거시적 의사 결정 시스템

거시적 의사 결정 시스템은 의사결정자를 지원하는 의사 결정 지원 시스템입니다. 데이터, 모델 및 접근 방식은 주로 반정형 및 비정형 의사 결정 문제를 해결하는 데 사용되며 매크로 의사 결정의 효율성을 높이고 의사 결정자의 의사 결정 능력을 확대하도록 설계되었습니다.

4.2.3. 1 매크로 의사 결정 시스템 비즈니스 개요

기존의 사회보장정보 시스템은 주로 분산된 업무 시스템이며, 그 데이터는 어느 정도 분산되어 있으며, 전성 사회보장체계를 보완하는 의사결정에 완전하고 효과적인 지원을 제공할 수 없다. 따라서 모든 수준의 사회 보장 정보 시스템 구축자는 기존의 단편적인 비즈니스 데이터를 최대한 활용하고, 이를 지방 자치 단체의 의사 결정에 대한 진정한 근거를 제공하는 정보로 변환하고, 이러한 데이터를 더 깊이 분석하는 방법, 관련 의사 결정자에게 관리 정보를 가장 빠르고 직관적으로 제공하는 방법 등의 문제에 직면해 있습니다.

이러한 요구 사항으로 인해 데이터 웨어하우스 시스템, 데이터 마이닝, 온라인 데이터 분석 등의 정보 기술 수단을 활용하여 지능형 의사 결정 지원 시스템을 구축하는 것이 전 성 사회 보장 정보 시스템의 중요한 임무가 되었습니다.

주정부 사회 보장 시스템의 매크로 결정을 지원하기 위해 비즈니스 관점에서 매크로 의사 결정 시스템은 매크로 의사 결정 데이터베이스, 모델 라이브러리 및 방법 라이브러리를 지원하며 통계 정보 관리 시스템, 모니터링 및 조기 경보 시스템, 예측 분석 시스템, 위험 분석 시스템, 정책 규정 시스템 및 정보 공개 시스템으로 구성됩니다.

4.2.3.2 매크로 의사 결정 시스템 설계 원칙

거시적 의사 결정 시스템의 특수성으로 인해 그 설계는 다음과 같은 기본 원칙을 따라야 한다.

(1) 정보 준 완전성 원리. 의사 결정 과정에서 데이터와 정보를 수집하고 처음부터 끝까지 조사 연구를 진행해야 합니다. 의사 결정의 성공은 정보의 정확성과 밀접한 관련이 있을 뿐만 아니라 정보의 포괄성과 밀접한 관련이 있다. 정보가 정확하고 포괄적이어야 주정부 사회 보장 정보 시스템의 실시간 규제 및 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

(2) 시스템 원리. 사회보장정보시스템은 종합적이고 방대한 정보시스템이며, 각 하위 시스템은 서로 연결되고 서로 제약된다. 거시적 의사 결정 시스템은 하위 시스템과의 관계뿐만 아니라 주변 시스템과의 관계도 고려해야 한다. 따라서 결정은 시스템 엔지니어링의 이론과 방법을 적용해야 하며, 시스템의 전반적인 목표를 핵심으로 하고, 시스템 최적화를 가이드라인으로 시스템 일치성, 시스템 무결성 및 시스템 균형을 강조하여 과학적 결정을 내려야 합니다.

(3) 최적화 원칙. 결정은 특정 환경 조건 하에서 최적화 목표를 찾는 수단이다. 최적화에 대한 추구가 없다면, 결정은 응용의 의미를 잃게 된다. 최적화 원칙 및 하위 최적화 원칙을 포함한 최적화 원칙 전자는 최소 비용으로 최대 효과를 얻는 것이다. 후자의 경우 최적화를 달성할 수 없을 때 만족스러운 결과만 얻을 수 있습니다. 객관적인 환경의 복잡성으로 인해 많은 문제들이 종종 최적의 해결책을 얻지 못하기 때문에, 대부분의 경우 차선책 원칙을 따른다.

(4) 타당성 원칙. 결정은 실행 가능해야 하고, 실행 가능하지 않으면 결정의 목표를 달성할 수 없다. 따라서 실시를 결정하기 전에 반드시 실현가능성 연구를 진행해야 한다. 실현가능성 연구는 사회와 경제 방면에서 전면적인 조사가 필요하다.

