一、模式名稱

　　政務(wù)服務(wù)“智慧數(shù)治”模式

　　二、內(nèi)涵本質(zhì)

　　“智慧數(shù)治”模式本質(zhì)上是通過(guò)政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化，經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)模型分析，將不可見(jiàn)的數(shù)據(jù)現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為可見(jiàn)的圖形符號(hào)，在數(shù)據(jù)間建立聯(lián)系、尋找關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律和特征，為提升政務(wù)大廳管理和服務(wù)水平提供科學(xué)依據(jù)，實(shí)現(xiàn)政務(wù)服務(wù)中心的數(shù)字治理、高效管理。

　　三、適用場(chǎng)景

　　具有一定規(guī)?；蛉肆髁康母骷?jí)政務(wù)服務(wù)中心、部門(mén)單設(shè)政務(wù)服務(wù)大廳。

　　四、已覆蓋范圍和領(lǐng)域

　　煙臺(tái)市政務(wù)服務(wù)中心、蓬萊區(qū)政務(wù)服務(wù)中心。

　　五、取得成效

　　一是從事項(xiàng)管理、人員管理、工作紀(jì)律管理、辦事效能管理、辦件管理、辦事人群管理等6個(gè)層面構(gòu)建起數(shù)據(jù)分析功能框架，涵蓋人流量與業(yè)務(wù)占比分析、區(qū)域人流量分析、巡查問(wèn)題分析、排隊(duì)等候時(shí)間分析、窗口業(yè)務(wù)辦理效率分析、滿意度分析等70多項(xiàng)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)，匯聚了600多萬(wàn)條數(shù)據(jù)，建立起內(nèi)容全面、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的數(shù)據(jù)資源體系和數(shù)據(jù)資源支撐能力，為政務(wù)服務(wù)和管理決策提供數(shù)據(jù)支撐，管理效率提高了60%，實(shí)現(xiàn)“人治”到“數(shù)治”的轉(zhuǎn)型。

　　二是通過(guò)服務(wù)異常預(yù)警，監(jiān)測(cè)大廳窗口提供服務(wù)能力的動(dòng)態(tài)變化，根據(jù)群眾需要，快速實(shí)現(xiàn)對(duì)政務(wù)中心人員調(diào)配、窗口增減等服務(wù)力量的調(diào)整，應(yīng)急服務(wù)反應(yīng)處理速度提升80%以上，辦事效率提升了60%，大廳窗口日均辦件量由原來(lái)的1200件次提升至2000件次，群眾平均排隊(duì)等待時(shí)間由原來(lái)的30分鐘縮短至15分鐘以內(nèi)，人均大廳逗留時(shí)間縮短40%以上。

　　三是通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，推斷未來(lái)服務(wù)需求，累計(jì)提供各類有價(jià)值的服務(wù)需求預(yù)測(cè)及有效的輔助決策等信息1400余條，準(zhǔn)確性、合理性達(dá)到85%以上。

　　四是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性分析，將實(shí)際數(shù)據(jù)與可能的服務(wù)需求聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)群眾的深層次服務(wù)需要，推動(dòng)政務(wù)服務(wù)從被動(dòng)響應(yīng)型管理向主動(dòng)推送型服務(wù)轉(zhuǎn)型，從粗放化管理向精細(xì)化管理轉(zhuǎn)型，群眾“滿意”評(píng)價(jià)率保持在99.99%以上。

　　六、在更大范圍和更廣領(lǐng)域推廣建議

　　建議全省具有一定規(guī)?；蛉肆髁康母骷?jí)政務(wù)服務(wù)中心、部門(mén)單設(shè)政務(wù)服務(wù)大廳推廣。

　　七、主要做法

　　深入推進(jìn)數(shù)字政府建設(shè)，讓政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)“說(shuō)話”，把基于數(shù)據(jù)分析和運(yùn)用的智慧政務(wù)服務(wù)建設(shè)，作為實(shí)現(xiàn)政務(wù)服務(wù)科學(xué)發(fā)展、高效管理與不斷優(yōu)化的重要抓手，實(shí)現(xiàn)管理提升和服務(wù)轉(zhuǎn)型。

　　一是“全時(shí)全量”匯聚數(shù)據(jù)，夯實(shí)“數(shù)治根基”。數(shù)字化的核心是數(shù)據(jù)，推動(dòng)政務(wù)數(shù)據(jù)高質(zhì)量采集匯聚，是發(fā)展數(shù)字政務(wù)、推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先決條件。一是智能設(shè)備自動(dòng)采集。利用政務(wù)服務(wù)中心的人流量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)攝像機(jī)、人員密度監(jiān)測(cè)攝像機(jī)、行為分析攝像機(jī)、排隊(duì)取號(hào)機(jī)、評(píng)價(jià)器等智能化設(shè)備，自動(dòng)采集辦事群眾、工作人員的行為數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)人流量、人員分布、排隊(duì)叫號(hào)時(shí)間、服務(wù)評(píng)價(jià)、在崗離崗、使用手機(jī)頻率等300余項(xiàng)數(shù)據(jù)自動(dòng)分類入庫(kù)。二是平臺(tái)數(shù)據(jù)對(duì)接采集。推進(jìn)“兩平臺(tái)”融合，通過(guò)政務(wù)服務(wù)平臺(tái)和智慧大廳管理平臺(tái)數(shù)據(jù)對(duì)接，對(duì)大廳政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)的辦件數(shù)據(jù)和大廳的人員管理數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)采集，涵蓋事項(xiàng)數(shù)量、辦件量、辦理時(shí)長(zhǎng)、工作人員考勤、請(qǐng)銷假等各類數(shù)據(jù)130余項(xiàng)。三是人員巡查主動(dòng)采集。管理人員對(duì)服務(wù)大廳進(jìn)行日常巡查，利用智慧大廳手機(jī)端將環(huán)境衛(wèi)生、設(shè)施設(shè)備巡檢、物業(yè)管理等設(shè)備和系統(tǒng)無(wú)法獲取的50余項(xiàng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)采集上傳，提升數(shù)據(jù)的全面性、完整性。目前，服務(wù)大廳平均每天產(chǎn)生上萬(wàn)條數(shù)據(jù)，已累計(jì)匯集600多萬(wàn)條數(shù)據(jù)，建立起內(nèi)容全面、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的數(shù)據(jù)資源體系和數(shù)據(jù)資源支撐能力，為政務(wù)服務(wù)和管理決策提供數(shù)據(jù)支撐。

