[摘要] 社會(huì)救助制度是我國(guó)長(zhǎng)期以來織密扎牢民生保障安全網(wǎng)與堅(jiān)定維護(hù)“底線公平”的保障，但由于我國(guó)新時(shí)期人口格局、就業(yè)形態(tài)與再分配理念的重大變化，它亟須在精準(zhǔn)識(shí)別、監(jiān)測(cè)預(yù)警和常態(tài)化幫扶等領(lǐng)域持續(xù)提升其治理效率。人工智能技術(shù)可以為當(dāng)前的分層分類社會(huì)救助賦能增效，充分利用數(shù)據(jù)互聯(lián)互通、算法迭代升級(jí)、算力性能倍增的科技優(yōu)勢(shì)來為國(guó)家打造兜底保障領(lǐng)域的“信息神經(jīng)中樞”與“數(shù)字治理大腦”。與人工智能時(shí)代的要求相比，盡管我國(guó)低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)在歷經(jīng)三階段的建設(shè)后已經(jīng)初具數(shù)智化雛形，但在算法與算力方面仍然具有廣闊的成長(zhǎng)空間，尚需以立法建設(shè)、管理機(jī)制、技術(shù)升級(jí)為主要突破口來完善其系統(tǒng)性設(shè)計(jì)。未來我國(guó)應(yīng)當(dāng)以人工智能時(shí)代的社會(huì)救助為目標(biāo)方向，通過積極做好頂層設(shè)計(jì)、努力革除痛點(diǎn)堵點(diǎn)、重點(diǎn)強(qiáng)化政策落地等三項(xiàng)舉措來切實(shí)推進(jìn)社會(huì)救助從有效“治理”走向高效“智理”。

[關(guān)鍵詞] 人工智能 分層分類社會(huì)救助 低收入人口 科技賦能

[基金項(xiàng)目] 本文系國(guó)家社會(huì)科金基金一般項(xiàng)目“我國(guó)農(nóng)村兒童的虐待風(fēng)險(xiǎn)及縣域?yàn)楸镜膮f(xié)同治理體系研究”（項(xiàng)目編號(hào)： 23BSH129）的階段性成果。

[作者簡(jiǎn)介] 萬國(guó)威，男，河南濮陽人，華東師范大學(xué)社會(huì)發(fā)展學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，臨床社會(huì)工作研究中心主任，院長(zhǎng)助理，社會(huì)工作系主任，民政部和財(cái)政部部級(jí)咨詢專家;欒卉，女，吉林延邊人，天津理工大學(xué)社會(huì)發(fā)展學(xué)院副教授，社會(huì)工作系副主任。

[中圖分類號(hào)] C916

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A

[文章編號(hào)] 1008-7672（2024）05-0060-12

一、 我國(guó)社會(huì)救助制度的發(fā)展脈絡(luò)及現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

社會(huì)救助制度既是我國(guó)兜牢守穩(wěn)民生保障安全網(wǎng)的堅(jiān)定支撐，也是促進(jìn)全體人民尤其是低收入人口邁向共同富裕的關(guān)鍵基石，因此該制度的穩(wěn)健發(fā)展直接關(guān)系到黨的二十屆三中全會(huì)“以促進(jìn)社會(huì)公平正義、增進(jìn)人民福祉為出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)”①這一全面深化改革指導(dǎo)思想的落實(shí)。從制度發(fā)展歷程來看，我國(guó)于20世紀(jì)50年代末期建立農(nóng)村五保制度后一直通過“國(guó)家—單位/集體—家庭”的福利傳輸鏈條來保障絕大多數(shù)人的基本生計(jì)②，在低物價(jià)、多福利、充分就業(yè)等外圍制度的保障下我國(guó)社會(huì)救助制度的真正覆蓋人口極少。但這一情況隨著20世紀(jì)80年代中期改革開放進(jìn)入城鎮(zhèn)地區(qū)而被打破，因國(guó)有企業(yè)改革所造成的下崗潮使得我國(guó)部分失業(yè)人口面臨較為艱難的生計(jì)局面，國(guó)家也隨即開始研究建立覆蓋面更廣、瞄準(zhǔn)度更高的救濟(jì)幫扶制度。1992年和1993年，山西省左云縣和上海市先后試點(diǎn)了農(nóng)村低保制度和城鎮(zhèn)低保制度，這一以“菜籃子法”為基礎(chǔ)的開創(chuàng)式設(shè)計(jì)確立了一條可隨經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平、居民人均可支配收入及物價(jià)水平等綜合要素變動(dòng)而聯(lián)動(dòng)的最低生活保障線，為我國(guó)特殊困難群體的兜底保障提供了有益探索。我國(guó)城鄉(xiāng)低保制度也逐步成為社會(huì)救助制度的主體并在隨后二十年間呈現(xiàn)出良好的發(fā)展勢(shì)頭，不但在2003年基本實(shí)現(xiàn)了城鎮(zhèn)低保制度的“應(yīng)保盡?！辈?246.8萬名城鎮(zhèn)貧困者納入兜底保障范圍中③，而且2007年又通過農(nóng)村低保制度的普及推廣而將3566.3萬名農(nóng)村貧困者也納入其中④，從而使得我國(guó)在“十一五”末期基本實(shí)現(xiàn)了7524.5萬名城鄉(xiāng)低保對(duì)象和556.3萬名農(nóng)村五保供養(yǎng)對(duì)象的全部覆蓋⑤。

黨的十八大以來，我國(guó)開始集中全國(guó)力量開展脫貧攻堅(jiān)，以“兩不愁三保障”為主要目標(biāo)，以產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫貧、轉(zhuǎn)移就業(yè)脫貧、易地搬遷脫貧、教育扶貧、健康扶貧、生態(tài)保護(hù)扶貧、兜底保障、社會(huì)扶貧等為重要手段⑥，各級(jí)黨政部門開始充分利用收入分配改革、社會(huì)保障建設(shè)和基本公共服務(wù)供給來對(duì)農(nóng)村地區(qū)的大規(guī)模貧困問題展開集中治理。經(jīng)過八年的攻堅(jiān)克難、砥礪前行，至2020年年底我國(guó)“9899萬農(nóng)村貧困人口全部脫貧，832個(gè)貧困縣全部摘帽，12.8萬個(gè)貧困村全部出列，區(qū)域性整體貧困得到解決，完成了消除絕對(duì)貧困的艱巨任務(wù)”⑦。隨著農(nóng)村絕對(duì)貧困問題的大范圍解決，我國(guó)社會(huì)救助對(duì)象的整體規(guī)模也出現(xiàn)了急劇下降，截止到2020年年底我國(guó)城鎮(zhèn)低保和農(nóng)村低保人口數(shù)量分別大幅下降至805.1萬人和3620.8萬人，特困對(duì)象數(shù)量小幅下降至477.5萬人⑧，反映出同比十年前我國(guó)社會(huì)救助穩(wěn)定覆蓋的人口量總體上下降了39.3%。

