大數據對社保的影響
1. 大數據對經濟社會生活的影響
最明顯的經濟效來益是：降低成自本、提高收益
通過大數據技術，企業可以更好的了解市場和發現自身存在的問題，制定相關的措施去解決這些問題，數據分析可以幫助企業明確業務組成，減去不必要的部分，降低成本、提高收益。
比如，大數據為美國的醫療服務業每年節省3000億美元，為歐洲的公共部門管理每年節省2500億歐元，為全球個人位置數據服務提供商貢獻1000億美元，幫助美國零售業凈利潤增長60％，幫助製造業在產品開發、組裝等環節節省50%的成本。
2. 電子社保卡有何作用
1、社保參保信息一目瞭然
有了電子社保卡，登錄相關APP，各項參保信息均在上面顯示得清清楚楚，就能更高水平、更大程度地保障公民的知情權。
2、對鼓勵更多人參加社會保險也大有益處
近些年，幾乎年年都有養老金入不敷出、不夠用的傳言。每次相關部門都會給予駁斥，論據充分有力。傳言年年有的原因之一，還是社保信息的透明度不夠。
電子社保卡普及後，每個人不僅能掌握自己個人賬戶上的余額、利息收入等信息，還能了解每年養老保險基金收入、支出等情況，也就不會輕易相信傳言了。
3、完善信息基礎設施
在數字經濟時代，電子社保卡全國網路的建構還能起到完善信息基礎設施的作用，以電子社保卡為線上身份認證憑證，能疊加眾多便民功能。
比如，電子社保卡實現全國聯網、全面普及後，每個人的歷史病歷、健康大數據的建立將變得更加簡單。現在，我們上不同醫院看病，都得和醫生說一遍自個兒的身體情況。
電子社保卡普及後，醫生填寫電子病歷，導入患者社保賬號，就能掌握患者的相關信息。時間長了，就能積累起每個人的電子病歷檔案和健康大數據，看病會少很多麻煩。
(2)大數據對社保的影響擴展閱讀
發展歷程
2018年4月22日，在福州舉行的首屆數字中國建設成果展覽會上，人社部簽發首張全國統一的電子社保卡，標志著社保卡線上線下全面打通，一個社保卡多元化服務生態圈業已形成。
截至2019年1月23日，中國統一的電子社保卡已在26個省份、230座城市簽發。2019年6月26日，北京市社保中心負責人回應，目前北京市正在積極推進電子社保卡應用，預計年內將開展試點，電子社保卡應用後，市民將獲得更多便利。
3. 大數據 對社會有什麼作用
主要由以下三點作用：
一、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。
雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
二、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。
在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
三、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
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大數據時代帶來的機遇：
1、社會治理是對社會的經濟、政治和文化等事務進行的組織、協調、指導、規范、監督的過程。它涉及合理有效配置社會資源，比如提供教育、文化、衛生、體育、社會保障等社會公共服務和公共產品，保障社會公平與公正；涉及通過行政及司法手段保障社會安全和社會穩定。
2、創新社會治理，是我國應對社會轉型、化解社會矛盾、協調利益關系、維護社會秩序所面臨的一項重大戰略任務。
3、大數據技術通過對海量數據的快速收集與挖掘、及時研判與共享，成為支持社會治理科學決策和准確預判的有力手段，為社會轉型期的社會治理創新帶來了機遇。
4. 大數據對經濟社會有哪些重要影響
楊善林院士：大數據與具體應用領域結合才能獲得大發展
（轉載文章，以下是節選部分）
楊善林在演講中指出：
1、我們高端裝備製造是事關國家經濟安全和國防安全的戰略性產業，其發展水平是國家科技水平和綜合實力的重要標志，是國家產業轉型升級的重要支援。
2、不同領域的科學、不同領域的企業家都應該有自己不同的思考，都應該有自己的認識，都應該有自己對大數據的定義。
3、圍繞大數據的相關科學研究和商業應用剛剛開始起步，大數據只有與具體應用領域緊密結合才能獲得更大的發展。
4、互聯網與大數據技術等新興信息技術的快速發展，深刻地影響著製造過程，改變了製造過程中人與人、人與組織、人與資源等交互方式，呈現出製造過程協同化、製造方式個性化、製造資源全球化、製造數據多元化、製造產品服務化等特點。
