浅谈社保数据治理在有效解决脱保断保漏保中的作用

王志彪

摘要：本文主要探讨了社保数据治理在有效解决脱保、断保、漏保问题中的关键作用。通过对社保数据的深度整合、精准管理和有效比对分析，社保数据治理能够实现参保信息的实时监控、准确核查与及时补充，从而显著提升社会保障体系的覆盖面和运行效率，减少因脱保、断保、漏保带来的收入减少和社会风险。本文将从社保数据治理的基础建设、智能化应用以及社会治理效能三个方面展开深入讨论。

关键词：社保数据治理；脱保；断保；漏保；社会保障

随着我国社会保障体系的不断完善，确保公民全面、连续参保的重要性日益凸显。然而，现实中存在的脱保、断保、漏保现象严重影响了社保制度的公平性和有效性。在此背景下，社保数据治理作为解决此类问题的重要手段，通过优化数据资源管理，提高数据质量，强化数据分析应用，对于预防和纠正脱保、断保、漏保现象具有显著价值。本文旨在详细剖析社保数据治理在这一过程中的功能与实践路径。

一、社保数据治理的基础建设：构建全面、精准的参保数据库

社保数据治理的基础建设是有效解决脱保、断保、漏保问题的基石，其核心在于构建一个全面、精准且实时更新的参保数据库。

（一）数据采集标准化：规范流程，确保信息完整无遗漏

在实际操作中，社保机构需借助信息技术手段，搭建标准化的数据采集平台，严格执行数据录入、审核、校验等环节，对参保单位和个人的信息进行全面、细致的收集，尤其是针对流动人口、灵活就业人员、新业态从业人员等特殊群体，确保其参保信息不被遗漏。同时，加强与公安、司法、民政、税务、工商、就业等部门的数据对接共享比对，实现源头数据的真实、准确和及时更新[1]。

（二）数据整合一体化：打破壁垒，实现跨部门、跨地区数据共享

社保数据的有效治理还需要破除部门间、地区间的“信息孤岛”，实现数据的一体化整合。为此，社保部门需要积极参与国家层面的数据共享交换平台建设，推行数据接口统一标准，实现跨部门、跨层级、跨地域的数据互联互通。通过一体化的数据整合，社保部门能实时获取到涉及参保对象身份、就业状况、收入水平等相关变动信息，及时调整参保策略，避免断保、漏保的发生。

（三）数据更新动态化：建立机制，实时跟踪参保人员状态变化

为了应对参保人员状态的动态变化，社保数据治理体系必须具备强大的数据更新能力。这意味着要建立健全数据更新的长效机制，如定期批量更新、实时变更推送等，确保参保人员的就业状况、缴费情况、待遇享受等信息随其实际情况同步更新。实时的数据追踪和更新不仅能快速响应参保人的需求变化，还能为社保管理部门提供实时监测和预警的能力，有效防范和处理脱保、断保、漏保问题，从而有效维护社会保障体系的稳定运行，为全民提供切实可行的数据保障。

二、社保数据治理的智能化应用：挖掘数据潜力，精准识别并预警脱保断保漏保风险

社保数据治理步入智能化时代，利用大数据、人工智能和区块链等先进技术，不仅能够高效处理海量参保数据，更能深入挖掘数据背后的潜在规律和风险信号，进而实现对脱保、断保、漏保风险的精准识别与事前预警。

（一）利用大数据技术进行参保行为分析，提前发现潜在脱保断保风险群体

大数据技术以其强大的数据处理和分析能力，能够对参保人员的历史缴费记录、工作变动、年龄结构、地域分布等多种因素进行综合考量。通过深度学习研判、关联分析比对等方法，社保部门可以构建参保行为模型，对不同人群的风险特征进行画像，揭示出可能面临脱保、断保风险的特定群体[2]。例如，通过对历年缴费数据的比对分析，可识别出缴费不稳定、频繁变换工作地点或行业的个体，从而有针对性地采取措施，提前介入干预，减少潜在的断保风险。

（二）运用人工智能算法预测参保中断趋势，为政策制定提供科学依据

人工智能算法，尤其是机器学习算法，可以通过历史数据训练模型，预测未来参保人群的变化趋势和参保行为走向。这些预测模型有助于社保部门提前预判哪些区域或群体可能出现大规模参保中断，进而提前规划相应的政策调整和宣传引导措施。比如，通过时间序列分析和预测，可以估算出某个时间段内可能出现大量断保的人群规模，为政策设计者提供科学的决策支持，以更有效的政策措施降低断保率。