但這一情況也造成三個(gè)方面的顯著問題：一是社會(huì)救助規(guī)模的快速下降使得我國(guó)基本生活保障領(lǐng)域覆蓋人口不到全國(guó)總?cè)丝诘?.5%，這一比例遠(yuǎn)低于OECD國(guó)家基本生活保障的平均受助率①，并使得未納入救助幫扶體系的人口生計(jì)較為艱困。二是社會(huì)救助的福利懸崖效應(yīng)更加明顯，享有社會(huì)救助的貧困群體在增加基本生活救助和專項(xiàng)救助待遇后的整體狀況反而要好于貧困邊緣群體，社會(huì)救助制度的公平性備受懷疑。三是社會(huì)救助制度以資金為主的幫扶形式使得部分功能障礙家庭抵抗照顧風(fēng)險(xiǎn)的能力未有實(shí)質(zhì)性改善②，尤其是隨著近年來劇烈的老齡率抬升、人口流動(dòng)加劇、家庭規(guī)?？s減和失能失智人口增加，我國(guó)在資金救助之外如何實(shí)現(xiàn)服務(wù)類救助就變得尤為重要。

面對(duì)新的減貧、反貧困形勢(shì)，中央辦公廳和國(guó)務(wù)院辦公廳于2020年8月聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于改革完善社會(huì)救助制度的意見》（以下簡(jiǎn)稱《意見》），首次明確提出了“建立健全分層分類的社會(huì)救助體系”的轉(zhuǎn)型方向③，并通過梯度救助實(shí)現(xiàn)了社會(huì)救助重點(diǎn)從低保群體向低收入群體的擴(kuò)展④。根據(jù)《意見》，我國(guó)社會(huì)救助迎來了四個(gè)層面的重大變化：一是形成了梯度救助格局?！兑庖姟吩谠刑乩Ь€和低保線之外設(shè)立了低收入線，構(gòu)建了以特困和低保對(duì)象為“濟(jì)貧”層次、低保邊緣對(duì)象和剛性支出群體為“助困”層次、臨時(shí)困難者為“救急”層次的梯度保障形態(tài)⑤，這不但擴(kuò)大了社會(huì)救助制度的覆蓋范圍，將“不符合低?；蛱乩ЧB(yǎng)條件的低收入家庭和剛性支出較大導(dǎo)致基本生活出現(xiàn)嚴(yán)重困難的家庭”⑥也納入救助幫扶體系中，而且試圖將社會(huì)救助待遇享有從“懸崖”轉(zhuǎn)變?yōu)椤熬徠隆雹?，以解決長(zhǎng)期困擾社會(huì)救助的福利懸崖問題。二是形成了綜合救助體系?！兑庖姟飞罨艘曰旧罹戎?、專項(xiàng)社會(huì)救助、急難社會(huì)救助為主體的政府救助框架，夯實(shí)了“救助+慈善”的政社聯(lián)動(dòng)，積極引入社會(huì)力量來增加社會(huì)救助的力度，通過公益慈善、志愿服務(wù)等專業(yè)社會(huì)力量的引領(lǐng)來提升社會(huì)救助的綜合效益。三是形成了“資金+服務(wù)”的救助形式。在資金救助以外構(gòu)筑了服務(wù)類救助，力圖滿足低收入人口個(gè)性化、多元化的服務(wù)訴求⑧，重點(diǎn)解決低收入群體普遍面臨的家庭照料、社區(qū)探視等社會(huì)服務(wù)需要難以得到滿足的問題，以應(yīng)對(duì)重病重殘、獨(dú)居空巢、留守流動(dòng)等特定家庭類型的服務(wù)訴求。

當(dāng)然，分層分類社會(huì)救助的一系列制度改革對(duì)于其實(shí)踐落地提出了三個(gè)更為嚴(yán)苛的技術(shù)挑戰(zhàn)。其一是低收入人口的精準(zhǔn)識(shí)別將變得異常復(fù)雜。梯度救助格局不但要求對(duì)申請(qǐng)救助對(duì)象提供多層級(jí)、多維度、水平合理、精度更高的制度瞄準(zhǔn)⑨，也要求新增低收入人口在疊加救助后不應(yīng)超過低收入邊緣人群，以防止衍生新的社會(huì)不公，這顯然增加了城鄉(xiāng)低保人口、低收入人口及其邊緣群體的識(shí)別難度。其二是低收入人口的監(jiān)測(cè)預(yù)警將變得異常困難。綜合救助體系不但要求對(duì)低收入人口的收入、財(cái)產(chǎn)、支出、貧困狀態(tài)等海量的綜合信息進(jìn)行及時(shí)的抓取、歸集與研判，而且要求對(duì)其關(guān)鍵信息變動(dòng)而涌現(xiàn)的重大風(fēng)險(xiǎn)予以預(yù)警，這使得低收入人口關(guān)鍵信息的識(shí)別及貧困狀態(tài)的判定變得極為重要，尤其是在流動(dòng)人口救助、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌救助銜接等方面的難度更高①。其三是低收入人口的常態(tài)化幫扶將變得異常煩瑣?！百Y金+服務(wù)”的救助形式不但要求幫扶舉措細(xì)化且富有彈性，救助幫扶在遵循規(guī)律的同時(shí)也要千人千面、有所側(cè)重，而且要求對(duì)低收入人口的救助能夠和社會(huì)保險(xiǎn)、社會(huì)福利、公益慈善、基本公共服務(wù)等各類民生福祉工具交叉融合、協(xié)同共進(jìn)，以防止其他社會(huì)保障領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)引流至社會(huì)救助領(lǐng)域，這當(dāng)然加劇了其調(diào)動(dòng)多重政策工具來實(shí)現(xiàn)社會(huì)保障綜合減貧效應(yīng)的難度②。上述三個(gè)方面對(duì)我國(guó)既有分層分類社會(huì)救助制度的落地提出了重大挑戰(zhàn)，也成為我國(guó)在實(shí)踐中亟待突破的難點(diǎn)痛點(diǎn)。特別是如果再考慮到我國(guó)基層民政服務(wù)力量的羸弱，以傳統(tǒng)的人工形式、“鐵腳板”手段來實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的精準(zhǔn)識(shí)別、監(jiān)測(cè)預(yù)警、常態(tài)化幫扶幾乎不可能，這就為人工智能賦能增效分層分類社會(huì)救助提供了廣闊的應(yīng)用空間。