實際案例的話，華域雲腦提供了很多，關於工業、智能製造的，感興趣可以看看
5. 大數據對社會有哪些影響
一、思維方式改變
所謂思維方式，是一種習慣性的思考問題和處理問題的模式，並由此對我們的行為方式產生直接的影響。然而，如今大數據正影響著我們的思維方式。隨著網路、騰訊、淘寶等網路公司的迅速崛起以及他們的迅速致富，數據致富成了新的致富神話。先前那些房地產、電器大亨費了九牛二虎之力才取得的億萬財富，而這些網路數據商則在短短的幾年時間就迅速超越了這些實體公司的財富，並且所費人力、物力和財力甚少。
二、教育的改變
傳統的學校教育模式映射了工業化集中物流批量生產的模式：鈴聲、標准化的課堂、統一的教材、統一的服裝等。雖然這種教育也培養出了很多人才，然而大數據教育將呈現另外的特徵，例如彈性學習、個性化輔導等。學習分析是近年來大數據在教育領域較為典型的應用，利用鬆散耦合的數據收集工具和分析技術，研究並分析學生學習參與、學習表現和學習過程的相關數據，進而對課程、教學進行實時修正並預測學習者未來的學習趨勢。
三、經濟的改變
雖然我們在政治課上學到的是，生產決定消費，消費對生產有重要的反作用力。然而我認為，在如今這個極為宣揚個性與創造力的社會中，消費很大程度地決定著生產。消費者不認同的，就賣不出去，只有消費者認同的，才賣得出去。然而，大數據可以在較短的時間內，通過對數據的全面感知、篩選、收集、分析、共享等為生產者提供可靠的、及時的信息，讓生產者生產出更為暢銷、更具個性化的物品。
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6. 大數據將會對未來社會產生怎樣影響
大數據是會被篡改的，現在中國經濟發展的勢頭沒有以前那麼旺盛，但是哥回哥地方官為答了保證政績，就開始了各種GDP注水，比如前年長沙某地GDP被爆出來注水80倍，山東年年GDP核實都要下調，武漢GDP虛高，人均收入很低 所以就產生了鄒忌諷齊王納諫的那一段
於是入朝見威王，曰：「臣誠知不如徐公美。臣之妻私臣，臣之妾畏臣，臣之客欲有求於臣，皆以美於徐公。今齊地方千里，百二十城，宮婦左右莫不私王，朝廷之臣莫不畏王，四境之內莫不有求於王：由此觀之，王之蔽甚矣。」
7. 大數據對各行各業帶來哪些影響
1、醫療
固有的醫療體系已經支離破碎，顛覆已如燎原之火，一觸即發。已經有成百上千家創業公司介入這一領域，讓人們可以成為 「自己健康的主人」，以此作為傳統醫療的補充或索性取而代之。
新型人工智慧醫療應當是免費或近乎免費的，且遠遠勝過傳統醫療，以至於人們將果斷放棄傳統醫療，選擇前者。這無疑會令現有的醫療體系分崩離析。
2、金融
金融是另一個即將迎來巨變的億萬美元級產業。
作為中間商的財務顧問和經紀人將在未來十年中日漸式微。基於大數據的人工智慧將使一切商品都變得更物美價廉，運轉速度也更快。
3、保險
保險是與概率和不完全認知打交道的古老行業。然而在 「完全認知」 的新紀元中，很多事物都將不同於昨日。我舉幾個例子。
8. 大數據技術對人類社會發展有什麼積極作用和負面影響
大數據技術對人類社會一個最大的發展，就是在於這些社會技術對於我們的推廣作用，擁有它的一個講究性思維。因為我們生活當中離不開數據，很多數據的生成其實就在分析著人類活動的時候，同時也在分析著這個社會整體的運轉規律，這種規律的生存其實對於我們來說是很有利的。
9. 大數據保險會影響社會公平嗎
在當下互聯網和大數據技術推動下，保險行業的新應用及新的商業模式未來想像空間將會無限，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。
最近在公司內部一次大數據工作會議上，討論如何利用大數據計算客戶風險成本，為客戶提供不同保費報價。一位多年從事保險行業工作的同事提出了不同意見，認為該做法拉大了自身風險較大人群與風險較小人群間的保險價格差距，使部分人群因價格難以承受，可能會造成其無法獲得所需保險服務，有違保險所倡導的互幫互助宗旨精神。
這讓大家認識到，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。
傳統保險商業模式並不完美
保險起源於人們互幫互助、分攤風險的思想，是最古老的風險管理方法之一。它以損失分攤的方法，用多數單位和個人繳納保費建立保險基金，使少數成員的損失由全體被保險人分擔。其目的就是共同抵禦風險，幫助那些陷入困難的成員渡過難關。保險從萌芽時期的互助形式逐漸發展成為現代商業保險形式。保險服務對象從一開始的熟人之間，逐步擴展到陌生人之間。