(5) 집단 의사 결정 원칙. 집단적 의사 결정은 과학적 의사 결정의 주요 조직 보증으로, 소수의 의사결정권자가' 머리를 두드리거나' 소수의 전문가와 간단히 토론하는 것이 아니다. 의사결정팀과 의사결정기구가 의사결정 문제를 조사하고, 방안 논증, 종합평가, 비교를 통해 의사결정권자가 참고할 수 있는 방안을 제시하는 것이다.

매크로 의사 결정 시스템 아키텍처

거시적 의사 결정 시스템의 구성과 구조는 시스템을 구성하는 각 구성 요소의 배열, 구성 및 상호 조합을 말합니다. 사회보장정보시스템 거시의사 결정 시스템은 거시적 의사 결정 데이터베이스 (데이터 웨어하우스), 모델 라이브러리 및 방법 라이브러리로 지원되며 데이터 통합 하위 시스템, 자금 관리 하위 시스템 및 의사 결정 지원 하위 시스템으로 구성됩니다.

데이터 통합 하위 시스템은 매크로 의사 결정 시스템을 위한 데이터를 준비하고 구성하는 것입니다. 실제로 다양한 비즈니스 데이터베이스와 매크로 의사 결정 데이터 간의 인터페이스입니다. 주요 내용은 데이터베이스에서 매크로 의사 결정에 필요한 다양한 지표 데이터, 통계 요약 데이터 및 샘플링 데이터를 추출하고 의사 결정 지원을 위한 매크로 의사 결정 데이터베이스를 구축하는 것입니다.

기금 관리 하위 시스템은 사회보장기금의 징수, 저장, 운영 및 분배를 통일적으로 관리, 감독 및 규범화하여 사회보장기금의 위험을 최소화하는 것입니다. 주요 내용은 예산 내외 자금 및 기타 보장자금의 관리를 포함한다. 다양한 자금 관리 데이터는 거시적 의사 결정 데이터베이스에 저장되어 자금 관리 하위 시스템에 대한 데이터 지원을 제공합니다.

의사 결정 지원 하위 시스템은 의사 결정자의 의사 결정을 지원하는 의사 결정 지원 하위 시스템 (DSS) 입니다. 데이터, 모델 및 접근 방식은 주로 반정형 및 비정형 의사 결정 문제를 해결하는 데 사용되는 주요 리소스로, 매크로 의사 결정의 효율성을 높이고 의사 결정자의 의사 결정 능력을 확장하기 위한 것입니다. 모델 및 방법 라이브러리는 다양한 의사 결정 모델 및 방법에 대한 분석 데이터를 제공하는 매크로 의사 결정 데이터베이스가 의사 결정 지원의 핵심입니다 (그림 4-67).

4.2.3.4 매크로 의사 결정 시스템의 분포 모델

거시결정은 성 전체의 사회보장정보 시스템에 성 () 시 () 2 급에 분포되어 있으며, 거시결정업무 기능은 본급 자금 거시관리, 사회보장업무 거시결정분석예측 등 동일합니다. 그러나 관리 수준이 다르기 때문에 성 () 과 시 () 2 급 거시적 의사결정의 내용과 범위도 다르다. 전반적으로, 성급 결정은 전략적이고, 시급의 결정은 전술적이다. 전략적 결정은 글로벌, 방향성, 근본적인 결정으로 오랫동안 사회보장체계의 모든 측면에 깊은 영향을 미쳤다. 전술적 의사 결정은 전략적 의사 결정의 이행을 보장하고 일부 지역, 임시 또는 기타 집행 문제에 대한 결정을 내리는 것입니다.

그림 4-67 매크로 의사 결정 시스템 아키텍처 다이어그램

주정부 및 시립 매크로 의사 결정 데이터베이스의 데이터 소스는 다릅니다. 시급 거시적 의사 결정 데이터베이스 데이터는 본급 * * * 공유 데이터베이스에서, 성급 거시적 의사 결정 데이터베이스 데이터는 성급 * * * 공유 데이터베이스에서 가져온 것이다. 거시적 의사 결정 업무 분포는 다음과 같습니다 (그림 4-68).