二、 人工智能時(shí)代社會(huì)救助的技術(shù)框架

分層分類社會(huì)救助在實(shí)踐中意義重大、使命光榮，它已然成為當(dāng)前我國(guó)維持經(jīng)濟(jì)下行壓力下的“底線公平”和促進(jìn)全體人民邁向共同富裕的重要支撐。然而，當(dāng)前該制度的推行在多個(gè)領(lǐng)域面臨著無法克服的技術(shù)瓶頸，尤其是數(shù)據(jù)獲取、篩選、歸集與信息系統(tǒng)互通等問題難以通過傳統(tǒng)的人工核查手段解決。因此，現(xiàn)代科技力量的介入已成為推動(dòng)社會(huì)救助制度進(jìn)一步完善的迫切需求。人工智能時(shí)代的到來為分層分類社會(huì)救助的完善提供了難得的契機(jī)。生成式人工智能等大模型的推理、交互和生成能力，加上大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)+、區(qū)塊鏈、智慧城市等技術(shù)，將為社會(huì)救助體系的優(yōu)化注入新的動(dòng)力。

首先，人工智能的核心優(yōu)勢(shì)在于其利用海量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化收集、歸集和共享，能夠有效突破當(dāng)前社會(huì)救助信息組網(wǎng)的技術(shù)瓶頸。通過對(duì)低收入人群各類關(guān)鍵信息的實(shí)時(shí)抓取與處理，AI系統(tǒng)能夠更精確地識(shí)別潛在救助對(duì)象，并根據(jù)不同層次的需求提供定制化的幫扶策略。相比傳統(tǒng)模式，AI技術(shù)通過精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和智能化研判，減少了人為介入的誤差和時(shí)間延遲，為社會(huì)救助對(duì)象的層次劃分和幫扶形式設(shè)計(jì)提供了更具時(shí)效性和科學(xué)性的依據(jù)。

其次，生成式AI在自主研判、自動(dòng)統(tǒng)計(jì)和仿真模擬等方面的功能尤為突出。它可以通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前態(tài)勢(shì)的分析，對(duì)未來社會(huì)救助需求的變化進(jìn)行高精度預(yù)測(cè)，模擬救助政策在不同情境中的影響與效果。這種仿真功能能夠幫助決策者更好地理解和預(yù)判社會(huì)救助制度的運(yùn)行效果，為優(yōu)化政策設(shè)計(jì)提供重要參考。同時(shí)，生成式AI的推理和交互功能使其能夠?qū)崟r(shí)應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的社會(huì)救助場(chǎng)景，在面對(duì)海量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)，確保決策的及時(shí)性和靈活性。

此外，人工智能技術(shù)推動(dòng)的行為數(shù)字化、數(shù)據(jù)流動(dòng)實(shí)時(shí)化、決策執(zhí)行智能化等社會(huì)形態(tài)變革，也有助于提升社會(huì)救助制度的綜合效能①。過去依賴于小樣本調(diào)查的救助評(píng)估模式，隨著大數(shù)據(jù)運(yùn)算能力的增強(qiáng)，已逐步演變?yōu)橐曰ヂ?lián)網(wǎng)海量信息為基礎(chǔ)的動(dòng)態(tài)評(píng)估模式。這種轉(zhuǎn)變不僅提高了對(duì)救助對(duì)象的識(shí)別效率和精度，還強(qiáng)化了救助政策的動(dòng)態(tài)調(diào)整能力，從而確保社會(huì)救助制度更加公平和高效。因此，利用生成式AI等現(xiàn)代技術(shù)，不僅能夠有效提升社會(huì)救助系統(tǒng)的信息管理和決策能力，還將推動(dòng)中國(guó)分層分類社會(huì)救助制度在新時(shí)代實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，增強(qiáng)其在保障底線公平和促進(jìn)共同富裕中的戰(zhàn)略價(jià)值。

從理論上看，人工智能時(shí)代的社會(huì)救助可以理解為“以優(yōu)化社會(huì)保障資源配置和基本公共服務(wù)供給為核心目標(biāo)，依托全域數(shù)據(jù)集成和數(shù)智治理技術(shù)，對(duì)低收入人口實(shí)施精準(zhǔn)識(shí)別、監(jiān)測(cè)預(yù)警與妥善幫扶的資金與服務(wù)援助行動(dòng)”。 這套新型救助體系在于通過數(shù)據(jù)與技術(shù)的深度融合，提升社會(huì)救助的精確性、靈活性與效率性，從而滿足不斷復(fù)雜化的社會(huì)需求。人工智能對(duì)分層分類社會(huì)救助成效的提升主要體現(xiàn)在兩個(gè)關(guān)鍵方面（如圖1所示）。一是它通過構(gòu)造“信息神經(jīng)中樞”，借助海量數(shù)據(jù)的捕獲與整合，使得數(shù)智化系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)低收入人口的風(fēng)險(xiǎn)情境的態(tài)勢(shì)感知。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，信息的采集歸集必須滿足全面性、準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性三個(gè)要求。其中，全面性要求系統(tǒng)共享互聯(lián)所有多為貧困判定的相關(guān)關(guān)鍵信息，包括收入、財(cái)產(chǎn)、支出和社會(huì)狀態(tài)等;準(zhǔn)確性則強(qiáng)調(diào)互聯(lián)歸集的信息尤其是具有狀態(tài)或程度動(dòng)態(tài)變化的信息必須是無差錯(cuò)的，確保其具備高度可靠性;實(shí)時(shí)性意味著信息都能夠真實(shí)反映低收入人口在被抓取信息瞬間的時(shí)空?qǐng)鼍?，使得救助方案具備及時(shí)性與適應(yīng)性。二是人工智能還通過構(gòu)建“數(shù)字治理大腦”，利用關(guān)鍵信息的智能研判，形成針對(duì)個(gè)體需求的組合型救助幫扶方案。這一功能要求信息分析兼具自主性、整合性和應(yīng)用性三重特點(diǎn)。自主性是指系統(tǒng)能夠自動(dòng)完成數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新、統(tǒng)計(jì)、分析、可視化處理及決策支持等工作;整合性要求系統(tǒng)能夠鏈接社會(huì)救助、社會(huì)保險(xiǎn)、社會(huì)福利、公益慈善與基本公共服務(wù)等多重政策資源，從而制定綜合救助方案;應(yīng)用性是指系統(tǒng)的分析結(jié)果能夠反作用于社會(huì)政策的宏觀規(guī)劃，動(dòng)態(tài)調(diào)整社會(huì)救助政策布局與策略。上述兩大核心功能及其附屬的六個(gè)特征代表了人工智能時(shí)代社會(huì)救助的建設(shè)方向，也使之比傳統(tǒng)人工核查形式具備更高的治理效率。