市場中保險公司之間展開著激烈的競爭，大家最重要的競爭手段就是把不同人群的風險概率盡可能做精確細分。分得越細，同一個細分組里人群的風險就越接近，其被別人佔便宜的可能性就越低，所交的保費也就越少，就更能夠吸引到優質客戶來這樣的公司買保險。
客戶風險細分的程度，取決於保險公司收集和處理客戶信息的能力。保險公司會想方設法獲取和驗證客戶的信息，經過一系列的風險評估計算，把來投保的客戶對應分配到不同風險細分組中。選擇並提供優惠保費價格給那些風險低的客戶，對風險高的客戶則提高保費價格或乾脆拒之門外。
客戶也會受到利益驅動，千方百計的隱藏自己的真實風險情況，爭取瞞過保險公司，讓自己獲得保險公司低風險評價，以便降低自己所交保費。一些人投保之後，因為有了保險所提供的保障，就會忽視風險，行為變得無所顧忌，比如煙會抽得更凶，駕駛會更加狂野。
類似的道德風險使那些不負責任的人佔用了較多大家共用的風險基金資源，影響到其他規矩人的利益。規矩人就會逐漸退出保險，結果是逆向選擇。投保人中規矩的越來越少，不規矩的越來越多，只好保費越提越高，持續惡性循環，直到影響到保險公司的生存。
在信息不充足的狀況下，保險公司很難進行有效的風險分析，只能採用大類分組貼標簽的方式開展業務，選擇那些比較容易通過標簽判斷其風險並且整體風險較低的人群。而對於那些無法有效判斷風險或風險較高的客戶群體，保險公司會盡量避開。這使得存在相當一部分數量的人群無法獲得所需要的保險服務。比如一些經常出現欺詐風險的區域人群，就會被保險公司採取各種借口排斥。
最終這些無法獲得合理保險服務的人群，當遇到風險困難無力自己解決時，都將由社會保障做兜底。這既沒有發揮該部分人群自身經濟能力的作用，相應的保障服務效率也不高。雖然監管當局採取了一系列措施，阻止保險公司類似的做法，但保險公司為了控制風險，會千方百計進行博弈，該現象仍然普遍存在。
大數據帶來改變
大數據時代通過無所不在的感測器、移動互聯、人工智慧技術，使獲得和分析每個人的健康、行為、信用等風險數據變得非常方便，成本越來越低，個人的信息能見度越來越高，保險公司風險建模預測的准確度不斷提升。基於此，保險公司擁有了應對道德風險和逆向選擇的利器，將讓你無所循形。想占保險公司便宜以及搭規矩人順風車會越來越難。
大數據和人工智慧將會像手術刀一樣精準地把每個人從風險池裡剖出來，保險將進入一人一價時代。每個人根據自己風險概率的不同支付相應價格的保費，風險仍然得到了分攤，但分攤到每個人的比率發生了改變。風險高的人需要多分攤，風險低的人將少分攤。
具備大數據風險分析能力的保險公司可以利用該武器對客戶精挑細選，找出那些風險概率低的好客戶，給予與其風險相匹配的優惠價格，對於那些風險較高的客戶則會要求其支付更高的價格，至於那些風險特別高的客戶，要價可能超過其承受能力，就會被拒之門外。越是風險低的好客戶越會為了獲得優惠價格而選擇這樣的公司。
不具備大數據風險分析能力的保險公司則只能接受那些被挑剩下的客戶，自身所承擔的風險則會越來越大，以至於難以為繼。
誰先掌握該武器，誰就可以獲得先發優勢。精準的差別定價意味著賣家可以最大限度地把消費者剩餘拿走。領先的保險公司可以結合市場競爭情況，給出能夠對客戶有吸引力，同時還帶給自己最大利益的保費價格。市場競爭環境下，其他保險公司為了贏得競爭，就必須具有同樣的風險細分能力，迫使領先者為爭奪客戶不斷給出接近客戶風險成本的保費價格，直至溢價趨向於零。最終競爭趨於平衡，市場價格得到穩定，客戶因其自身風險狀況而得到相應最優惠保費價格。
被保險人符合保險公司風險要求的行為將使得其所需支付的保費降低，反之則要支付與之相匹配的高額保費。被保險人為了自身利益就會盡可能迎合保險公司的要求，做符合保險公司要求的行為，安全駕駛、不抽煙酗酒、控制飲食、健身鍛煉等等。這樣不但能夠節省投保人保費支出，還能大幅提升被保險人自身安全健康狀況。
對於被保險人的行為數據收集分析，並不僅僅限於保險申請前的一段時間，更可以擴展至承保期間。你的所有行為可能會影響下次保險周期的保費價格。保險公司可以設計另一種形式的保險合約，例如先收取一定數額的保費和押金，當發現存在違反合同規定的不安全行為時，直接扣除部分押金，甚至中斷保險合約。若被保險人一切行為符合要求，則退回押金或抵扣至後續保險期限中。
