一、我國養保險現狀
1、我國養老金的體系
自上世紀90年代開始，我國開始逐步摸索建立多支柱的養老保障體系，當前已形成以第一支柱基本養老保障為主體，職業養老和個人養老輔助的養老保障結構當前我國的基本養老保障體系包括兩部分，即城鎮職工基本養老保險和城鄉居民基本養老保險。我國2018年參與基本養老保險的人數已達到9.42億人，其中城鎮職工基本養老保險參保人數4.18億人，城鄉居民基本養老保險參保人數5.34億人，基本實現了廣泛覆蓋的目標。
2、財政風險
和其他很多國家一樣，中國的養老保險體系也面臨著勞動力的逐漸減少和老齡人口的快速膨脹，這兩者的挑戰。中國65歲以上的人口數量在2017年至2030年間將會增長2/3，從1.5億上升至2.5億。屆時，即使有財政補貼的扶持，養老保險基金也極有可能入不敷出。2017年各級政府的財政補貼已達到8000億人民幣，大約是當年GDP總量的1%。如果未來幾年沒有大的改革動作，補貼的數字將會大幅提升。
隨著人口老齡化的加劇，未來對城鎮職工基本養老保險和城鄉居民社會養老保險的財政補助，將會在整個社會保險的資金流入中扮演越來越重要的角色。在過去的10年裡，對基本養老保險的補助佔政府財政支出的比例一直穩定在2%左右。而所有社會保險支出的佔比則大約是10%。未來中央和地方政府的財政補助將不可避免地成為養老保險體系重要的資金來源。
近年來冒領養老金現象不斷增加，冒領形式多種多樣、手段也越來越隱蔽。由於在養老金實行社會化發放後，社保機構很難掌握到離退休人員的生存狀況，離退休人員死亡後，也很難及時對其養老金進行終止處理。即使各地社保機構都為此做了大量的工作，比如舉報紙拍照認證、提交生存證明等認證方式，但因為傳統認證方式週期長、工作量大、工作效率低，不能快速有效確認退離休人員的生存狀況等原因，冒領仍有屢禁不止之勢，造成了社會保險基金流失。如何有效制止這些不法行為，保障國家養老基金公平公正發給每一位老年人，最大限度地保障離退休人員的基本生活，已成為國家相關部門和有社會責任感的企業深思解決的問題。
冒領騙取退休金的形式大體上分兩大類，一類是不夠退休資格，假冒手續辦理退休的。一類是參保人已經去世，但未去人社部門辦理手續而繼續騙領養老金的。今天我們主要討論後者，因為前者只要人社部門管理到位，審核嚴格，基本是可以查出來的，而真正危害大且隱蔽性強的的就是後者。
二、養老待遇資格認證
2018年湖北紅安發生90歲老人現場認證事件後，人社部為貫徹黨中央、國務院關於推進審批服務便民化的要求，全面取消了領取社保待遇資格集中認證的工作方式，這即是人社部門深入推進“放管服”改革，取消不必要的證明材料和手續，提升服務水平的具體舉措；也是“解民憂、轉作風”，破解群眾辦事痛點、難點、堵點，提高群眾滿意度的務實之舉。面對新形勢新要求，如何有效化解取消集中認證和基金風險防控的矛盾，成為各級經辦機構關注的重點和難點。
但是取消集中認證，並不代表可以不認證，原來一年或是半年集中到人社大廳來進行認證，只需要參保人按時來就可以，人社部門要面對龐大的待遇領取人隊伍， 工作量巨大不說，待遇領取人的滿意度也不高。現在取消了集中認證，就需要人社部門的工作人員去主動想辦法讓待遇領取人員認證，難度和工作量更加巨大 。
養老資格認證從技術上講要面對三類人，一類是還健在的待遇領取人員，第二類是已經去世的待遇領取人員，第三類是不確定健康狀況的待遇領取人員，這個時候各種先進的技術手段就出現了，比如說人臉識別技術就是能起到解決找出第一類還健在的待遇領取人員的的作用。
1、人臉識別技術生存認證
人臉識別確實是項非常好的技術，但是再好的技術還是有它的侷限性，我們來普及一下人臉識別的準確率的問題，在人社部門的各類包含人臉識別技術在內的APP中，人臉識別的技術都是採用1:1的識別，也就是現在拍的人臉和身份證的照片進行比對，這個難度不大，速度也快，但也有一個閾值的設定，如果識別的精度調得高，則識別通過率就會降低，如果閾值調得低，那麼識別通過率就高。那麼，結果可想而知。