4.2.3.5 매크로 의사 결정 시스템 서브 시스템 설계

정보는 사람들이 세계를 인식하고 개조하는 원천이자 과학적 의사 결정의 기초이다. 의사 결정 과정에서 처음부터 끝까지 데이터와 정보를 수집하고 정리해야 한다. 매크로 데이터 통합은 매크로 의사 결정의 필요에 따라 다양한 기본 비즈니스 정보, 통계 및 기타 사회 경제적 정보를 수집하고, 필요에 따라 처리하고, 매크로 의사 결정 데이터베이스를 구축하고, 매크로 의사 결정 데이터베이스의 정확성, 신뢰성 및 가용성을 보장하기 위해 정기적으로 유지 관리됩니다.

● 매크로 데이터 통합 ​​서브 시스템 설계

거시적 데이터 수집은 4 도 (① 폭) 를 쟁취해야 한다. 즉, 정보 수집의 광범위함입니다. 정보 수집의 범위에는 사회보장 내부 데이터뿐만 아니라 국가 전체의 경제 정치 생활과 관련된 거시적 데이터도 포함됩니다. ② 신뢰성. 즉, 데이터 수집의 진실성과 정확성은 의사 결정의 기초이며, 왜곡된 데이터는 의사 결정 실수로만 이어질 수 있습니다. 따라서 필요한 정보 표준을 수립하고, 데이터의 신뢰성을 보장하며, 데이터 품질을 향상시키고, 디지털 조작 현상을 근절해야 합니다. 3 속도. 즉, 정보 수집의 적시성입니다. 통계 및 모니터링 또는 모니터링 데이터에는 긴급 속보, 일간지, 월보, 분기보, 연보 등과 같은 시간 요구 사항이 있어야 합니다. 4 깊이. 정보 수집 및 처리의 깊이입니다.

그림 4-68 매크로 의사 결정 비즈니스 분포도

(1) 매크로 데이터 통합 하위 시스템 아키텍처 매크로 데이터 통합은 소스 데이터베이스에서 매크로 의사 결정 이외의 데이터를 매크로 의사 결정 데이터베이스로 변환하는 프로세스입니다. 거시적 데이터 통합 서브시스템의 주요 기능으로는 데이터 추출, 데이터 분류 및 정리, 데이터 편집 및 압축, 데이터 계산 및 변환 등이 있습니다 (그림 4-69).

데이터 추출은 주로 데이터베이스에서 두 가지 데이터 내용, 즉 매크로 의사 결정에 필요한 데이터와 자금 관리에 필요한 데이터 추출을 완료합니다. * * * 향유 데이터베이스에는 두 가지 중요한 정보 자원이 포함되어 있다. ① 사회보험과 노동보장으로 인한 정보, 민정업무와 펀드 관리의 프론트 데스크 등록, 관련 업무 내용이 포함된 미시정보 데이터베이스. ② 현재 통계 보고서 시스템의 통계 보고서는 수퍼 요약 데이터 (즉, 기본 테이블 데이터) 입니다.

* * * Enjoy 데이터베이스는 비즈니스 정보를 저장, 교환, 관리 및 처리하는 중앙 집중식 장소입니다. * * * Enjoy 데이터베이스 리소스에서 데이터를 추출하면 정확하고 시기 적절한 매크로 의사 결정 정보를 얻을 수 있습니다.

데이터 분류 및 정렬이 완료되었습니다. 매크로 의사 결정의 요구 사항에 따라 추출된 소스 데이터에서 재분류 및 정렬을 위한 필드 또는 레코드를 선택합니다.

데이터 편집 및 압축은 특정 요구 사항에 따라 재분류된 소스 데이터의 편집 및 압축을 완료합니다.

데이터 계산 및 변환은 선택한 소스 데이터의 필드 및 레코드에 대한 수학 및 논리 연산을 완료하고 데이터 형식 및 데이터 유형을 변환합니다.

비즈니스 데이터는 매크로 데이터 통합 하위 시스템의 기능을 통해 처리되며 매크로 의사 결정 데이터베이스에 주제 정보로 저장되어 의사 결정 지원 하위 시스템에 매크로 의사 결정에 필요한 데이터와 정보를 제공합니다.

