数据筛选、分析与跟踪技术在疫情期间政府经济援助计划中如何应用?

发表时间:2020-05-08 13:00:22 作者:编辑部 来源:游戏王国 浏览:

在上一篇文章中,小编为您详细介绍了关于《用户增长的奥秘|为什么你的用户不增长?》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题数据筛选、分析与跟踪技术在疫情期间政府经济援助计划中如何应用?。

原标题:数据筛选、分析与跟踪技术在疫情期间政府经济援助计划中如何应用?

迅速蔓延的新冠肺炎疫情对国际社会造成重大的挑战,全球受到疫情影响的政府已陆续实施了一系列防疫措施,包括关闭边境、采取旅行限制、禁止或限制群体活动、停工停市、限制交通甚至封城等。这些措施的实施在遏制疫情的同时,也对各国的经济带来了沉痛的打击。

由于目前尚不清楚该病毒的传播范围和遏制时间,各国各地政府在对抗病毒的同时,分别推出或考虑推出各种针对企业和个人的经济援助计划,多措并举“保就业、稳经济、顾民生”。

为恢复经济民生,当前各国各地政府制定和落实的经济援助计划广泛涵盖了各行各业,在受惠对象筛选条件的规定方面也各有不同。以中国澳门特区政府和加拿大政府的补助计划为例,我们注意到其所推行的经济援助计划种类、受众群体、申请条件等规定存在明显差异。

疫情期间,澳门特区政府为了扶持当地经济推出了百亿抗疫基金计划,并随后在4月公布第二轮疫情经援措施,对受惠对象和涉及金额的有关规定作了进一步细化。经援计划主要包括雇员援助款项计划、从事自由职业者援助款项计划、企业援助款项计划、自由职业者银行贷款利息补贴计划、带津培训(技能提升及就业培训计划)、消费补贴计划等。其中企业援助款项计划的申请者需要符合多个条件才能获得援助,比如同一纳税人持多间企业最多只获发100万澳门元、申请者6个月内不得无故解雇雇员。此外,该计划援助款项以雇员人数计算,金额由1万5千澳门元至20万澳门元不等。

加拿大政府在2020年3月底宣布了总额约1070亿加元(约合人民币5300亿元)的应急援助福利计划。该计划主要针对受疫情影响导致失业或失去大部分收入的人士,符合条件的人士将获得每月2千加元的经济补助,为期四个月。但是,申请者需符合一系列要求,比如申请者居住在加拿大且超过15岁,在2019年或本次补助申请日前12个月内有至少5000加元的就业和/或自雇收入等。

由于各国各地政府推行的经援计划受众范围广,受众对象筛查条件复杂,同时,经援款项的发放需要公平、快捷和准确。对比传统人工操作,我们理解运用高科技的数据分析技术手段能大大提高经济援助评审与发放过程的整体效率。

探讨数据分析技术在经援发放中的应用

根据安永法证及诚信合规服务团队在数据分析方面多年积累的经验,我们就如何将数据分析技术运用到经援发放中,识别潜在风险以及公平、快捷和准确地进行发放探讨如下。

根据我们的理解,经援款项的受众对象筛查及审阅基本步骤如下:

1. 申请人提交申请表格

2. 将申请资料数据进行处理并录入数据库

3. 获取所需数据并进行整理

4. 根据所设置的分析模型和情景,结合经援款项发放标准,对申请者状况及其提交数据进行判断及审核。对符合条件且数据无异常的申请予以受理,而对识别出申请数据异常、欺诈风险较高的申请将交由专业人员实施进一步调查和处理

5. 对识别出的高风险申请需进一步执行以下步骤:

  • 识别申请的可疑指标
  • 人工复核申请者的数据
  • 向申请者进行问询及澄清,并要求其提交补充资料
  • 对提交的补充资料进一步审阅,并决定是否予以受理

整个流程如下图所示:

数据分析技术对比传统人工审阅的优势

在对申请资料的审批过程中,相关机构通常需要分配大量人力资源及时间对申请资料进行人工审核,以识别伪造信息及欺诈行为。因此,整个审批过程往往极为耗时,同时人工审理也使得申请处理的一致性、准确性及客观性大打折扣。

在标准化的流程框架下使用数据分析技术来简化人工审阅的繁琐步骤,不但可以大幅缩短申请审批及发放的时间,还可以提高申请处理的准确性,有效识别欺诈、瞒报等行为,使经援款项及时发放到真正有需要的企业、机构及个人手中。

EY Virtual是安永法证及诚信合规服务团队根据多年反欺诈与合规方面专业经验所开发的数据分析平台,不但可将标准化的流程实现自动化,用户也可以基于已识别的可疑申请案例进一步对分析模型和情景进行优化与更新,以提高自动分析的准确性及有效性。

如您希望获取更多信息,请联系我们的专业服务团队:

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