何華康：智慧監(jiān)管—信息技術(shù)的應(yīng)用
日期：2019-12-27
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謝謝各位！跟前面幾位教授和專家講的有點(diǎn)不同，他們的精彩演講都是從宏觀角度,，從行業(yè)發(fā)展的角度論述和分析,，都是前瞻性比較強(qiáng)的。而我說的內(nèi)容,，第一,，比較局限、微觀,，說智慧化也只涉及監(jiān)管,；第二，更多的是向后看,，就是回顧過去的事,，中間發(fā)生過的一些問題，如何在向前進(jìn)的時(shí)候糾正,；第三,，今天只是說到監(jiān)管，而且是從工程的角度看問題,。剛才聽了幾位專家的發(fā)言后感覺,，郵政業(yè)與國(guó)家大的發(fā)展方向和政策密切相關(guān)，前面幾位專家從產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,，從郵政部門對(duì)產(chǎn)業(yè)的服務(wù)角度深入分析,，說的都是大事，我今天只限于智慧監(jiān)管。
一,、監(jiān)管需要信息技術(shù)的支撐
前幾年,，我們經(jīng)歷了郵政業(yè)安全生產(chǎn)信息化工程和后來的“綠盾”工程，都在講要用信息技術(shù)和智慧化的技術(shù)解決郵政業(yè)監(jiān)管方面存在的問題,。我本人感覺智慧化,、數(shù)字化、信息化實(shí)際上說的是一回事,，只不過每個(gè)階段需要有個(gè)新穎一些的名詞來代表,。智慧化實(shí)際上跟信息化并沒有什么本質(zhì)區(qū)別。叫數(shù)字XX,、信息XX,、或是智慧XX，沒有本質(zhì)的差別,。我們現(xiàn)在說智慧監(jiān)管,，實(shí)際上是在說，要用信息技術(shù)解決監(jiān)管中全局性的,、針對(duì)性,、敏捷性問題和實(shí)現(xiàn)高效率低成本監(jiān)管。是郵政業(yè)信息化的一個(gè)組成部分,，也是信息化整個(gè)過程中的一個(gè)階段,。
二、數(shù)據(jù)分析是基礎(chǔ)
當(dāng)前階段智慧化的關(guān)鍵技術(shù)離不開數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù),。早在90年代,，應(yīng)用軟件的設(shè)計(jì)上有“Data-centric”和“Process-centric”兩種不同的技術(shù)路線。當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)應(yīng)用主要技術(shù)路線是以過程為中心的設(shè)計(jì),，也就是“Process-centric”,，這基本上符合當(dāng)時(shí)信息化的大的需求和大的趨勢(shì)，當(dāng)時(shí)一件重要的事,，是試圖通過信息化的過程,，把過去分散的、不規(guī)范的,、各行其是的做法借助信息系統(tǒng)統(tǒng)一起來,、規(guī)范化。但在這種技術(shù)路線下,，數(shù)據(jù)往往只是過程中的處理對(duì)象,，是中間產(chǎn)物，一般不會(huì)將數(shù)據(jù)當(dāng)作一個(gè)寶貴的資源保留下來,。而當(dāng)時(shí)像美國(guó)IBM公司等,，提出了“Data-centric Computing”這一理念,。數(shù)據(jù)與過程相比，數(shù)據(jù)更重要,，數(shù)據(jù)是信息系統(tǒng)中最寶貴的資產(chǎn),。過程處理完畢就把數(shù)據(jù)扔掉，不保留了,，是極大的浪費(fèi),。當(dāng)時(shí)討論的時(shí)候，我是站在“以過程為中心”的立場(chǎng)上說活,，當(dāng)然,，也沒辦法否認(rèn)人家說的理念很先進(jìn)，只能說各有所長(zhǎng),、各有天地,。
到今天，時(shí)間已經(jīng)過了大約20年,，回過頭來看,，今天要走的路線肯定是“Data-centric”，就是以數(shù)據(jù)為中心設(shè)計(jì)系統(tǒng),，將數(shù)據(jù)當(dāng)作系統(tǒng)最重要的資產(chǎn),，持續(xù)利用數(shù)據(jù)的價(jià)值。
