第七次全国人口普查数据显示,我国人口总量增速趋缓,人口老龄化程度加深,区域间人口流动加速,人口质量成为核心竞争要素。与此同时,传统人口管理模式面临多重挑战:静态统计数据难以反映动态趋势,部门间数据壁垒阻碍协同治理,政策制定依赖经验判断而缺乏精准依据。在此背景下,以数据要素融合为核心、以技术创新为支撑的新型治理体系,成为破解人口发展难题的关键路径。

全球首创“智能体图谱”新技术:构建人口数据底座的“融信范式”

融信数联通过自主研发的“智能体图谱”技术,实现了从数据融合到决策赋能的全链条突破。在多源数据融合方面,该技术打破传统人口统计依赖抽样调查与部门台账导致的数据滞后、覆盖不全等问题,通过整合政府数据与社会数据,构建覆盖百余类数据源的动态数据库, 采用复杂系统网络建模方法,可自动识别实体关联、挖掘因果关系,解决多源异构数据融合的技术瓶颈。在动态趋势预判方面,以人口流动为例,传统方法难以捕捉短时规模性迁移的深层动因,而融信数联在保证隐私与安全的前提下,以人为核心点,将就业、就医、交通、消费、旅游等与人相关的各类要素串联起来,融合手机信令、交通卡口、社交媒体等实时数据,构建 “人口职住流动指数”,精准识别区域间人口迁移规律。例如在某城市人口流动中发现,高技能人才持续流入与本地高新技术产业增长呈现显著正相关,为产业政策调整提供量化依据。

应用创新:从理论到实践的闭环赋能

融信数联的实践不仅在于技术创新,更在于构建 “人-数据-城市” 三位一体的理论框架,提出 “人为聚焦点、数据为线索链、城市为思考面” 模型,将个体行为数据与社会结构分析相结合,为公共政策制定提供新方法论。

在大学生就业领域,针对高校毕业生就业难题,融信数联构建 “就业需求-人才供给” 双向分析模型,通过融合高校的专业设置数据、企业招聘数据及区域经济数据,量化评估各专业人才供需缺口。例如某中部省份通过 “智能体图谱” 分析发现人工智能相关专业人才供给不足预期 30%,随即推动高校增设课程、校企共建实训基地,实现人才供给与产业需求精准对接。在生育支持领域,融信数联通过舆情分析与消费数据挖掘,识别适龄人群核心诉求,如一线城市关注托育服务,三四线城市更在意住房成本与教育公平,某试点城市基于分析结果将社区托育设施覆盖率从 15% 提升至 40%,并推出差异化购房补贴政策,生育意愿提升 12%。此外,在某城市 “一刻钟生活圈” 建设中,“智能体图谱”系统通过分析居民消费轨迹、医疗资源分布等数据识别社区服务短板并动态优化设施布局,某老城区通过该方案改造,使居民步行 15 分钟可达的社区服务设施覆盖率从 58% 提升至 92%,显著增强居民生活幸福感。

协同治理:推进“人口-经济-社会”精细化转型

随着《数据二十条》等政策的深化实施,数据要素的价值释放将进入新周期。融信数联的实践表明,数据融合分析需实现三大跃迁:技术纵深从数据清洗向知识图谱构建、因果推理等深层次分析升级;场景拓展从人口、交通等单一领域向“人口-经济-社会” 复合系统延伸;生态共建需构建政府、企业、科研机构协同创新的数据治理共同体。

在数据要素市场化改革纵深推进的背景下,融信数联通过技术创新与场景深耕,正在重塑城市治理的底层逻辑。该实践不仅为人口高质量发展提供了技术路径,更为数字中国建设贡献了可复制的解决方案。