（三）依托区块链等新兴技术，保障数据安全，提升社保业务透明度与公信力

区块链技术因其分布式账本、加密验证和不可篡改的特性，极大地提升了社保数据的安全性和透明度。在社保数据治理中引入区块链技术，可以确保参保信息在流转和共享过程中的真实可靠性，有效防止数据篡改和伪造，从而增强参保人员对社保体系的信任感。此外，通过智能合约等技术手段，可以实现社保资金划拨、待遇发放等关键业务环节的自动化处理，减少人为操作失误导致的漏保问题，并使得整个社保业务流程更加公开透明，有利于政府监管和社会监督，进一步提升社保工作的公平公正和高效运作。

社保数据治理的智能化应用实现了从被动应对到主动预见的转变，既增强了对参保行为的洞察力，也提高了风险预警和防控能力，促进了社保业务流程的安全透明，有力地支撑了社会保障体系的健康有序发展。通过以上三大智能化技术的综合运用，社保部门能够在数据驱动下更为精准地服务于广大参保群众，切实保障其合法权益不受损害。

三、社保数据治理的社会治理效能：促进公正公平，提升社会保障服务效率

（一）通过数据治理降低脱保、断保、漏保发生率，保障公民社保权益

借助先进的数据分析技术和完善的社保信息系统，社保数据治理能够实时监控参保人的缴费状态和动态变化，通过精准识别高风险群体，及时预警可能的脱保、断保情况。通过对参保人个体情况的精细化管理，配合针对性的政策引导和便民服务举措，有助于消除因信息不对称、沟通不畅等因素造成的参保中断，最大程度地保障每个公民依法享有的社会保障权益得以充分实现[3]。

（二）优化资源配置，提升社会保障基金使用效率与可持续性

数据治理强化了对社保基金运行状况的监测与评估，基于全面准确的大数据，政府部门能够清晰掌握基金收支平衡、投资收益、支出结构等方面的情况，进而实施更为科学合理的基金管理策略。通过对基金需求的精确预测和供需匹配，避免资金浪费，合理配置和调度资源，不仅可以有效提升社会保障基金的使用效率，也有助于保持社会保障体系的长期稳定和可持续发展。

（三）推动社保公共服务数字化转型，增强公众满意度与获得感

社保数据治理的深化带来了公共服务方式的根本性变革。各地社保经办机构纷纷开展线上服务改革，打造一体化、全流程的数字化服务平台，如推行“互联网+社保服务”，实现参保登记、缴费、查询、待遇领取等各个环节的网上办理，甚至移动终端一键操作。这种数字化转型大幅减少了群众现场办理业务的需求，显著节约了时间和经济成本，使公众能够享受到更为便捷高效的社保服务，从而极大提高了公众对社会保障工作的满意度和获得感[4]。

社保数据治理在社会治理层面发挥了至关重要的作用，它以数据为核心驱动力，不断优化社会保障体系的运行机制，确保公民权益得到充分保护的同时，提升了整个社会服务体系的质量与效率，有力促进了社会公平正义与和谐稳定。随着新一代信息技术的持续创新与应用，社保数据治理将在未来社会治理效能提升方面展现更大的潜能。

四、结语

社保数据治理在有效解决脱保、断保、漏保问题中的作用不容忽视。通过构建全面、精准的参保数据库，社保部门在数据采集标准化、整合一体化以及更新动态化的基础建设中，成功打破了信息壁垒，确保了参保信息的完整准确，为有效管理参保状态奠定了坚实基础。而智能化应用则充分利用大数据分析、人工智能预测和区块链技术，精准识别并预警潜在风险，有力推动了社会保障服务的前瞻性和精准性，从而降低了脱保断保漏保的发生率。

参考文献

[1] 续瑾成.浅谈数据治理在数据质量管理中的作用[J].中国管理信息化, 2016.DOI:10.3969/j.issn.1673-0194.2016.18.133.

[2] 张琼文.试论数据治理在数据质量管理中的作用[J].通讯世界, 2017(3):2.DOI:10.3969/j.issn.1006-4222.2017.03.105.