그림 4-69 매크로 데이터 통합 ​​서브 시스템 아키텍처 다이어그램

(2) 매크로 데이터 통합 ​​서브 시스템의 데이터 흐름 분석. 매크로 데이터 통합 하위 시스템의 데이터 흐름은 주로 데이터베이스의 비즈니스 리소스 데이터가 매크로 의사 결정 주제 데이터를 형성하는 프로세스를 반영합니다. 노동보장, 민정, 사회보험 등 업무데이터, 일반통계보고서 데이터, 펀드관리데이터를 거시데이터 통합의 주요 대상으로 데이터 추출을 거쳐 업무통계, 샘플링조사정보, 전형조사정보, 전국발표정보, 국제교류협력정보, 거시기금 관리정보를 형성했다. 다양한 정보를 분류, 편집, 압축, 변환하여 거시적 의사 결정에 필요한 다양한 주체 정보를 형성합니다 (그림 4-70).

(3) 매크로 데이터 통합 하위 시스템의 구성 요소 사양 설계 (표 4-54).

표 4-54 매크로 데이터 통합 하위 시스템 구성 요소 목록

● 의사 결정 지원 서브 시스템 설계

거시적 의사 결정 시스템의 의사 결정 지원 하위 시스템 (DSS) 은 정보 기술을 수단으로 관리, 운영 연구, 통제론, 행동과학 등 의사 결정 과학의 이론과 방법을 적용하는 인간-기계 대화형 정보 시스템입니다. 특정 유형의 반정형 및 비정형 의사 결정 문제에 대해 배경 자료 제공, 문제 설명 지원, 모델 수정 및 개선, 가능한 시나리오 나열, 비교 분석 등을 통해 관리자가 올바른 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 데이터 처리 기능을 모델과 같은 다양한 의사 결정 도구와 결합하여 복잡하고 다양한 환경에서 의사 결정자, 특히 보조 고위 의사 결정자의 의사 결정 및 분석을 지원합니다. 의사 결정 지원 하위 시스템은 의사 결정 프로세스를 지향하며, 핵심은 모델 시스템을 구축하고 편리한 사용자 인터페이스를 제공하는 것입니다.

그림 4-70 매크로 데이터 통합 ​​하위 시스템 데이터 흐름 다이어그램

(1) 의사 결정 지원 하위 시스템의 주요 특징: ① 의사 결정 지원 하위 시스템 (DSS) 보조 관리자는 정보 시스템 지원을 거의 또는 전혀 관리하지 않는 반정형 및 비정형 의사 결정 문제를 완료합니다. 의사 결정 지원 하위 시스템 (DSS) 은 일부 분석 작업의 체계적인 문제를 해결할 수 있습니다. (2) 의사 결정 지원 하위 시스템 (DSS) 은 그들을 판단하지 않고 관리자를 지원하고 지원해야 합니다. 따라서 컴퓨터는 최종 답을 제공하거나 의사결정자에게 미리 정의된 분석 순서를 추가해서는 안 됩니다. (3) 의사 결정 지원 하위 시스템 (DSS) 은 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스를 통해 의사 결정자에게 보조 기능을 제공합니다. 의사 결정 지원 시스템의 인간-기계 인터페이스는 사용자의 학습, 창조 및 감사에 중점을 둡니다. 즉, 의사 결정자는 자신의 실제 경험과 통찰력을 바탕으로 인간-컴퓨터 상호 작용 과정에서 다양한 지원 기능을 사용하여 반복적으로 배우고 탐구할 수 있습니다. 결국 자신의 "관리 판단" 에 따라 적절한 방안을 선택할 수 있습니다.

의사 결정 지원 시스템의 목표는 의사 결정의 효율성을 높이기 위해 사람들의 의사 결정 프로세스를 지원하는 것이기 때문에 전자 데이터 처리 및 관리 정보 시스템을 관리 효율성 향상을 목표로 대체하는 것은 불가능하거나 불가능합니다.