在邁向人工智能時(shí)代社會(huì)救助的實(shí)踐過程中，“數(shù)據(jù)”“算法”“算力”是深刻影響人工智能技術(shù)利用成效甚至成敗的關(guān)鍵指標(biāo)，這也決定了未來社會(huì)救助的發(fā)展必須在充分考慮上述三要素的基礎(chǔ)上來構(gòu)建穩(wěn)健的人工智能系統(tǒng)。首先，數(shù)據(jù)作為人工智能系統(tǒng)進(jìn)行信息處理的基礎(chǔ)材料，其質(zhì)量高低直接決定統(tǒng)計(jì)分析以及決策應(yīng)用的效果。而在社會(huì)救助實(shí)踐中需要面臨的主要技術(shù)難點(diǎn)集中為五個(gè)方面：一是數(shù)據(jù)共享互聯(lián)過程中對(duì)高質(zhì)量、高規(guī)格以及高附加值信息的需求大幅增加，尤其是變動(dòng)中的剛性信息，如低收入人口收入、支出狀況等，如何在快速變化的環(huán)境中及時(shí)、準(zhǔn)確地采集，將成為一大技術(shù)瓶頸。二是信息孤島現(xiàn)象將會(huì)限制大規(guī)模數(shù)據(jù)的流通與共享。多層級(jí)、多部門和多區(qū)域之間的信息壁壘不僅會(huì)減緩信息流動(dòng)，還會(huì)對(duì)低收入人口有效信息的獲取構(gòu)成極大挑戰(zhàn)。三是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量的不統(tǒng)一會(huì)造成冗余數(shù)據(jù)的清洗困難，各部門在統(tǒng)計(jì)口徑、分類標(biāo)準(zhǔn)、連接端口、報(bào)告格式等方面的差異將增加數(shù)據(jù)的預(yù)處理時(shí)間，影響系統(tǒng)效率。四是作為現(xiàn)代社會(huì)重要的資源要素，數(shù)據(jù)如何在采集、處置、交換、決策等過程中體現(xiàn)其價(jià)值，特別是如何清晰界定公共部門所掌握低收入人口數(shù)據(jù)的權(quán)責(zé)關(guān)系與利益分配，成為一個(gè)亟待解決的難題。五是關(guān)鍵信息的安全風(fēng)險(xiǎn)如何規(guī)避，特別是收入、資產(chǎn)和支出等敏感信息如何在采集和存儲(chǔ)過程中實(shí)現(xiàn)高度保密，避免國(guó)家安全風(fēng)險(xiǎn)或個(gè)體隱私泄露，成為構(gòu)建人工智能社會(huì)救助系統(tǒng)時(shí)需要重點(diǎn)考慮的安全問題。

其次，算法是人工智能系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分析與決策的核心引擎。在社會(huì)救助場(chǎng)景中，算法不僅需要具備高效的數(shù)據(jù)處理和智能化研判能力，還需要對(duì)政策的復(fù)雜性和多樣性需求做出靈活應(yīng)對(duì)。生成式人工智能能夠通過其強(qiáng)大的推理能力、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)生成解決方案或提出優(yōu)化策略。這一優(yōu)勢(shì)使其在復(fù)雜、多變的社會(huì)救助情境中展現(xiàn)出獨(dú)特價(jià)值。然而，算法的設(shè)計(jì)必須滿足多層次、多維度的救助需求，能夠自適應(yīng)不同救助對(duì)象的狀況變化。此外，算法的透明性和公平性是另一個(gè)關(guān)鍵，確保算法在決策過程中不會(huì)產(chǎn)生偏見或不公，特別是在面向弱勢(shì)群體時(shí)，算法的公正性直接關(guān)系到救助資源的合理分配。

最后，算力是支撐復(fù)雜算法運(yùn)算的基礎(chǔ)，是決定人工智能系統(tǒng)處理速度和響應(yīng)效率的關(guān)鍵因素。在社會(huì)救助系統(tǒng)中，強(qiáng)大的算力能夠支撐實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和快速反饋，確保低收入人口的狀況能夠得到及時(shí)響應(yīng)和評(píng)估。尤其是在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、跨部門信息集成和全局預(yù)測(cè)等方面，算力的提升將大幅增強(qiáng)系統(tǒng)的處理能力，為救助系統(tǒng)提供更高效、更精準(zhǔn)的支持。實(shí)踐中我國(guó)低收入人口救助幫扶領(lǐng)域的算力需要應(yīng)對(duì)五個(gè)方面的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)：一是各地只具有有限算力的既有系統(tǒng)如何全面轉(zhuǎn)型升級(jí)為算力更高的數(shù)智化平臺(tái)，其背后的技術(shù)升級(jí)如何在地方有限財(cái)政投資的約束下加以解決。二是在以分布式計(jì)算來改善單點(diǎn)式計(jì)算的過程中，如何保障全國(guó)“云計(jì)算”數(shù)據(jù)中心的持續(xù)財(cái)政投資以及如何進(jìn)行“算力資源池”的高效分配。三是在我國(guó)實(shí)施“東數(shù)西算”產(chǎn)業(yè)布局后各省份的算力發(fā)展指數(shù)仍然與其經(jīng)濟(jì)規(guī)模呈顯性的正相關(guān)①，如何實(shí)現(xiàn)社會(huì)治理領(lǐng)域算力發(fā)展的區(qū)域平衡。四是在我國(guó)服務(wù)、金融、制造、交通等市場(chǎng)場(chǎng)景算力訴求爆炸式增長(zhǎng)的情況下，創(chuàng)造直接效益相對(duì)較小的社會(huì)治理領(lǐng)域的算力如何得到重視，如何為低收入人口救助幫扶等民生保障事業(yè)創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景。五是考慮到現(xiàn)階段城市治理能夠得到更多的算力場(chǎng)景應(yīng)用，我國(guó)如何平衡城鄉(xiāng)之間的算力差距，如何使得農(nóng)村地區(qū)的社會(huì)治理不被數(shù)智化時(shí)代所拋棄。

三、 邁向人工智能時(shí)代社會(huì)救助的發(fā)展態(tài)勢(shì)

