XX市XX区信用+社会治理综合试点项目需求说明.docx
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1、XX市XX区“信用+社会治理”综合试点项目需求说明一、服务清单及要求1 .项目背景为深化信用“531X”工程建设,充分发挥信用在全面数字化改革中的基础支撑作用,加快建立多层次的数字化信用赋能社会治理应用场景,助力形成自治、德治、法治相融合的基层治理方式,省信用XX建设工作联席会议办公室明确了XXXX的试点任务为综合治理试点。以县(市、区)、乡镇(街道)等为范围,构建省市县乡一体化的综合信用智能模型,解决监管力量不足,提升风险防范能力。“信用+基层治理场景。以县(市、区)综合治理平台为依托,对接基层治理四平台和网格化系统,建立“信用+基层治理”数字化应用场景。融合下行公共信用信息数据,安全生产、
2、消防、环保等重点行业信用信息数据,归集地方日常巡查信息数据、市场监管、群众举报等业务系统信用信息数据,建立信用分析预警模块,提供重点人群、重点场所、重点领域分析和预警,为科学合理调配监管、巡查执法力量,实施精准治理,解决基层执法力量不足提供信用支撑,提升基层执法效率。同时,带动园区、商圈、社区、乡村基层治理,提升社会诚信氛围。2 .项目建设目标贯彻省委十四届六次、八次全会建设省域治理现代化和数字化改革部署,推进全方位征信、全数据入信、全社会用信,发挥信用在社会治理中的基础作用,运用数字化技术、数字化思维、数字化认知,构建信用在社会治理领域数字化应用场景。通过“信用+社会治理”试点,总结可复制可
3、推广的经验案例,助推我省“县乡一体、条抓块统”社会治理机制改革,完善自治、法治、德治相融合的基层治理方式,提高治理效率,降低治理成本,提升社会自律水平、营造诚信氛围。3 .项目建设内容3.1 信用治安大屏围绕本地治理现代化,通过信用治安大屏的进行一屏掌控,实时掌握项目的建设成果,为项目的科学稳步推进提供精准支撑。主要对重点领域、重点区域的整体信用状况和推进情况进行一屏掌握,同时,支持弹窗形式的数据层层下钻,精细化查看信用维度的精细化统计结果。3.2 领域信用监管对信息主体基本信息进行信用画像后分析,画像内容主要包括企业的注册信息、股东高管信息、法定代表人信息、经营信息、涉诉信息、资质认证信息、
4、变更信息、等。3.3 村社信用监管村社信用,将采用企业信用、村社人员、特殊人群(刑满释放人员、吸毒人员、危险品从业人员、村社矫正人员、老年人、境外人口等)进行评价。企业以市监各行业领域信用风险模型结果以及通过对企业基本信息进行分析后的信用结果作为企业的信用评价(等级),村社人员相关数据通过归集基层四平台(对接乡镇系统采集人员相关数据)的个人相关数据进行指标体系的构建,最终把企业、村社人员积分和特殊人群的相关数据结合来评价各个村社的信用指数。3.4 数据协同平台建立数据协同平台,对归集的本地数据进行清洗、转换、整合,通过数据资源规划和数据资源分类管理,对本地数据进行管理,同时,开发标准接口,便于
5、与各项业务系统进行对接,实现业务交互。4 .建设要求4.1 数据对接通过数据采集模块从各数据源按采集数据目录的要求,定时从各业务系统采集业务数据。数据类部门主要涉及系统备注企业风险评价省、市发改、市场监管等部门省、市公共信用信息服务平台;三位一体系统食品生产处(市监)、食品流通处(市监)、餐饮处(市监)、安监职能、消防职能、卫健职能、交通运输职能、城市管理职能、环保职能、文化职能、广电职能、旅游职能、公安职能、人社职能、建设职能、农业职能、林业职能、国土职能、统计职能、教育职能、发改职能、气象职能、水利职能(职能部门对应的管辖企.业评价高中低风险)。企业基本信息省、市发改、市场监管等部门省、市
6、公共信用信息服务平台企业相关所有信息。基层治理综合信息、村社人员积分省、市委政法委基层治理四平台基层治理综合信息、村社人员积分。(1) 4.2数据库设计(2) 基础库建设基于平台应用场景、归集的数据类型,进行基础库设计,基础库建设主要包括了企业信息基础库(企业注册信息,经营信息等)、个人信息基础库(企业法人,高管信息等)、企业变更信息基础库(股权变更,法人变更信息等)、异常信息基础库(列严列异信息,失信信息等)、荣誉奖励信息基础库(红名单,商标专利等)、公共信用信息基础库(黑名单,欠缴水电费信息等)、行政处罚信息基础库(各部门行政处罚信息等)。(2)模型库建设基于构建的基础库,利用机器学习算法
7、等构建模型特征池,存储模型需要的底层数据和特征数据,为各个模型特征筛选提供特征支撑及部署模型计算服务。基于大数据分析挖掘技术,提供通用及个性化的深度分析挖掘模型,为应用系统在服务过程中提供配套的智能服务模型。(3)业务库建设基于应用场景需求以及模型计算结果数据,将建设相应的业务库进行数据存储,例如企业画像数据、数据大屏数据查询等。4.3 数据治理数据治理主要通过数据清洗、比对、转换、整合的方式进行:(1)数据清洗通过对新增数据源数据的抽取,并按照规则过滤不符合要求的数据,如不完整的数据、错误的数据和重复的数据、系统的各个环节可能出现的数据二义性、重复、不完整、违反业务规则等问题,将有问题的数据
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