TeaTalk·Online 演讲实录 | 干货满满！立足创新实践，观政务新价值( 三 ) 5月11日

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第一个案例是面向某行政区城运中心，他们希望一方面实时监控重点区域的人流情况，比如交通枢纽、景区、商圈，多部门数据能够基于一份数据、一起进行区域保障管理；另一方面将数据接入区域网格和应急管理系统，研判和预警异常聚集情况并支持通知到网格员，以便提前做好应急疏散准备。我们所做的便是针对他们所管辖区域范围内的用户进行实时分析和画像描绘，包括热力分布、实时区域人数、驻留时长、人口流入流出、数据统计、人流预判、常驻人口统计等，并提供短信触达，包括针对特定区域内人群的触达和管理员的触达。数据呈现方面，我们提供可视化大屏、标准SaaS ，客户也可以根据自身情况选择API接入自有系统，这个案例客户选择便是大屏和API接入。数据内容方面，除了基于既有模型的统计分析，我们借助机器学习突破传统人工研判的方式，实现人群聚集和流动的下个时段预测，通过对比预测和实时数据，提前发现异常聚集可能。除此以外，在一定历史数据基础上，建模演算不同时段的人群分布和流动情况，帮助客户适时调整区域保障资源。
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第二个案例是服务于某个场馆，对一些特定活动进行非常规群体性突发事件的主动感知和大型活动安保等问题的监测，为管理方处置突发事件和大型活动安全管理提供理论依据和应用实践指导。和第一个案例不同，这是针对室内的监测分析，这对我们来说也是最大挑战，场馆内的监测需要非常高的精度，大家可能看过车展，比肩接踵，室外可能按半径公里计算，而室内需要精确到米。除此以外，场馆有其自身管理体系，仅提供数据分析是不够的，还要能够开放生态，接入场馆的综合应急资源，以供客户实现资源的调度。基于大数据和开放生态，我们帮助客户打通了业务系统壁垒，实现数据智能分析和信息资源深度共享全局管控。
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第三个案例是针对某市关键交通枢纽分析春运客流趋势，以此预估当年针对春运需要如何铺设资源。通过分析春节前后到站、离站、驻留人群的数量，观察高峰、低谷时段，并结合往年同期数据，预估今年情况，据此做好迎接春运大军的准备。
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最后来聊聊移动数据与政务数据结合的案例，某公安反诈态势分析。我们在自有数据基础之上，融合反诈黑灰库数据，面向公安打造了电信网络诈骗态势分析产品。这款产品能实时预警疑似诈骗事件，帮助公安及时劝阻拦截疑似受害人上当受骗。产品主要提供一张屏、三张表、三条路和一封信。态势分析：“一张屏”总览辖区诈骗数据，洞悉诈骗案件趋势、诈骗源特征、易受害人群分布等整体态势。诈骗预警：“三张表”精准识别电话、网络、APP诈骗，实时掌握疑似诈骗行为，高效管理疑似情况处理。劝阻干预：“三条路”智能干预疑似诈骗，分类分级疑似诈骗行为，短信、智能呼叫、人工呼叫智能劝阻。宣传防范：“一封信”提醒一类易受害人群，深度分析不同诈骗案件易受害人群共性特征，短信宣传防范。我们的预警能力相较于业界同类产品具有三大优势：数据资源优：依托中国移动全国海量数据基石，覆盖电信网络诈骗通话上网全场景。模型发现准：储备多种诈骗类型识别模型，沉淀案件特征，准确、快速识别并预警。一键阻断快：智能分析风险等级，采取不同干预方式，提升阻断效率，降低阻断成本。扫码可得活动回顾及专家PPT这一期的TeaTalk·Online我们跟随魏老师，在永不止歇的大数据江湖中，窥见了应用创新实践的真正奥义。非常感谢魏老师带我们领略大数据实践的魅力所在。作为开发者社区系列活动的重要一环，未来TeaTalk·Online线上直播栏目将更加专注细分技术领域，进一步扩展知识广度、技术深度，加速拥抱开发者。继续