政府智能为政府决策保驾护航

张晓莉

走进裁缝店，裁缝师要无一例外地了解顾客喜欢的颜色、款式、面料，测量每个人的三围尺寸，掌握了这些信息他才能为顾客量身打造一套既舒适又合身的新衣服，这一司空见惯的生活常识告诉我们：信息对于决策至关重要。

相比之下，政府系统更为庞杂，一个决策——尤其是在重大问题、突发事件时的决策会波及到大量人群，产生更大影响。因此，对于政府部门来说，全面完整的信息收集、分析和挖掘更为重要。为了给政府决策提供有力的数据支撑，智能化手段在政府领域得到广泛应用，“政府智能”也越来越受人关注。广泛的收集、分析数据，将数据转化为信息，把信息变成知识，用知识支撑决策，以数据、信息、知识为基础共同服务于决策过程，这一智能技术和理念在政府领域的应用则称为“政府智能”。

近日，记者就此话题采访了中国科学院研究生院金融科技中心首席科学家兼副主任刘世平博士。刘世平博士拥有10多年商业智能领域的国际开发和管理经验，曾任IBM公司服务部全球金融行业数据挖掘咨询组组长及商业智能首席顾问。他被公认为业内资深的商业智能（数据仓库、数据挖掘）专家，他代表着该领域的全球顶尖水准。他表示，政府智能有着广泛的应用前景，它将成为政府及时、准确、高效决策的好帮手。

理念：脱离拍脑袋决策的时代

智能化的技术和理念都源于西方。在我国，政府智能的概念还不太为人所知，为了理清政府智能的含义，刘世平举了一个中西餐对比的例子。中国人“盐少许”的艺术让中餐味道几乎没有雷同，而西方人标准化的习惯让西餐如出一人之手，这种差异折射出中西方文化的差异，反映在决策层面就表现为西方人更讲究用标准化的客观数据作为决策依据，而中国人则更多凭借“经验”、“脑袋”等“长官意志”，这也为决策的准确性埋下隐患。政府智能则避免了感性的长官意志，应用智能化手段为政府决策提供客观数据、信息、知识等依据。

谈到政府智能不得不先提及商业智能（Business Intelligence，简称BI）。商业智能是智能化手段在商业领域的应用，这个概念最早由Gartner Group（全球比较权威的研究组织）于1996年提出来，它利用数据仓库、数据分析、数据挖掘等技术将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策。刘世平说，智能化技术的应用在风云变幻的商业领域成绩斐然，“商业智能”在业界已经耳熟能详；同样的技术，同样的理念，智能化手段在政府领域中的应用效果也已初入端倪，“政府智能让我们脱离拍凭脑袋决策的时代”。

与商业智能的概念相对应，政府智能则是指政府在决策过程中摆脱了传统的靠拍脑袋、靠经验的做法，应用智能化手段利用数据、信息、知识支撑决策过程。如政府面对突发事件时的应急系统便是智能化技术应用的一个方面，它帮助政府对信息进行快速收集、整理、处理和分析，在此基础上发布应急措施。

再如证券监管领域，证监会要对所有的证券行业的企业进行监管，保障交易过程中的公平、公正性，避免融资企业欺骗股民。而政府进行监管的依据同样是收集大量信息，进行企业信息的及时披露。从监管角度讲，通过对数据的分析，监管部门会发现一些规律，让监管更加有效，让政策制定的途径、目的、手段和方法更具科学性，从而在政策、法规方面制约一些不法行为。由此可见，应用智能化手段的最终目的是为了使社会更加和谐、竞争更加公平、决策更加及时，以此更好地服务社会。

应用：范围广泛前景广阔

十七大报告中明确提出要“推进决策科学化、民主化，完善决策信息和智力支持系统”，增强决策透明度和公众参与度——这表明民主决策要更多地依靠信息化手段。政府智能的应用正是顺应了这一要求。

目前来说，政府智能在政府的很多领域都有应用。刘世平介绍说，税务部门的应用已经比较成熟，各个地方都在建立税务部门的数据仓库，税务部门根据这些信息判断企业的应缴税额，判断税收的增长情况，从而掌握全局，督促企业真正做到诚信纳税。另外，证监会基金部对基金的监管、上交所对上市公司的监管、保监会对所有保险公司的监管、银监会对银行报表的监管，人民银行征信管理中心对中小企业的监管等，这些监管过程需要大量数据信息的收集、整理、分析和挖掘，并在此基础上做出合理的决策。

同样，在政府网站设计方面，智能化手段也有用武之地。网上办事、信息发布和政民互动是目前政府网站的三大主要功能，公民上网查询信息和办事的便捷性直接影响到网上政府服务的效果，如何使网民以最快的点击路径进入页面是政府网站优化的重要方面。网站点击路径分析和优化——这一智能化手段让政府网站设计更具人性化，就像选择杂志的封面一样，使网民在初始页面上便可以直接锁定目标，使政府网站点击路径更加便捷。

困境：当理想遇到现实

诚然，政府智能在政府领域的应用效果已经初露端倪，但是，实际工作中仍然存在很多障碍。

长久以来，在我国特有行政体制下形成的长官意志让决策过程更多依赖经验、拍脑袋，缺乏系统、深入的数据分析和挖掘。然而，“没有调查，就没有发言权”，调查研究对于正确决策重要十分。刘世平说，实际上，政府都希望自己的决策更加英明，他们的决策需要有效信息的支撑。政府智能就是在做调查研究，通过分析数据得出相应结论。

另外一个重要的问题则是政府智能本身的问题即数据不能完全满足决策的需要。由于牵涉到的面比较广，数据收集本身难度很大，这给数据收集、数据质量、数据存储带来很多挑战。其中，数据标准和数据共享的问题首当其冲。涉及到工商、税务、统计等多个部门时，各家有各家的数据，到底以哪家数据为准？“书同文、车同轨”的问题不解决，不仅增加各个部门的工作量，也不能对现有数据进行充分利用，造成资源的严重浪费。因此，数据分类标准体系的建立已被提上日程。

值得一提的是，在去年11月份，由国家财政部牵头，工信部、税务总局、审计总署、国资委和人民银行、证监会、银监会、保监会等九个部委联合成立了会计信息化委员会暨XBRL指导委员会和XBRL中国执行委员会，专门解决各部门数据标准体系的问题 ，使信息收集更加便捷、统一，这将为政府决策提供更为完整、系统的数据支撑。