烟台：营商环境创新案例——政务服务“智慧数治”模式

　　一、模式名称

　　政务服务“智慧数治”模式

　　二、内涵本质

　　“智慧数治”模式本质上是通过政务服务数据汇聚、数据分析、数据可视化，经过大数据模型分析，将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，在数据间建立联系、寻找关联，发现规律和特征，为提升政务大厅管理和服务水平提供科学依据，实现政务服务中心的数字治理、高效管理。

　　三、适用场景

　　具有一定规模或人流量的各级政务服务中心、部门单设政务服务大厅。

　　四、已覆盖范围和领域

　　烟台市政务服务中心、蓬莱区政务服务中心。

　　五、取得成效

　　一是从事项管理、人员管理、工作纪律管理、办事效能管理、办件管理、办事人群管理等6个层面构建起数据分析功能框架，涵盖人流量与业务占比分析、区域人流量分析、巡查问题分析、排队等候时间分析、窗口业务办理效率分析、满意度分析等70多项数据分析指标，汇聚了600多万条数据，建立起内容全面、标准规范的数据资源体系和数据资源支撑能力，为政务服务和管理决策提供数据支撑，管理效率提高了60%，实现“人治”到“数治”的转型。

　　二是通过服务异常预警，监测大厅窗口提供服务能力的动态变化，根据群众需要，快速实现对政务中心人员调配、窗口增减等服务力量的调整，应急服务反应处理速度提升80%以上，办事效率提升了60%，大厅窗口日均办件量由原来的1200件次提升至2000件次，群众平均排队等待时间由原来的30分钟缩短至15分钟以内，人均大厅逗留时间缩短40%以上。

　　三是通过对历史数据的分析，推断未来服务需求，累计提供各类有价值的服务需求预测及有效的辅助决策等信息1400余条，准确性、合理性达到85%以上。

　　四是通过对数据指标的关联性分析，将实际数据与可能的服务需求联系，发现群众的深层次服务需要，推动政务服务从被动响应型管理向主动推送型服务转型，从粗放化管理向精细化管理转型，群众“满意”评价率保持在99.99%以上。

　　六、在更大范围和更广领域推广建议

　　建议全省具有一定规模或人流量的各级政务服务中心、部门单设政务服务大厅推广。

　　七、主要做法

　　深入推进数字政府建设，让政务服务数据“说话”，把基于数据分析和运用的智慧政务服务建设，作为实现政务服务科学发展、高效管理与不断优化的重要抓手，实现管理提升和服务转型。

　　一是“全时全量”汇聚数据，夯实“数治根基”。数字化的核心是数据，推动政务数据高质量采集汇聚，是发展数字政务、推动数字化转型的先决条件。一是智能设备自动采集。利用政务服务中心的人流量实时监测摄像机、人员密度监测摄像机、行为分析摄像机、排队取号机、评价器等智能化设备，自动采集办事群众、工作人员的行为数据，实现人流量、人员分布、排队叫号时间、服务评价、在岗离岗、使用手机频率等300余项数据自动分类入库。二是平台数据对接采集。推进“两平台”融合，通过政务服务平台和智慧大厅管理平台数据对接，对大厅政务服务事项的办件数据和大厅的人员管理数据进行自动采集，涵盖事项数量、办件量、办理时长、工作人员考勤、请销假等各类数据130余项。三是人员巡查主动采集。管理人员对服务大厅进行日常巡查，利用智慧大厅手机端将环境卫生、设施设备巡检、物业管理等设备和系统无法获取的50余项数据，进行实时采集上传，提升数据的全面性、完整性。目前，服务大厅平均每天产生上万条数据，已累计汇集600多万条数据，建立起内容全面、标准规范的数据资源体系和数据资源支撑能力，为政务服务和管理决策提供数据支撑。

　　二是“实时翻译”数据成像，转化“数据语言”。利用数据图表将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，向使用者直观明了呈现大数据特征、特点，实现数据语言的高效传递。一是多形式展示。通过饼状图、柱状图、折线图、散点图等可视化图表方式展示政务服务事项办理情况以及政务大厅人流量、取（叫）号量、办件量、办理时间、等待时间等数据信息，为决策者从复杂、大量、多维度的数据中快速挖掘有效信息提供便捷途径。二是多维度展示。按照日、周、月、年的时间维度，事项名称、办件数量、办理人数的业务维度，办理超时、效率排序、巡检问题、违纪抓拍的效能维度进行数据分类统计，直观呈现各类关键指标的同比、环比分析。三是多层次展示。对各类图表进行多层级设计，使用者点击图表信息，即可弹出二级数据详情页面，对图标蕴含的丰富信息进行多层次展示，有效弥补普通图表信息简单明了但详情不足的缺陷。

　　三是“精准分析”破解玄机，发挥“数字效能”。从需求端、供给端做好数据分析应用，解读数据背后的含义，实现辅助管理和决策。一是事件预警。科学设定预警阈值，当监测到指标数据异常时，系统发出报警信息，提示管理人员及时介入应对。如排队等候时间“平均等候时长”超过25分钟时，系统自动向管理人员发出在岗人员不足或办事群众数量过多的异常提示，管理人员第一时间了解前后台工作人员配比情况，通过临时增加潮汐窗口、引导部分群众前往自助机办理等方式，分流人群，减轻排队拥挤，同时对办件效率低的窗口及时进行提醒监督，确保大厅高效运行。大厅管理实现实时预警、即时反应，人均大厅逗留时间缩短30%。二是趋势预测。科学建立模型，分析历史数据，推断未来服务需求，如通过对预约人次、人流量、办件量峰值等数据进行分析，预测未来群众对预约延时、免费邮寄、刻制印章等各类服务需求情况，提前做好人员、资金的统筹安排；通过对市场主体成立、注销数量等数据监测，实现对企业生存周期、市场淘汰率等指标的分析预测，分析出哪类主体消亡快、哪类主体生命力强、哪类主体属于高成长、哪类主体属于高衰退，为产业结构调整提供科学依据。目前，系统累计提供各类有价值的服务需求预测及有效的辅助决策等信息1400余条，准确性、合理性达到85%以上。三是关联分析。通过对数据指标的关联性分析，将实际数据与可能的服务需求联系，发现群众的深层次服务需要，如对人员近期取号窗口名称、取号次数等多项数据的相关性分析，当同一人员两周内在2个以上窗口取号，办理不同业务时，系统将提醒工作人员，进一步调查论证群众对“一窗受理”服务的需求，从而进行窗口整合和服务链条整合。通过对群众办理事项进行全生命周期关联分析，主动向群众提供“一件事”主题服务提醒，推动政务服务从被动响应型管理向主动推送型服务转型。

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