今天我國(guó)的低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)已經(jīng)為構(gòu)建智能化的社會(huì)救助系統(tǒng)建設(shè)奠定了可靠的技術(shù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)、算法、算力等方面的快速進(jìn)步，正促使我國(guó)分層分類社會(huì)救助制度發(fā)揮愈加積極的兜底保障作用。通過技術(shù)賦能，該平臺(tái)逐步增強(qiáng)了低收入人口精準(zhǔn)識(shí)別能力、監(jiān)測(cè)預(yù)警能力和常態(tài)化幫扶能力，為應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的社會(huì)需求提供了技術(shù)支撐。從發(fā)展脈絡(luò)來看，這一平臺(tái)的建設(shè)自2008年開始分別歷經(jīng)“試點(diǎn)探索階段”“普及推廣階段”“定型完善階段”三個(gè)重要發(fā)展時(shí)期（如表1所示）。其中試點(diǎn)探索階段的建設(shè)以2008年10月民政部等11個(gè)部委聯(lián)合頒布的《城市低收入家庭認(rèn)定辦法》為開端。該文件規(guī)定，“各地應(yīng)當(dāng)逐步建立城市家庭收入審核信息系統(tǒng)，有效利用公安（戶籍和車輛管理）、人力資源社會(huì)保障（社會(huì)保險(xiǎn)）、住房城鄉(xiāng)建設(shè)、金融、工商、稅務(wù)、住房公積金等政府部門及有關(guān)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息共享”②，由此實(shí)現(xiàn)救助幫扶從以人工核查為手段到以信息化核查為手段的轉(zhuǎn)變。然而，由于該階段推廣并未采取強(qiáng)制性手段，到2014年年底，僅有2個(gè)地市和6個(gè)區(qū)縣建立了完整的信息核對(duì)平臺(tái)。

普及推廣階段的信息平臺(tái)建設(shè)以2014年2月國(guó)務(wù)院頒布的《社會(huì)救助暫行辦法》為開端，它在多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了重大進(jìn)步。一是信息互聯(lián)能力的提升成為這一階段的核心突破。通過打通了教育、住房、人社、司法等八項(xiàng)社會(huì)救助的公共部門信息，民政部主導(dǎo)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)不但成為各類社會(huì)救助資格認(rèn)定的基礎(chǔ)，而且還全面鏈接了公安、金融、證監(jiān)等部門的信息，能夠?qū)ι暾?qǐng)救助對(duì)象車輛、存款、證券等資產(chǎn)性信息進(jìn)行及時(shí)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。這一數(shù)據(jù)整合極大地增加了信息共享與聯(lián)動(dòng)的深度和廣度。二是推動(dòng)了平臺(tái)建設(shè)從原本的地方性試點(diǎn)走向了省級(jí)系統(tǒng)為中樞的多層級(jí)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了“省—市—縣”三級(jí)信息核對(duì)網(wǎng)絡(luò)的全面部署。這種自上而下、橫向到邊、縱向到底的網(wǎng)絡(luò)布局，使得救助幫扶對(duì)象的關(guān)鍵信息核查工作更加高效精確，到2019年年底除港、澳、臺(tái)以外全國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)完成了該平臺(tái)的搭建。這一平臺(tái)布局不僅增強(qiáng)了信息的穿透力、擴(kuò)大了信息的覆蓋面，而且為后續(xù)數(shù)智化程度更高的救助平臺(tái)建設(shè)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

定型完善階段則以2020年4月中辦和國(guó)辦聯(lián)合頒布的《關(guān)于改革完善社會(huì)救助制度的意見》為開端，這標(biāo)志著我國(guó)社會(huì)救助建設(shè)進(jìn)入全新的發(fā)展時(shí)期。這一階段主要解決以下六大問題：一是確保數(shù)據(jù)的采集、交換與存儲(chǔ)的安全性，二是將更多的潛在風(fēng)險(xiǎn)人口納入監(jiān)測(cè)預(yù)警體系中，三是實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域尤其是跨省信息共享，四是強(qiáng)化對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)人群的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，五是整合社會(huì)福利、公益慈善、社會(huì)組織、志愿服務(wù)等多種資源，形成協(xié)同救助合力，六是增強(qiáng)信息系統(tǒng)在政府科學(xué)決策中的作用。各地通過多種創(chuàng)新模式有效解決了這些問題，包括普及三級(jí)等保標(biāo)準(zhǔn)與個(gè)人電子授權(quán)（寶雞模式）、建立開放式登記系統(tǒng)（青島模式）、構(gòu)建“部—省—市—縣”四級(jí)信息核對(duì)網(wǎng)絡(luò)（天津模式）、形成多維貧困指數(shù)基礎(chǔ)上的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管理（吉安模式）、搭建“一庫(kù)取單”大救助幫扶格局（德州模式）、開展數(shù)智化的“政策推演”（溫州模式）等。通過四年的努力，目前我國(guó)各地建設(shè)完成的低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)已經(jīng)初步具備了信息共享、歸集、交換、統(tǒng)計(jì)、分析、可視化以及輔助決策等多項(xiàng)能力。通過將8015萬低收入人口逐步納入監(jiān)測(cè)預(yù)警體系中①，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)低收入群體精準(zhǔn)幫扶的有效覆蓋，推動(dòng)了社會(huì)救助體系從傳統(tǒng)模式向智慧化、數(shù)據(jù)化方向的升級(jí)。

