗位變動后權限自動調整功能。完善數據歸集機制，補充各類基層表、綜合表、部門指標等充實數據庫內容，對數據庫填報數據進行驗證及糾錯，對各專業逾期未報指標進行提醒催報。完善數據共享機制，修訂完善數據共享歸集規則，為推進共享回流提供制度保障。完善數據安全機制，建立健全數據安全和隱私保護機制，確保數據的完整性、保密性和可用性。

（二）堅持實戰導向，著力完善智能化功能體系

根據應用反饋持續推進算法模型的訓練和優化，實現GDP 戰略目標管理等現有業務模塊智能化能力演進升級。持續豐富知識圖譜內容，更新經濟形勢圖譜、統計法律法規圖譜、統計調查制度在內的知識圖譜庫，實現模板化智能分析文章編輯。創建便捷組件，實現數據治理平臺、AI 一站式服務平臺等各技術性平臺功能的便捷化操作，更好滿足統計人員對數據加工、預測預警、大屏構建等自定義業務功能需要。

（三）堅持系統觀念，著力完善綜合集成體系

以統計大腦為底座，進一步優化統計大腦與各應用的綜合集成模式，推動各應用數據、組件、業務智能模塊的集中沉淀。強化綜合統籌，減少重復功能建設，實現跳轉更加順暢，用戶體驗更加友好。以統計大腦為統一操作平臺，不斷完善豐富“我的智能中心”模塊，并由省級向市縣層級延伸。以統計大腦為駕駛艙展示窗口，集中直觀反映省市縣三級統計數字化建設成效。對標國家統計局智慧統計，積極爭取浙江省節點建設，實現上下數據貫通、系統銜接。