數(shù)據(jù)這種資產(chǎn)與其他實(shí)體資產(chǎn)不一樣的地方是：實(shí)體資產(chǎn)多半是耗盡型的,，越用越少，比如能源,；但是信息資產(chǎn),、數(shù)據(jù)資產(chǎn)是越用它的價(jià)值越高，越積累它的價(jià)值也越高,。真正的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值不完全體現(xiàn)在采集期間和及時(shí)處理階段,，而是在精心維護(hù)整理之后。
三,、大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程
最近幾年業(yè)界非常熱衷于大數(shù)據(jù),，但是存在一個(gè)不好的現(xiàn)象：一開始聚焦于數(shù)據(jù)量的“大”就看成是歸集的過程，以為越多越好,，只要有數(shù)據(jù)就行,，歸集了大量即使是當(dāng)時(shí)看也沒有價(jià)值的所謂“大數(shù)據(jù)”，之后毫無用處,，可以說是存了一堆“數(shù)據(jù)垃圾”,。很多所謂大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，建了很大的機(jī)房,，購買了大量的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備,，卻忘記了數(shù)據(jù)的用途,，更忘記了利用數(shù)據(jù)要靠軟件、方法和模型,。今天,，大多數(shù)人已經(jīng)意識(shí)到，需要有目的地采集數(shù)據(jù),，根據(jù)需要采集數(shù)據(jù),；需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的分類和標(biāo)引；特別是要聚焦于數(shù)據(jù)的分析利用,，以用為綱,。
四、大數(shù)據(jù)工程的關(guān)鍵
現(xiàn)在幾乎所有信息化項(xiàng)目,，比如智慧郵政,、智慧海關(guān)等等各種智慧化項(xiàng)目中，大數(shù)據(jù)肯定是占據(jù)了重要的位置,。立項(xiàng)之初必須要解決的問題是：確切定義數(shù)據(jù)分析所要解決的問題,。用什么方法可以利用數(shù)據(jù)解決這些問題，利用數(shù)據(jù)能不能解決這些問題,，可以解決到什么程度,。這就是大數(shù)據(jù)工程部分的需求分析必須回答的問題。
采集來的數(shù)據(jù)量大到一定程度,，特別是進(jìn)入PB數(shù)量級(jí)的時(shí)候,，如果沒有分類標(biāo)引，這些十分有價(jià)值的數(shù)據(jù)就有可能無法有效利用,，早期數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目就已經(jīng)意識(shí)到這一問題,，因而除了倉庫，還提出了“集市”的概念,，依“專題”將數(shù)據(jù)和分析任務(wù)分類,，這已被證明為行之有效。
另外一個(gè)問題,，就是建設(shè)重點(diǎn)到底是什么,，是數(shù)據(jù)歸集量，還是計(jì)算存儲(chǔ)等硬件設(shè)施,，還是處理分析方法和模型,？到今天為止我們遇到的最大問題，就是不舍得和不知道在模型和方法上多投入,。分析方法和模型不屬于IT行業(yè)的專長(zhǎng),，但是正因?yàn)槲覀儾痪邆溥@個(gè)能力，才更需要從外部,，從研究機(jī)構(gòu),、大學(xué),，甚至學(xué)者個(gè)人那里去尋找資源。如果立項(xiàng)階段不能確定模型,、分析方法及其投資,，正好說明我們還沒有找到合適的答案。
五,、監(jiān)管智慧化
監(jiān)管面臨兩個(gè)需要解決的問題：一是監(jiān)管對(duì)象數(shù)量多,，分布寬泛；二是不規(guī)范行為隨機(jī)分布,。這對(duì)監(jiān)管形成不小的挑戰(zhàn),。在“綠盾”工程中，提出視頻聯(lián)網(wǎng),、聯(lián)機(jī)監(jiān)測(cè)等聯(lián)網(wǎng)工程,，這些系統(tǒng)建立起來之后，能夠監(jiān)測(cè)有毒化學(xué)品,、毒品和非法出版物嗎,？這種龐大系統(tǒng)能夠做到合理的投入產(chǎn)出比嗎？能夠持續(xù)運(yùn)行和發(fā)展嗎,？這說明了現(xiàn)代信息技術(shù)雖然有一些人力無法企及的能力,，但如果沒有精心設(shè)計(jì)，盲目應(yīng)用,，也未見得能達(dá)到期望的效果,。發(fā)現(xiàn)有效解決問題的方法之前就大規(guī)模的鋪開，最后的結(jié)果很可能是浪費(fèi),?？茖W(xué)設(shè)計(jì)試驗(yàn)試點(diǎn)方法，在試驗(yàn)中摸索,、改進(jìn)，或許努力之后會(huì)有成果,。