當(dāng)然，如果今天我們以人工智能時(shí)代社會(huì)救助的要求去看待監(jiān)測(cè)預(yù)警體系，就可以發(fā)現(xiàn)其在數(shù)據(jù)、算法和算力三要素上仍存在顯著差距（如表2所示）。盡管近年來在數(shù)據(jù)互聯(lián)互通方面取得了較為顯著的進(jìn)步，并最接近人工智能時(shí)代的基礎(chǔ)要求，但其他方面的進(jìn)展依然相對(duì)滯后。當(dāng)前系統(tǒng)的數(shù)智化程度仍然無法達(dá)到真正適應(yīng)人工智能時(shí)代的標(biāo)準(zhǔn)，這使得升級(jí)與改進(jìn)成為緊迫任務(wù)。從具體情況來看，數(shù)據(jù)接近人工智能時(shí)代社會(huì)救助系統(tǒng)的基礎(chǔ)要求，但需重視安全和價(jià)值建設(shè)。雖然數(shù)據(jù)在互聯(lián)互通方面的進(jìn)步顯著，尤其是在跨部門、跨領(lǐng)域的信息共享上已取得了一定的成果，但數(shù)據(jù)的安全管理仍然是未來的重點(diǎn)。在跨區(qū)域數(shù)據(jù)交換中，如何在保障隱私和安全的前提下實(shí)現(xiàn)高效流通，是下一步制度建設(shè)的關(guān)鍵。除此之外，數(shù)據(jù)交換的價(jià)值規(guī)范也需要進(jìn)一步明確，以確保信息資源在流通過程中合理配置，實(shí)現(xiàn)其利用價(jià)值的最大化。算力問題居中，主要的局限集中在投資限制與規(guī)劃不足這兩點(diǎn)。一是因地方財(cái)政投資局限而導(dǎo)致現(xiàn)有系統(tǒng)的算力普遍較低，而中央財(cái)政投資則面臨著“算力資源池”的妥善分配問題，故算力提升的背后涉及財(cái)政投資結(jié)構(gòu)與形式;二是缺乏足夠的規(guī)劃來對(duì)未來區(qū)域間、行業(yè)間、城鄉(xiāng)間的算力進(jìn)行制度性安排，這在加大算力不平衡的基礎(chǔ)上也會(huì)使得不同應(yīng)用場(chǎng)景的治理能力差距拉大。而算法滯后且缺乏全國(guó)性探索問題目前表現(xiàn)得最為突出。低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)幾乎沒有任何形式的全國(guó)性多維貧困指數(shù)測(cè)試、關(guān)鍵數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練以及機(jī)器決策的全國(guó)性探索，僅依靠極少數(shù)地區(qū)的自主性較強(qiáng)的試點(diǎn)方案無法有效實(shí)現(xiàn)多維貧困算法的迭代升級(jí)。從解決方案來看，多數(shù)問題的解決仍然需要依賴于立法建設(shè)，如通過相應(yīng)的制度規(guī)則來協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)資源交換價(jià)值或者合理規(guī)劃算力分布;部分問題的解決需要依賴技術(shù)升級(jí)，比如多維貧困大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練;少量問題的解決需要依賴管理機(jī)制，如通過夯實(shí)跨部門、跨區(qū)域的協(xié)同來打破信息壁壘。因此，未來我國(guó)將低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)升級(jí)為人工智能監(jiān)測(cè)平臺(tái)的空間仍然巨大，需要積極利用立法建設(shè)、機(jī)制創(chuàng)新和技術(shù)升級(jí)來重點(diǎn)突破算法和算力領(lǐng)域的障礙。

四、 邁向人工智能時(shí)代社會(huì)救助的建設(shè)方略

當(dāng)前我國(guó)分層分類社會(huì)救助尚與人工智能時(shí)代的要求具有較大距離，這使得我們必須在堅(jiān)定建設(shè)方向、凝聚發(fā)展共識(shí)的基礎(chǔ)上全面增進(jìn)“數(shù)據(jù)”“算法”“算力”三要素的能力建設(shè)，利用現(xiàn)代科技力量改善精準(zhǔn)識(shí)別、監(jiān)測(cè)預(yù)警與常態(tài)化幫扶的全過程治理。通過推進(jìn)現(xiàn)有低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)邁向兼具“信息神經(jīng)中樞”和“數(shù)字治理大腦”功能的人工智能平臺(tái)發(fā)展，能夠?yàn)樯鐣?huì)救助體系的現(xiàn)代化提供強(qiáng)大助力，未來應(yīng)重點(diǎn)推動(dòng)以下三項(xiàng)工作：

首先，做好人工智能時(shí)代分層分類社會(huì)救助體系的頂層設(shè)計(jì)。人工智能技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用在分層分類社會(huì)救助中的巨大價(jià)值，特別是在瞄準(zhǔn)對(duì)象上的多元性、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)上的復(fù)雜性、幫扶形式上的多樣性等方面，凸顯了頂層設(shè)計(jì)的重要性。因此，筆者提出四個(gè)方面的針對(duì)性建議：一是要凝聚以技術(shù)賦能來轉(zhuǎn)變治理范式的國(guó)家共識(shí)?，F(xiàn)代科技預(yù)示著我國(guó)社會(huì)治理理念、結(jié)構(gòu)與形式有可能更好地適應(yīng)新時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展形態(tài)、人口結(jié)構(gòu)變化、人民觀念態(tài)度變動(dòng)等新常態(tài)，以有效破解我國(guó)治理要求快速提升和治理能力相對(duì)落后的矛盾，因此我國(guó)應(yīng)當(dāng)高度認(rèn)識(shí)到科技進(jìn)步為國(guó)家治理體系及基層治理現(xiàn)代化帶來的廣泛機(jī)遇，努力將人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于社會(huì)治理領(lǐng)域，強(qiáng)化第四次工業(yè)革命成果的系統(tǒng)性轉(zhuǎn)化，在戰(zhàn)略上形成以人工智能技術(shù)來引領(lǐng)工業(yè)社會(huì)治理范式向后工業(yè)社會(huì)治理范式的重大轉(zhuǎn)變。二是要推進(jìn)“數(shù)據(jù)”“算法”“算力”三要素的協(xié)同進(jìn)步。多年來我國(guó)低收入人口救助幫扶改革的瞄準(zhǔn)點(diǎn)在于“數(shù)據(jù)”領(lǐng)域，即通過機(jī)制創(chuàng)新來打破多部門、多層級(jí)、多區(qū)域的信息壁壘，但考慮到“算法”與“算力”也是深刻影響人工智能發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域，未來應(yīng)當(dāng)以兩者為建設(shè)要點(diǎn)，積極通過“算法”的更新普及、“算力”的全局規(guī)劃來提升低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)的智能化轉(zhuǎn)型。三是加速人工智能先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用。當(dāng)前各類人工智能技術(shù)正處于快速發(fā)展階段，其中“大數(shù)據(jù)”技術(shù)可避免頻繁的入戶調(diào)查并解決低收入人口難以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的問題，“云計(jì)算”技術(shù)可更好地識(shí)別低收入群體的個(gè)性化需要并匹配精細(xì)化救助方案，“智慧城市”技術(shù)可實(shí)現(xiàn)低收入家庭福利需要與幫扶資源的高效對(duì)接，這些技術(shù)革新都能顯著提升我國(guó)低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)的運(yùn)行效率。未來有關(guān)職能部門應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注人工智能技術(shù)的快速迭代，將新技術(shù)引入兜底保障體系中，全力推進(jìn)更加安全可靠、便捷快速、智慧能動(dòng)的數(shù)智化系統(tǒng)建設(shè)。四是擴(kuò)展人工智能技術(shù)在低收入人口幫扶方面的應(yīng)用場(chǎng)景。國(guó)家應(yīng)當(dāng)深入闡釋人工智能技術(shù)在促進(jìn)兜底型民生保障事務(wù)發(fā)展過程中的重要價(jià)值，緊抓“數(shù)字治理”和“民生保障”兩個(gè)政策制高點(diǎn)的結(jié)合，促進(jìn)低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)在共同富裕、鄉(xiāng)村振興、第三次分配、農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口市民化、重大風(fēng)險(xiǎn)防范等國(guó)計(jì)民生重大事務(wù)中發(fā)揮數(shù)字引領(lǐng)作用，為國(guó)家重要民生建設(shè)的科學(xué)部署以及推進(jìn)第二次分配、第三次分配互嵌融合提供更有力的智力支撐。