　　二是“實(shí)時(shí)翻譯”數(shù)據(jù)成像，轉(zhuǎn)化“數(shù)據(jù)語(yǔ)言”。利用數(shù)據(jù)圖表將不可見(jiàn)的數(shù)據(jù)現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為可見(jiàn)的圖形符號(hào)，向使用者直觀明了呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特征、特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)語(yǔ)言的高效傳遞。一是多形式展示。通過(guò)餅狀圖、柱狀圖、折線圖、散點(diǎn)圖等可視化圖表方式展示政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)辦理情況以及政務(wù)大廳人流量、取（叫）號(hào)量、辦件量、辦理時(shí)間、等待時(shí)間等數(shù)據(jù)信息，為決策者從復(fù)雜、大量、多維度的數(shù)據(jù)中快速挖掘有效信息提供便捷途徑。二是多維度展示。按照日、周、月、年的時(shí)間維度，事項(xiàng)名稱、辦件數(shù)量、辦理人數(shù)的業(yè)務(wù)維度，辦理超時(shí)、效率排序、巡檢問(wèn)題、違紀(jì)抓拍的效能維度進(jìn)行數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計(jì)，直觀呈現(xiàn)各類關(guān)鍵指標(biāo)的同比、環(huán)比分析。三是多層次展示。對(duì)各類圖表進(jìn)行多層級(jí)設(shè)計(jì)，使用者點(diǎn)擊圖表信息，即可彈出二級(jí)數(shù)據(jù)詳情頁(yè)面，對(duì)圖標(biāo)蘊(yùn)含的豐富信息進(jìn)行多層次展示，有效彌補(bǔ)普通圖表信息簡(jiǎn)單明了但詳情不足的缺陷。

　　三是“精準(zhǔn)分析”破解玄機(jī)，發(fā)揮“數(shù)字效能”。從需求端、供給端做好數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，解讀數(shù)據(jù)背后的含義，實(shí)現(xiàn)輔助管理和決策。一是事件預(yù)警?？茖W(xué)設(shè)定預(yù)警閾值，當(dāng)監(jiān)測(cè)到指標(biāo)數(shù)據(jù)異常時(shí)，系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警信息，提示管理人員及時(shí)介入應(yīng)對(duì)。如排隊(duì)等候時(shí)間“平均等候時(shí)長(zhǎng)”超過(guò)25分鐘時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)向管理人員發(fā)出在崗人員不足或辦事群眾數(shù)量過(guò)多的異常提示，管理人員第一時(shí)間了解前后臺(tái)工作人員配比情況，通過(guò)臨時(shí)增加潮汐窗口、引導(dǎo)部分群眾前往自助機(jī)辦理等方式，分流人群，減輕排隊(duì)擁擠，同時(shí)對(duì)辦件效率低的窗口及時(shí)進(jìn)行提醒監(jiān)督，確保大廳高效運(yùn)行。大廳管理實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警、即時(shí)反應(yīng)，人均大廳逗留時(shí)間縮短30%。二是趨勢(shì)預(yù)測(cè)?？茖W(xué)建立模型，分析歷史數(shù)據(jù)，推斷未來(lái)服務(wù)需求，如通過(guò)對(duì)預(yù)約人次、人流量、辦件量峰值等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來(lái)群眾對(duì)預(yù)約延時(shí)、免費(fèi)郵寄、刻制印章等各類服務(wù)需求情況，提前做好人員、資金的統(tǒng)籌安排；通過(guò)對(duì)市場(chǎng)主體成立、注銷數(shù)量等數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)生存周期、市場(chǎng)淘汰率等指標(biāo)的分析預(yù)測(cè)，分析出哪類主體消亡快、哪類主體生命力強(qiáng)、哪類主體屬于高成長(zhǎng)、哪類主體屬于高衰退，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)。目前，系統(tǒng)累計(jì)提供各類有價(jià)值的服務(wù)需求預(yù)測(cè)及有效的輔助決策等信息1400余條，準(zhǔn)確性、合理性達(dá)到85%以上。三是關(guān)聯(lián)分析。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性分析，將實(shí)際數(shù)據(jù)與可能的服務(wù)需求聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)群眾的深層次服務(wù)需要，如對(duì)人員近期取號(hào)窗口名稱、取號(hào)次數(shù)等多項(xiàng)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，當(dāng)同一人員兩周內(nèi)在2個(gè)以上窗口取號(hào)，辦理不同業(yè)務(wù)時(shí)，系統(tǒng)將提醒工作人員，進(jìn)一步調(diào)查論證群眾對(duì)“一窗受理”服務(wù)的需求，從而進(jìn)行窗口整合和服務(wù)鏈條整合。通過(guò)對(duì)群眾辦理事項(xiàng)進(jìn)行全生命周期關(guān)聯(lián)分析，主動(dòng)向群眾提供“一件事”主題服務(wù)提醒，推動(dòng)政務(wù)服務(wù)從被動(dòng)響應(yīng)型管理向主動(dòng)推送型服務(wù)轉(zhuǎn)型。

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