六,、數(shù)據(jù)分析
海關(guān)和稅務(wù)在多年的探索中，形成了所謂的風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制,。面對(duì)巨量監(jiān)管對(duì)象和有限的監(jiān)管力量的矛盾,，提出了“風(fēng)控系統(tǒng)”的概念。在隨機(jī)抽取檢查對(duì)象的基礎(chǔ)上,，為了提高開箱,、掏箱的成功率，必須分析監(jiān)管對(duì)象的行為,，區(qū)分貨品,、包裝,，根據(jù)分析走私、違規(guī)的風(fēng)險(xiǎn),，確定篩選對(duì)象,，這就是風(fēng)控系統(tǒng)。稅務(wù)稽查與之十分相似,，只是交易行為涉及雙方,，雙方的關(guān)系成了通同作弊的條件，也成了風(fēng)控分析的重點(diǎn),，關(guān)系圖譜成為一個(gè)有力的工具,，實(shí)踐證明對(duì)圖譜的分析和利用，能夠產(chǎn)生很好的效果,。
對(duì)于對(duì)象的分類和按類處置,，聽起來非常簡(jiǎn)單，但是要想在真正實(shí)踐過程中去做好并不容易,。特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，分類、標(biāo)引和檢索尚未找到滿意,、完美的解決方案,。郵政業(yè)不妨借鑒海關(guān)和稅務(wù)等部門的成熟經(jīng)驗(yàn)，在監(jiān)管工作中充分應(yīng)用數(shù)據(jù)分析這一利器,。
前些年在數(shù)據(jù)處理能力大幅度增長(zhǎng)的情況下,，有人提出不再需要采樣，一切可以全量處理,，并且全量分析可以避免不當(dāng)采樣造成的扭曲,。然而所謂的“全量”是真正的全量嗎？如果采用科學(xué)的抽樣方法,，樣本的屬性能夠反映全量的屬性,，為什么還要耗費(fèi)巨大的精力和時(shí)間，對(duì)所謂“全量”進(jìn)行無謂的分析處理,？更何況抽樣方法本身就是一個(gè)研究,、發(fā)現(xiàn)的寶庫，可以幫助你從不同的視角研究數(shù)據(jù),，提供許多富有想象力的可能選擇,。
七、預(yù)測(cè)預(yù)警
數(shù)據(jù)分析的一大用途是預(yù)測(cè),，用模型對(duì)已知結(jié)果進(jìn)行分析,，很多時(shí)候是為了對(duì)未來、未知的結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè),。
八,、提高效益是關(guān)鍵
如果信息化不能帶來效益,，對(duì)業(yè)務(wù)工作效率、成效不起作用,，就失去了意義,，就沒有理由冠以“智慧”二字。發(fā)改委項(xiàng)目審批中極其重要的一項(xiàng)工作是確定項(xiàng)目建設(shè)的目標(biāo),，制定可考核的量化目標(biāo),。財(cái)政資金則強(qiáng)調(diào)“績(jī)效評(píng)價(jià)”，績(jī)效評(píng)價(jià)的主要指標(biāo)是“產(chǎn)出”指標(biāo)和“效果”指標(biāo),，去年9月份中共中央,、國(guó)務(wù)院關(guān)于財(cái)政資金績(jī)效評(píng)價(jià)文件中說：“花錢必問效、無效必問責(zé)”,，而且是終生追責(zé),。我們必須對(duì)此有充分的認(rèn)識(shí)和警覺，謹(jǐn)慎再謹(jǐn)慎,。申請(qǐng)所有項(xiàng)目,，必須做到目標(biāo)明確，邊界確定,，方案具體,，措施得當(dāng)，投資合理,。必須對(duì)業(yè)務(wù)工作產(chǎn)生盡可能高的效益,。
我講的內(nèi)容很窄，或許作用不大,，“效益不高”,，抱歉！
感謝大家的聆聽,，謝謝,！
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