其次，改革人工智能時(shí)代分層分類社會(huì)救助體系的痛點(diǎn)堵點(diǎn)。當(dāng)前我國(guó)社會(huì)救助在邁向人工智能時(shí)代的過程中仍然有一些關(guān)鍵桎梏急需打破，因此應(yīng)當(dāng)圍繞它們有針對(duì)性地進(jìn)行改革：一是要優(yōu)先保障信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)安全是人工智能時(shí)代社會(huì)救助工作首先面對(duì)的議題，尤其是在兜底性民生保障領(lǐng)域，數(shù)據(jù)泄露不但會(huì)對(duì)國(guó)家穩(wěn)定發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，也會(huì)嚴(yán)重侵害個(gè)體隱私。我國(guó)應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步規(guī)范民生基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在采集、使用、交換、應(yīng)用等重點(diǎn)環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)化流程，以三級(jí)等保為人工智能平臺(tái)建設(shè)的底線要求，建設(shè)好“一網(wǎng)互聯(lián)、分級(jí)授權(quán)”的信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，嚴(yán)格制定個(gè)人電子授權(quán)和人臉識(shí)別的管理規(guī)程，厘清基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)分析、應(yīng)用決策領(lǐng)域的部門權(quán)責(zé)，健全數(shù)據(jù)安全違規(guī)懲罰機(jī)制，嚴(yán)格防止數(shù)據(jù)泄露。二是進(jìn)一步消除信息壁壘。我國(guó)在低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域中的信息壁壘與十年前相比已有極大改善，但未來仍然需要持續(xù)打破數(shù)據(jù)共享中的瓶頸障礙，重點(diǎn)做好醫(yī)療和教育等剛性支出信息、稅務(wù)等收入信息、支付寶和微信等財(cái)產(chǎn)性信息的數(shù)字化共享工作，強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)低保申請(qǐng)者、專項(xiàng)救助申請(qǐng)者、急難申請(qǐng)者貧困狀態(tài)的識(shí)別，利用“一庫(kù)取單、即時(shí)共享”機(jī)制來完善低收入人口的綜合數(shù)智效率。三是推進(jìn)多維貧困大數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練。多維貧困模型是現(xiàn)階段實(shí)現(xiàn)低收入人口風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、發(fā)現(xiàn)報(bào)告與監(jiān)測(cè)預(yù)警的核心技術(shù)，在數(shù)智化平臺(tái)中增強(qiáng)其報(bào)告效果必須利用海量數(shù)據(jù)予以訓(xùn)練，因此未來有關(guān)職能部門應(yīng)當(dāng)依托政策試點(diǎn)地來形成多維貧困模型的基本框架，再利用各地海量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行統(tǒng)合調(diào)試，提升其對(duì)低收入群體的識(shí)別、監(jiān)測(cè)和報(bào)告能力。四是利用人工智能技術(shù)來強(qiáng)化家庭累積風(fēng)險(xiǎn)的精細(xì)化管理。家庭累積風(fēng)險(xiǎn)的管控對(duì)于動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)至為關(guān)鍵，目前少量地區(qū)已經(jīng)可以通過系統(tǒng)自動(dòng)排隊(duì)及可視化技術(shù)來實(shí)現(xiàn)家庭累積風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)管理，有關(guān)系統(tǒng)在家庭基本信息、家庭關(guān)系信息、家庭風(fēng)險(xiǎn)信息、已經(jīng)享受到的各類保障項(xiàng)目及其致貧原因等領(lǐng)域可進(jìn)行“精準(zhǔn)畫像”，這對(duì)于家庭累積風(fēng)險(xiǎn)的研判及提供早期配套政策都帶來了極大便利。未來國(guó)家應(yīng)當(dāng)持續(xù)利用人工智能技術(shù)的算法迭代升級(jí)來推動(dòng)家庭累積風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)定上的精細(xì)化管理，尤其是應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)各地持續(xù)提升對(duì)急難型和支出型救助對(duì)象的線上監(jiān)測(cè)預(yù)警能力，從而使得低收入人口的風(fēng)險(xiǎn)得到充分管控。