人臉識別技術還受光線的限制，如果是臥床的病人活動不便，配合搖頭晃腦也是行不通的，生病後面部會發生變化也會影響識別的結果，更何況還要用到智能手機、還得有網絡、還要會登錄自己的帳號並會使用軟件，這對於剛退休的待遇領取人員基本沒問題，但是對於年歲較大以及患病的待遇領取人員、孤寡老人、住養老院的老人，讓他們使用起來確實比較困難，而從養老待遇資格認證的角度，我們更想知道的是這些待遇領取人員的健康情況。那麼要想了解，就需要增派工作人員到訪， 對於人手不足的人社單位， 就 需要外聘一些人員來做這項工作 ，還是需要增加政府的行政成本。
我們在幾個用人臉識別APP作為養老資格認證的城市做過調研，通過率在70%左右。
2、數據比對方式生存認證
第二類就是數據比對類的生存認證系統，這類系統是目前在人社部門的生存認證手段之一，我們來看看它的工作原理：
社保部門首先會用數據比對的方式，您出去旅遊，坐過飛機和高鐵，去醫院看過病，來確認待遇領取資格。
那麼，沒有出現在這此數據中的待遇領取人員怎麼辦？一是待遇暫時停發，讓這些人員通過到人社大廳、電話等方式主動來認證，看似可以解決問題，但是無形中增加了待遇領取人員的不滿，需要我主動證明我還活著，這容易引起矛盾。二是增派工作人員上門拜訪，對於人手不足的人社單位，還是需要外聘一些人員來做這項工作， 這還是要增加 政府的行政成本。
3、人臉識別+數據比對方式生存認證
這種養老資格認證方式是前兩種方式的結合體，看似功能更加全面，但是解決的依然是找出第一類還健在的待遇領取人員。第二類人員可以通過民政、公安、司法等渠道獲取數據，而剩下數量依然龐大的第三類不確定人群，還得依靠人社部門的工作人員去主動認證，工作量巨大，要麼就暫時停發待遇，等待待遇領取人員主動來認證，要面部分臨待遇領取人員的不理解，要麼還是增派人手，去逐戶上門拜訪， 對於人手不足的人社單位，還是需 要外聘一些人員來做這項工作 ， 這依然要增加 政府的行政成本。很顯然，以上的養老資格認證手段還是不夠完善不夠人性化。
4、人工智能+大數據+人臉識別+數據比對生存認證
這個方式簡稱智能養老資格認證，是目前技術手段最強最完善的方案，通過先進的人工智能技術+醫保大數據進行分析，用多個大腦模型測算出本城市的高危人群，再通過和公安、民政、交通等外部數據進行對比，去除掉已經去世的人員，給出一個數量非常少的數據結果，再通過分發到區及街道，每個街道可能也就是幾個人，通過人性化的方式進行關懷慰問的形式實現靜默化認證，既達到社保部門的認證需求，同時也增加了待遇領取人員的滿意度，同時節省了大量人力成本和政府的行政成本。
5、養老資格生存認證方式對比
三、智能養老資格認證方案
下面我們來看一個已經做過試點的人工智能+大數據的試點方案，瞭解一下這種智能養老資格認證方式的工作原理及分析結果，但因為該方案已經和人社部門簽署了保密協議，所以，關鍵內容我們不便公開，只跟大家講一下工作流程原理及效果。
試點名稱：某某省社會保險局智能養老保險待遇資格認證服務平臺
1、智能健康生命狀態預測模型
1.1 數據抽取與清洗
基於業務生產庫的備份庫數據，通過交換的數據接口，使用專用工具，採集機器學習和智能大腦所需測算指標數據。
1.2 領取待遇人員健康狀況測評
建立測算的數據指標，並整理採集的業務數據，統一規範數據格式。智能大腦通過算法模型，對測算指標機器學習，建立面向企業養老保險離待遇領取人員和居民養老保險領取養老金人員（以下簡稱“離待遇領取人員”）資格認證業務場景的數據模型。隨著業務增量的變化，智能大腦可通過機器學習自我優化完善數據模型。