(2) 의사 결정 지원 하위 시스템 아키텍처. 매크로 의사 결정 지원 하위 시스템은 매크로 의사 결정 데이터베이스, 모델 라이브러리 및 방법 라이브러리 조합으로 지원되며, 주요 기능은 일반 통계 분석, 모니터링 경보, 예측 분석, 위험 분석, 정책 규정 서비스 및 통합 쿼리로 구성됩니다 (그림 4-7 1).

그림 4-7 1 의사 결정 지원 하위 시스템 아키텍처 다이어그램

재래식 통계 분석. 사회보장 방침, 정책, 법규를 지도하고 거시적인 의사 결정 데이터베이스가 제공하는 상세한 사회보장 업무 통계를 바탕으로 과학적 사회경제 통계 방법을 활용해 사회보장 업무의 현상을 분석하고 문제의 원인을 밝히고 사회보장 업무 간의 내적 연계를 정리하고 통계 분석을 통해 사회보장 업무 발전의 객관적 법칙을 깊이 인식하고 있다. 통상적인 통계 분석은 통계 활동의 최종 결과이며, 각급 지도자 결정의 중요한 근거이자 통계 서비스의 중요한 수단이다.

통계 일반 분석 내용: ① 실제 업무 실행 및 계획 분석. 예를 들면: 사회 보험 기금 징수 완료 정도; 노동력의 실제 취업 정도. ② 현재 실제 수치는 이전 기간과 같은 기간 실제 수치의 분석이다. 예를 들면: 현재 기간의 실제 참가자 수는 이전 기간보다 증가 (감소) 됩니다. 현재 실업자 수는 이전 기간보다 증가 (감소) 했다. ③ 이번 호의 실제 수치는 지난해 같은 기간의 실제 수치와 비교 분석된다. 예를 들어, 이번 호의 실제 퇴직자 수는 작년 같은 기간보다 증가 (감소) 했다. (4) 현재 기간의 실제 인원수와 역사의 최고 수준 분석. ⑤ 지역 및 전체 분석. 예를 들어, 각 시의 사회보험기금 징수 완료 상황은 전성 사회보험기금 징수의 완료율을 차지한다. ⑥ 다양한 유형의 비즈니스 성과를 분석합니다. 예를 들어, 기업 경제 유형에 따라 각 기업의 보험 직원, 퇴직자, 기금 징수, 퇴직 대우 등에 대해 납부한다. ⑦ 총 평균과 그룹 평균 사이의 연결 분석에 따르면. 예를 들어, 1 년 중 매달 기본 의료 보험 지출의 구조를 분석하고, 매달 기본 의료 보험, 외래 의료, 입원 의료, 특수인파가 기본 의료 보험 지출의 수와 비율을 차지한다. ⑧ 총 평균 및 분포 수열에 따른 조합 분석. 예를 들어, 연간 기본 의료 보험 적용 범위의 연령 분포 분석. ⑨ 평균과 전형적인 조사 및 분석을 기반으로합니다.

방법 및 모델 지원 비교 분석, 그룹 분석, 평균 분석, 연결 분석, 동적 분석 등

모니터링 및 경보 기능. 성 전체의 사회 치안 발전 상황을 감시하고, 제때에 각종 경보 정보를 제공하여, 제때에 효과적인 조치를 취하여 사회 치안이 지속적이고 신속하며 건강한 발전을 보장할 수 있도록 한다. 감시경보는 사회 보장의 발전을 전반적으로 파악할 수 있을 뿐만 아니라 사회 보장의 각 전문 분야에서 사회 보장의 발전을 감시할 수 있다.

조기 경보 내용 모니터링: ① 기본 고용 정책의 이행; (b) 정리 해고 근로자 배치, 기본 생활 보장 및 재취업 계획, 정책 및 조직 시행 (c) 노사 관계 조정 기본 규칙 집행, 노동 계약 및 단체 계약 제도 이행, 기업 근로자 근무 시간 및 휴식 휴가 제도 집행, 여성 근로자 및 미성년자 근로자 특별 노동 보호 정책 집행, 정책 배치 배치 이행; (4) 연금, 실업, 의료, 산업재해, 출산 등 사회보험 기본 정책과 기준의 집행; 재해 구제와 사회 구제의 방침, 정책, 규칙, 도시와 농촌 주민의 최저 생활보장제도 및 관련 보조정책의 집행; ⑥ 기업, 직원 및 퇴직자가 연금 보험에 참여하는 동적 상황 ⑦ 기금 모금, 분배, 운영, 예비 및 조정; (8) 노동 시장, 노동 수급, 실업률 및 실업 상태 ⑨ 노동 분쟁과 그 처리; ⑵ 재해, 피해 인구, 재난 구호 상황, 재해 손실; -응? 구조 대상, 최소 생활 보장; -응? 우대 배치 대상, 배치 상황, 우대 자금 보장 상황; -응? 사회 입양, 지역 사회 서비스 및 사회 복지 기업.