保險公司還可以在保險期內為被保險人提供安全健康管理服務，讓被保險人及時獲悉自己所處於的安全和健康狀況，據此調整自己的行為。利用行為數據可以有效控制逆向選擇，讓每個人對自己的行為負責，無法佔別人的便宜，有利於伸張社會公平正義。可以說大數據技術為保險行業注入了滿滿的正能量。
相比較傳統風險判定採用大類人群貼標簽的方法，每個人精準定價會讓更多客戶享受到更加合理的價格。計算每個人的風險概率首先要依據大數據建模，而建模基於過去人群的行為狀況及已經出現的風險事件，只能體現相關性，不能基於因果進行判斷。建模分析預測也會因為基於數據統計而存在一些計算上的偏差。
有一些風險狀況比較好的人，因為其部分行為與風險較高者相類似，這些行為由都在模型計算所收集的范圍內，就會被錯誤地判定為風險較高，需要支付超出其真實風險狀況的保費。其就會因為別人的錯誤而遭受懲罰，這在一定程度上說很不公平。
隨著演算法的優化、數據的更加豐富和計算能力的提升，這樣的誤傷范圍會進一步縮小，但遺憾的是，由於數據建模方法的局限性，縮小的進程也不會很快，更難徹底杜絕。
政府監管應做出相應政策安排
有些風險發生概率與個人努力的行為程度無關，例如每個人擁有基因不同就會帶來自身發生疾病概率的不同。若根據與生俱來的基因數據進行風險定價，則很可能讓每個人從出生就決定了其未來的保費有很大差異。基因健康的人買低價保單，基因沒那麼健康的人只好買高價保單。我們可以控制自己的行為，但完全無法控制自己的基因。
這時候，保險風險共擔的初衷被摧毀了，社會互助機制遭到破壞。這樣的做法有可能造成社會分裂，帶來社會的不安定因素。個人能控制的風險應當由其自己承擔，而對於自己無法控制的風險，應由公眾一起分擔。
以無知之幕的思考方式，我們想像通過扮演具有各種不同基因狀況的群體成員，去感受相關對策下社會生活狀況。顯然我們都不願意接受自己活在一個因為基因有缺陷就活該倒霉的社會里。那些因為基因缺陷而無法面對風險困境的人群及其親屬將會為了生存而採取行動，甚至可能會帶來社會動盪。
政府監管者禁止保險公司利用基因數據進行風險定價，其目的就是最大限度的保證社會穩定。讓每個人自身無法改變的風險因素不影響其在社會中所能夠享受到的正當權利，盡可能營造公平平等的社會環境。
但只要獲取基因分析結果能夠獲得好處，保險公司就會想方設法規避監管，而政府則會因此加大監管力度。相互的博弈將會帶來大量社會成本消耗，因此需要做出更加符合人性規律的政策安排。
既然保險公司有開展基因數據分析的沖動，可以考慮允許每家保險公司利用基因數據計算每個人的風險，為客戶申請因基因不同而帶來較大風險的補貼。監管者也根據相關數據進行計算，然後確認其中所申請補貼較為合理的保險公司計算結果，承諾用財政資金對客戶提供風險補貼。
該做法並不迴避基因所帶來的每個人風險差異，而是通過財政轉移支付，讓社會大眾對相關特殊群體提供必要的關懷，使其能夠最終與別人站在同樣的起跑線上，只為自己的行為負責，而不用為自己無法改變的基因負責。
保險公司能夠獲得風險概率所涉及的款項，就不會感覺到吃虧，更願意接受這樣的客戶。通過對基因有缺陷客戶進行補貼後，後續所有服務可以一視同仁，沒有任何區別。這讓保險公司與監管者都願意更准確的開展數據分析，避免相互間博弈的損耗，社會資源傾斜也更加精準有效。
競爭將讓各個保險公司努力掌握相關的技術方法，而技術本身並不存在壁壘，很難據此形成獨特的競爭優勢。一些公司將眼光瞄向了一項關鍵資源，那就是客戶數據。它們試圖壟斷客戶數據，進而壟斷對客戶的風險評估，從而影響競爭，延緩客戶獲取更加優惠價格的進程。
政府監管一定要有所作為，積極保護客戶的利益，維護市場公平競爭的局面，確保客戶有更多選擇。要讓客戶擁有數據的使用決定權，數據可以存放在數據產生的地方，但數據的使用權必須掌握在客戶手中，客戶可以授權給任何其所指定的服務商使用，以便讓這些數據帶給客戶自身最大的利益。提供存放數據和計算服務的相關公司可以通過收費獲利，但不能影響客戶對數據的授權使用。
大數據技術在保險行業應用的快速發展態勢已經形成。未來一段時間，領先者將會在一些領域取得積極進展，從而給行業帶來巨大沖擊。改變已經到來，保險公司必須在大數據應用方面加大投入，努力跟上時代的步伐，以便在競爭中處於有利地位；政府監管者需要未雨綢繆、因勢利導，提前做好政策研究和相關布局，營造良好的行業市場競爭環境，確保社會生活持續穩定。
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