數據測算是智能資格認證平臺核心的部分，俗稱為“智能大腦”。獲取人員的基本數據指標以及就醫數據指標，如人員的年齡、性別、所處位置、退休類型、就醫的時間頻次、病症的嚴重程度、就醫的醫院、醫療費用、用藥以及醫療項目等。智能大腦對數據指標進行降維分析，通過森林級聯的綜合算法，多層級的深度學習運算和多重算法的聯合推衍，測算出離待遇領取人員生存狀態。
1.3 外部數據獲取
實現外部數據接口統一管理。通過對外交換接口，可實現將民政、公安、司法、交通等外部數據，交換存入本地的數據中心，再通過省直交換平臺，將數據傳入至省級智能資格認證平臺。省級平臺的外部數據是共享的，各地市可通過交換接口實現數據的分享，以支撐本地智能資格認證。
1.4 綜合比對
結合外部數據情況，對監測對象的健康狀態進行綜合評估，輸出疑似去世高中低三類風險等級待遇領取人員。根據不同等級的健康狀態，制定智能策略措施，開展實施差異化資格認證。
1.5 疑點下發核查
根據疑點的不同策略，觸發執行相應資格認證措施（數據比對、生物識別、上門調查），將疑似去世高風險的人員，由上至下，下發至基層經辦機構核查。並將策略措施的相關信息錄入系統，集中進行管理。
1.6健康生存狀態測評
2、結論
系統在2018年12月完成某某市部署，2019年3月完成某某省本級部署。完成合同內系統功能流程，採用人工智能以及機器學習在社保認證領域發揮作用，在社保認證領域縮減認證工作量，符合政府倡導的 “靜默認證”模式。
2.1測評準確率
經過系統數月運行及實際反饋數據進行分析，系統對某某市2019年01月至2019年02月社保待遇領取人員健康評測準確率分別達到99.65%以及99.69%的高度準確性。
通過服務型認證模式系統對某某市2019年01月及2019年02月兩個月的社保待遇領取人去世測評準確率分別達到48.18%以及47.37%。
2.2保障基金安全
經過數據測評及服務型認證模式確認，某某市2019年01月和2019年02月兩月期間，參保人去世未及時停發待遇人員分別為117人和247人，粗略按照人均待遇3000元計算，分別保障基金安全約53.1萬元和74.1萬元，合計約127.2萬元左右。
2.3節約行政成本
經過數據統計及某某市經辦機構數據反饋可以得出結論：傳統待遇資格認證每年認證人員數量接近80萬，採用大數據評測模式每年服務型認證人員不到4萬人，通過數據評估系統可以節約行政成本95%以上。
2.4系統應用總結
從某某市以及省直試點數據來看，由於人員素質以及資金報酬的不同，省直領取待遇人員的去世辦理減員的自覺性比較高，冒領違規現象極少，而某某市等地市在排除當月的民政、公安等外部數據以後，每月都有部分違規、冒領現象存在，尤其是居民養老部分人員居多。
某某省社會保險只能養老保險待遇資格認證服務平臺在某某市、省直試點中已經做到了待遇人群的全覆蓋，從健康測評、保障基金安全及節約行政成本的幾個方面已經收穫良好的成效。
社保的待遇資格認證難點在於居民、工傷、遺屬、異地等人群，建立省級平臺通過數據中心建立全省的數據共享，實現某某省的省級數倉，系統將會發揮更大的成效。
四、結束語
信息化高速發展的今天，尤其是人工智能技術正在突飛猛進，我們原來處理龐大且複雜的數據時的束手無策、效果低下的現象將會隨著人工智能技術的發展會漸漸地消失，人工智能技術應用在社保的養老資格認證中的應用將會大大的提升人社部門的工作效率，節省巨大的行政成本。但是目前也面臨一些問題，就是這種認證方式雖然效果好，但是這種不是人人必須過關的認證方式在人社部門還沒有相關的規定，所以很多基層的人社部門還不敢單獨使用這套認證方式，只能作為原有的認證手段的一種輔助手段。但這也給了研究人工智能的科學家們信心，畢竟作為新技術被大家廣泛接受還需要過程，相信，距離全面應用不會太遠了。
注：有興趣瞭解方案詳細內容，可以加我私信留言。
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