智慧信访大数据解决方案,助力打通服务群众“最后一公里”

发布时间:2023年12月21日

? ? ?近年来,随着互联网信访平台的高质量发展,网上信访成为了群众提出意见和诉求的主要渠道,在信访总量中的占比逐年提高,手机信访、微信信访的开通,更带动网上信访向“掌上”延伸,这些变化导致信访件数量大幅增长。由于目前所有信访件均需经过人工阅读整理,致使信访业务人工工作量逐年增加。如何提升信访工作效率,成为当前行业面临的迫切问题。


? ? ?传统信息技术主要解决结构化数据处理的问题,在信访领域数据的采集、存储、流转和统计方面发挥较大作用,但阅读信访件、查找重件、理解信访件内容并设置相关分类、归属等操作仍需要大量人工劳动介入。
? ? 在计算机科学、互联网技术与人工智能应用的促进下,计算性能和存储能力不断提高,模拟人脑神经网络工作方式的深度学习技术逐渐从理论走向实际。信访业务非常适合应用传统自然语言处理与深度学习技术,释放简单重复工作所占据的大量生产力,为信访业务办理赋能。
? ? ?为什么要搭建智慧信访平台?
? ? 1、运用“网络+信访”模式,搭建群众信访“连心桥”
? ? 2、实施“大数据+网格”管理,打好隐患化解“组合拳”。
? ? 3、推动“法治+德治”共用,奏响社会治理“和谐声”
? ? ?泰迪智能科技大数据智慧信访解决方案简介:
? ? ?通过智慧信访大数据分析研判平台建设,实现基于全域“一张图”的可视化呈现,实现辖区内群众诉求的综合态势、社会风险预测预警信息全要素动态展示,为业务管理分析、风险研判预警和可视化指挥调度提供超前、快速、精准的决策支持。统一协调各方处置力量,实现全区综合指挥调度“全”联动,形成“平战结合、一图多景、要素集成”的可视化、立体化综合指挥调度能力。提供社会稳定态势全面感知能力,精准把握变化趋势、快速定位业务堵点、群众关注热点,提供社会风险预警预防等智能决策支撑,整合事件、视频、数据、处置力量,提供一体化快速调度手段,为我区各级党委和政府决策开展指挥决策、风险预警、考核督导等工作提供可视化、场景化管理。
? ? ?1、数据来源
? ? ?综合采集国、省、市、县等各级信访部门在信访件登记、告知、受理、办理、复查与复核、督办等业务流程中积累的内部信访数据,结合公安、教育、财政、住建、残联、民政、卫健、人社、工商、银行、税务、公积金等与信访人相关的外部行业部门数据和互联网重大事件、案件、舆情、社交媒体等互联网数据。
? ? ?2、数据整合与集成
? ? 采用由泰迪自主研发的数据集成工具JQ_ETL、数据共享交换平台和网络数据采集工具采云Spider,实现内部信访数据、外部行业部门数据以及互联网数据的自动化整合与集成,通过工具提供的图形化界面实现数据集成任务的快速开发、部署与配置。
? ? ?3、信访数据资源中心
? ? ?信访数据资源中心以信访人、信访件等信访基础要素为索引,以大数据处理思想与技术挖掘信访人、信访事件、信访热点、信访案件地理信息、信访典型案例、信访行业知识等信访要素间的关系,建立内部信访资源库、共享交换数据资源库、互联网数据资源库、GIS地理信息数据库、信访行业知识库、信访行业模型库等信访数据主题库。
? ? ?4、应用支撑平台
? ? ?应用支撑平台基于泰迪大数据平台进行快速建设与开发,并对系统的安全性、可靠性、扩展性和性能提供了有效保障,平台提供数据建模平台、智能可视化工具、智能标注子系统、模型训练子系统、智办微服务子系统、GIS平台等子平台和服务,具备大数据采集与管理、统一数据建模与元数据管理、数据集成与数据交换、海量数据存储与处理、数据资产管理、数据可视化、数据挖掘与分析、数据质量管控等数据处理关键能力。
? ? ?5、应用服务系统
? ? ?应用服务系统由信访事项智能业务办理,信访问题智能分析研判,信访工作智能考核评价三个部分组成,信访数据中蕴含着丰富的社情民意,是重要的执政资源,是一座信息“富矿”,智能服务系统为深入了解民情,精准体察民意提供了技术平台。
? ? ?6、可视化展现
? ? ?利用泰迪BI商业智能平台简便、易用、快捷的实施过程,建立覆盖大屏、移动终端和WEB端的全面数据可视化展现方式和丰富多样的数据可视化展现手段。
? ? ? 智慧信访大数据平台主要特点:
? ? ?1、统一门户
? ? ?2、智能处置
? ? ?3、流程透明
? ? ?4、效能公示
? ? 泰迪大数据智慧信访解决方案优势:
? ? 1、泰迪科技已经在北京市信访办、深圳福田区信访局、陕西西咸新区信访局成功实施智慧信访项目,并得到客户的高度认可。
? ? 2、本地化服务团队,可定制编写大数据项目分析报告;公司高度重视,组建了以智慧信访为主营业务的事业部,力求在信访行业大数据分析做出应有的贡献。
? ? ? 智慧信访大数据解决方案,助力打通服务群众“最后一公里”。

文章来源:https://blog.csdn.net/tipdm0526/article/details/135123636
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