방법 및 모델 지원

종합 모니터링 경보 모델, 고용 및 실업 보험 전문 모니터링 모델, 연금 보험 전문 모니터링 모델, 의료 보험 전문 모니터링 모델, 산업재해 보험 전문 모니터링 모델, 기업 임금 전문 모니터링 모델, 노사 관계 전문 모니터링 모델, 재해 구제 전문 모니터링 모델, 사회 구제 전문 모니터링 모델, 우대 배치 전문 모니터링 모델 및 사회 복지 전문 모니터링 모델

예측 분석. 주로 사회보장 과거와 현재의 발전법에 따라 과학적 방법을 이용하여 사회보장 미래의 발전 추세와 형세를 설명, 분석, 추정 및 판단하는 것이다. 역사적 규율에 대한 검토와 사회보장 현황에 대한 연구를 통해 불확실성이 사회보장에 미치는 영향을 줄이고 사회보장 발전 방침, 정책 및 계획의 제정에 봉사하는 것이다. 예측은 사회보장의사결정과학화의 전제조건이며 사회보장발전계획과 전략을 연구하는 과학적 수단이다.

예측 분석 내용: ① 자금 위험 예측; ② 실업률 예측 및 분석; ③ 사회 보험 지불 예측 및 분석; ④ 피보험자 수 예측; ⑤ 최저 임금 가이드 라인 예측; ⑥ 재난 예측.

방법 및 모델 지원 예측 방법에는 정성 예측 방법과 정량 예측 방법의 두 가지가 있습니다. 질적 예측법은 질적 개념적으로 사회보장의 미래 발전 변화를 분석하고 판단하는 방법으로, 주로 사람의 직관적인 판단력과 지식에 의존한다. 이 방법은 탐색 예측 방법과 규범 예측 방법 두 가지를 포함하여 간단하고 빠르다. 정성 예측 방법은 단독으로 사용할 수 있지만 일반적으로 정량 예측 방법과 함께 사용됩니다. 질적 예측 방법은 중장기 예측에 많이 사용되며 의사결정권자가 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 거시적 의사 결정 방법 라이브러리에는 다양한 예측 방법이 포함되어 있으며 모델 라이브러리에는 다양한 예측 모델이 포함되어 있습니다.

위험 분석. 의사결정자가 미래 상황에 대해 긍정적인 판단을 내릴 수는 없지만, 각종 상황이 발생할 확률을 결정할 수 있는 의사결정을 말한다. 위험 결정은 정보, 모델, 도구 등을 지원하는 광동 사회 보장 정보 시스템에서 흔히 볼 수 있는 의사 결정 문제입니다.

위험 분석은 과학 시스템의 분석 방법을 통해 의사결정자에게 다양한 결정의 위험, 영향 및 가능성을 제공합니다. 결정은 미래를 포함한다. 불확실성의 존재로 인해 미래에 대한 예측에는 추정치와 무작위 오차가 포함될 것이다. 의사 결정은 과거와 현재의 정보를 바탕으로 하며, 이러한 정보의 정확성과 적절성에도 불확실성이 포함되어 있습니다. 따라서 대량의 결정은 주관적인 확률, 사물의 상대적 빈도, 통계적 독립 사건의 확률, 통계적 독립 조건 하에서의 연합 확률, 조건과 관련된 관련 확률 등 사물의 미래 발전 확률을 계산해야 한다. 위험 분석의 기능은 목표를 선택하고 정책 불확실성을 줄일 수 있는 기능을 갖추고 있다.

위험 분석 내용: ① 자금 위험 분석; ② 노동 시장 위험 분석; ③ 임금 가이드 라인 분석 계층 구조 프로세스.