最后，強(qiáng)化人工智能時(shí)代分層分類社會(huì)救助體系的政策落地。人工智能技術(shù)在社會(huì)救助領(lǐng)域的成效歸根到底仍然是由“最后一公里”所檢驗(yàn)的，這提醒我們必須在四個(gè)方面為其實(shí)踐落地創(chuàng)造良好的條件：一是要以社會(huì)性立法作為人工智能應(yīng)用于社會(huì)救助的堅(jiān)強(qiáng)保障。我國(guó)過去一段時(shí)間內(nèi)的改革主要針對(duì)影響數(shù)智化能力的部門約束、協(xié)同治理等管理機(jī)制來開展，但在立法建設(shè)方面考慮得較少，未來應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域的社會(huì)性立法，在預(yù)備出臺(tái)的《社會(huì)救助法》中應(yīng)當(dāng)增加人工智能算法與算力的原則性規(guī)定，利用部門規(guī)章明確細(xì)化中央政府與地方政府間、流入地與流出地間、公共部門與商業(yè)部門間、城鎮(zhèn)與農(nóng)村間在人工智能資源利用上的權(quán)責(zé)關(guān)聯(lián)以及利益分配機(jī)制。二是要加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。我國(guó)當(dāng)前不但在數(shù)據(jù)采集規(guī)則、數(shù)據(jù)交換價(jià)值、數(shù)據(jù)使用權(quán)利、數(shù)據(jù)監(jiān)管責(zé)任等方面存在諸多機(jī)制障礙，而且沒有對(duì)政府與市場(chǎng)、國(guó)家與個(gè)體的數(shù)據(jù)倫理規(guī)則進(jìn)行清楚地界定，這使得我國(guó)人工智能發(fā)展在面臨重大技術(shù)突破時(shí)無法快速進(jìn)入社會(huì)治理場(chǎng)域中。尤其是隨著國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)安全的重視，這極可能引發(fā)新一輪多層級(jí)、多部門、多地域間的人為信息壁壘。未來國(guó)家應(yīng)當(dāng)將民政部已經(jīng)確定的《居民家庭經(jīng)濟(jì)狀況核對(duì)總體要求》、《居民家庭經(jīng)濟(jì)狀況核對(duì)數(shù)據(jù)元》和《居民家庭經(jīng)濟(jì)狀況核對(duì)數(shù)據(jù)交換接口》等三項(xiàng)推薦性行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)修改完善后上升為具有多部門約束力的行政法規(guī)，對(duì)低收入人口救助幫扶領(lǐng)域的數(shù)字倫理、數(shù)據(jù)規(guī)則等重點(diǎn)議題進(jìn)行清晰規(guī)定，明確部門權(quán)責(zé)，有力地推動(dòng)數(shù)據(jù)的開放與使用。三是要利用中央財(cái)政投資來優(yōu)化人工智能技術(shù)的平衡發(fā)展。目前我國(guó)部分地區(qū)因地方財(cái)政投入不足而導(dǎo)致其系統(tǒng)的智能化水平很低，因此國(guó)家要加強(qiáng)中央財(cái)政對(duì)“算力資源池”的持續(xù)投資，對(duì)中西部地區(qū)低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)積極開展財(cái)政幫扶工作，重點(diǎn)督導(dǎo)建設(shè)好人口大規(guī)模流入地與流出地的信息互聯(lián)，補(bǔ)齊農(nóng)村地區(qū)人工智能救助幫扶場(chǎng)景的短板，幫助各地夯實(shí)以國(guó)家級(jí)系統(tǒng)為中樞、省級(jí)系統(tǒng)為基礎(chǔ)、地市級(jí)系統(tǒng)為支點(diǎn)的數(shù)智化網(wǎng)絡(luò)。四是全面提升人工智能的輔助決策能力。輔助決策能力較弱一直是各地信息系統(tǒng)普遍面臨的難題，部分地區(qū)雖然正在嘗試著突破但整體上仍然是低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系的弱項(xiàng)。國(guó)家應(yīng)當(dāng)積極鼓勵(lì)具有良好輔助決策基礎(chǔ)的地區(qū)開展人工智能敏捷治理的試點(diǎn)，積極督促有條件地區(qū)利用數(shù)據(jù)庫(kù)信息統(tǒng)計(jì)分析低收入家庭經(jīng)濟(jì)和生活狀況的基本特征并預(yù)測(cè)其在人口結(jié)構(gòu)、區(qū)域分布、收支狀況、救助舉措等方面的發(fā)展變化態(tài)勢(shì)，從而為國(guó)家和地區(qū)持續(xù)出臺(tái)高質(zhì)量的兜底保障政策提供信心決心及改進(jìn)策略上的助力。

（責(zé)任編輯：徐澍）

① 中共中央：《關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革 推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的決定》，《人民日?qǐng)?bào)》2024年7月22日。

② 萬國(guó)威：《我國(guó)社會(huì)福利的理論反思與戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型》，《中國(guó)行政管理》2016年第1期。

③ 民政部：《2003年民政事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，民政部官方網(wǎng)站，發(fā)布時(shí)間為2004-04-03，查詢時(shí)間為2024-07-16，網(wǎng)站地址為https：//www.mca.gov.cn/n156/n189/c93371/content.html。

④ 民政部：《2007年民政事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，民政部官方網(wǎng)站，發(fā)布時(shí)間為2008-05-26，查詢時(shí)間為2024-07-13，網(wǎng)站地址為https：//www.mca.gov.cn/n156/n189/index.html。

⑤ 民政部：《2010年社會(huì)服務(wù)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，民政部官方網(wǎng)站，發(fā)布時(shí)間為2011-06-16，查詢時(shí)間為2024-07-17，網(wǎng)站地址為https：//www.mca.gov.cn/n156/n189/index.html。

⑥ 國(guó)務(wù)院：《關(guān)于印發(fā)〈“十三五”脫貧攻堅(jiān)規(guī)劃〉的通知》（國(guó)發(fā)〔2016〕64號(hào)），2016年11月23日。

⑦ 習(xí)近平：《在全國(guó)脫貧攻堅(jiān)總結(jié)表彰大會(huì)上的講話》，《人民日?qǐng)?bào)》2022年2月26日。

⑧ 民政部：《2020年民政事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，民政部官方網(wǎng)站，發(fā)布時(shí)間為2021-09-10，查詢時(shí)間為2024-07-17，網(wǎng)站地址為https：//www.mca.gov.cn/n156/n189/index.html。

① ⑧楊立雄：《從兜底保障到分配正義：面向共同富裕的社會(huì)救助改革研究》，《社會(huì)保障評(píng)論》2022年第4期。

② 高鑒國(guó)、范叢：《低保邊緣家庭的貧困表征、 致貧原因與政策建議》，《東岳論叢》2020年第10期。

③ ⑥中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳：《關(guān)于改革完善社會(huì)救助制度的意見》2020年8月25日。

④ 林閩鋼：《深入把握我國(guó)社會(huì)救助體系的鮮明中國(guó)特色》，《人民日?qǐng)?bào)》2020年11月2日。

⑤ 楊立雄：《北京市貧困結(jié)構(gòu)變化與社會(huì)救助改革應(yīng)對(duì)研究》，《廣東社會(huì)科學(xué)》2020年第1期。

⑦ 張浩淼：《共同富裕背景下分層分類社會(huì)救助體系建設(shè)》，光明網(wǎng)，https：//theory.gmw.cn/2023-05/19/content_36571441.htm，2023年5月19日。

⑨ 關(guān)信平：《完善我國(guó)社會(huì)救助制度的多層瞄準(zhǔn)機(jī)制》，《內(nèi)蒙古社會(huì)科學(xué)》2022年第2期。

① 韓克慶、鄭林如、秦嘉：《健全分類分層的社會(huì)救助體系問題研究》，《學(xué)術(shù)研究》2022年第10期。

② 左停、李世雄、武晉：《國(guó)際社會(huì)保障減貧： 模式比較與政策啟示》，《國(guó)外社會(huì)科學(xué)》2020年第6期。

① 鮑靜、賈開：《數(shù)字治理體系和治理能力現(xiàn)代化研究：原則、框架與要素》，《政治學(xué)研究》2019年第3期。

① 中國(guó)信息通信研究院：《中國(guó)算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2023年）》，2023年9月。

② 民政部：《關(guān)于印發(fā)〈城市低收入家庭認(rèn)定辦法〉的通知》（民發(fā)〔2008〕156號(hào)），2008年10月22日。

① 孫宗亮：《民政部全國(guó)低收入人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)覆蓋 8015 萬人》，《農(nóng)民日?qǐng)?bào)》2024年5月17日。