방법 및 모델 지원 방법: 인자 분석법, 논리 분석법, 역사 비교법, 종합평가법, 계층 분석법, 시계열 분석법 등. 모델, 동적 계획 모델, 임의 모델, 샘플링, 회귀, 지수 평활 모델, 베이지안 모델, 의사 결정 트리 등

정책 및 규정 서비스. 목적은 법률, 계획 및 정책 제정을 위한 의사 결정 서비스를 제공하는 것이다. 기존 매크로 의사 결정 데이터 정보 및 기존 정책 규정 정보를 기반으로 구현됩니다. 사회보장정책법규를 제정하려면 현행 정책법규의 응용효과와 문제뿐만 아니라 앞으로 제정될 정책법규의 효과와 문제뿐만 아니라 목표의 정확성과 조치의 타당성도 검증해야 한다.

정책 규정 서비스 내용: ① 노동보장, 민정, 사회보험 기본 방침 정책; ② 노동 보장, 민사 및 사회 보험 제도 개혁; ③ 노동 보장, 민정 및 사회보험 발전 계획과 연간 사업 계획 ④ 노동보장 민정 사회보험 등 법규.

방법 및 모델 지원 개발 계획 모델, 정책 분석 모델, 노동 보장 및 사회 보험 정책 분석 모델, 도시 및 농촌 고용 정책 분석 모델, 노동 시장 모델, 노사 관계 모델, 재난 평가 모델 등

종합 조회. 의사 결정자가 통계 일반 분석 정보, 모니터링 경보 정보, 위험 분석 정보, 예측 분석 정보 및 정책 규정 서비스 정보에 대한 질의를 통해 의사 결정자가 다양한 의사 결정 정보를 종합적으로 분석하고 빠르고 정확하며 포괄적으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

(3) 의사 결정 지원 서브 시스템의 데이터 흐름 분석. 의사 결정 지원 하위 시스템의 데이터 흐름은 주로 의사 결정 지원의 다양한 기능을 반영하여 다양한 매크로 의사 결정 주제 정보를 처리하여 의사 결정자의 질의 및 사용을 위한 의사 결정 정보를 형성하는 프로세스입니다. 방법 라이브러리 및 모델 라이브러리의 지원을 받아 주요 정보는 통계 일반 분석 후 통계 일반 분석 정보, 위험 분석 후 위험 분석 정보, 예측 분석 후 예측 분석 정보, 정책 규정 서비스 기능 후 정책 규정 서비스 정보, 경보 기능 모니터링 후 모니터링 경보 정보를 형성합니다. 다양한 의사 결정 정보는 포괄적인 쿼리 기능을 통해 의사 결정자에게 최종 의사 결정 지원 정보로 제공됩니다 (그림 4-72).

그림 4-72 의사 결정 지원 하위 시스템 데이터 흐름 다이어그램

(4) 의사 결정 지원 하위 시스템의 구성 요소 사양 설계 (표 4-55).

표 4-55 의사 결정 지원 하위 시스템 구성 요소 목록

● 자금 관리 서브 시스템 설계

사회보장기금은 액수가 어마할 뿐만 아니라 영향이 광범위하다. 그 운영의 성공 여부는 사회보장의 미래와 수많은 사람들의 절실한 이익과 직결된다.

사회보장기금 프로젝트는 복잡하며, 펀드 관리에는 사회보험, 노동보장, 민정, 지방세, 은행, 재정 등의 부문이 포함된다. 따라서 사회 보장 기금의 모든 지출, 소득 및 운영에 대해 통일되고 엄격한 관리를 실시하여 모든 사회 보장 기금이 협력, 상호 자금 조달, 통합 운영 및 부가가치를 형성하여 재정 부서가 주도하는 권위 있는 조정 부서를 형성하여 자금의 선순환을 보장해야 합니다.

사회 보장 자금은 국가, 단위, 개인에서 비롯되며, 국가는 세전 지출을 통해 일부 책임을 진다. 연금, 의료, 실업은 단위와 개인이 일정한 비율로 납부하고, 산업재해와 출산은 기관이 부담한다. 사회 구호, 구제, 사회복지 등의 자금은 각급 국가 재정, 사회기부, 복지복권에서 비롯된다.

사회보장위험을 주관하는 재정부문으로서 예산내 자금과 예산외 사회보험기금 관리를 담당한다. 재무관리의 목표는 자금 규모를 예산이나 예측해 자금의 사용과 효과를 감시하는 것이다.

(1) 자금 관리 하위 시스템 아키텍처. 펀드 관리 하위 시스템의 주요 기능은 사회보장기금 기수관리, 예산내 펀드 수지 관리, 예산외 펀드 수지 관리, 기타 펀드 수지 관리, 펀드 예산, 펀드 결산 및 종합 조회 (그림 4-73) 입니다.

그림 4-73 자금 관리 하위 시스템 아키텍처 다이어그램

기금의 기본 관리 기능을 보장하다. 주로 직원 수, 사회 구제 및 기타 정보에 사용됩니다. 수취 보험료, 납입 보험료, 채무 등 자금 수입 상황; 각종 보장 대우의 지불 금액 등 실제 향유 수준에 대한 정보; 질병보, 각종 의료비 등 의료위생 정보 관리. 사회 보장 기초는 사회 보장 기금 예산 등의 업무에 대한 데이터 지원을 제공한다.

자본 예산. 재정부서가 각 업무경영기관이 편성한 예산 보고서에 따라 예산 보고서를 승인하고 총괄하여 연간 사회보장자금 예산을 편성하는 것을 가리킨다. 사회보장발전계획의 규모와 방향을 반영해 사회보장기금 재무업무의 기본 근거이자 국가 재정예산의 일부이다. 사회보장기금 예산은 사회보장기금이 계획적이고 절차적인 활동의 기초이자 사회보장사업이 순조롭게 발전할 수 있는 중요한 보장이다.

예산 내 자금 관리. 재정부문이 일반 세수소득 배정 내 각종 사회보장자금의 재정수지관리를 일컫는 말. 위생경비, 무휼, 사회복지구제경비, 행정사업단위 퇴직경비, 사회보장보조금, 노무비, 병역모집비, 군공급소 경비, 예산단위가 납부해야 할 적립금 등이 포함된다.

예산 외 자금 관리. 재정부문이 연금 실업 산업재해 의료 출산보험기금을 포함한 사회보장기금의 재정수지관리를 일컫는 말.

기타 안전 기금 관리. 재정부 재무관리의 주택자금, 장애인 취업보장자금, 사회복지자금, 재취업자금 및 기타 자금을 일컫는 말.

자금 결산. 재무 부서가 연도 종료 후 각 업무 기관이 준비한 연간 재무 보고서를 검토하고 요약하는 것을 말합니다. 재무 보고서에는 대차대조표, 수익 및 지출 보고서, 관련 일정 및 재무제표가 포함됩니다. 재정부는 자금 결산을 할 때 예산 내, 예산 외 및 기타 보장 자금의 재무수지 관리 데이터를 근거로 결정의 정확성을 확보해야 한다.

그림 4-74 자금 관리 하위 시스템 데이터 흐름 다이어그램

종합 조회 기능. 이는 경영진과 기업경영자가 자금 관리의 각 내용에 대해 전면적인 조회를 할 수 있다는 것을 의미한다.

(2) 자금 관리 서브 시스템의 데이터 흐름 분석. 자금 관리 하위 시스템의 데이터 흐름은 주로 자금 관리에서 다양한 데이터 간의 관계를 반영하며, 자금 예산 결산을 핵심으로 한다. 각종 기본 정보는 사회 보장의 밑수 정보를 형성하고, 각 사업부의 기금 예산 보고서는 기금 예산 후의 기금 모금 계획 정보와 기금 지불 계획 정보를 형성한다. 각종 자금지불의 재무처리는 예산내 자금수지, 예산외 자금수지 및 기타 보장자금수지 정보를 형성하고, 자금 결산을 위한 데이터 지원을 제공하고, 자금 결정은 대차대조표 정보, 수지명세서 정보 및 기타 부속정보를 형성한다 (그림 4-74).

(3) 자금 관리 하위 시스템의 구성 요소 사양 설계 (표 4-56).

표 4-56 자금 관리 하위 시스템 구성 요소 목록