案例简介：为全面提升学生资助科学化水平，根据浙江省深化“最多跑一次”改革要求，加快推进政府数字化转型，全面建设政务服务2.0决策部署，浙江省开发建设了学生资助“一窗受理”平台。项目作为浙江教育大脑的重要应用场景，是在全国学生资助管理信息系统和浙江省大救助信息系统基础上延伸拓展出的服务应用平台，将大幅提升资助对象认定的精准度，实现学生、家长办理资助业务“零跑腿”。“一窗受理”平台基于互联网+、大数据分析等数字化技术，依托浙江省政务云，以“四横三纵”系统架构为目标进行建设，内容主要包括大数据资助认定系统、资助数据分析与决策平台、掌上资助微应用、资助对象主动挖掘系统等。平台通过细化拆解、综合集成等手段，将资助核心业务进行系统性重塑，同时大量采集并深度融合各类横向部门数据，以精准资助为锚点，将现有资助业务进行数字化转型，以“数”促“智”，实现资助数据归集智能化、资助业务办理智能化、资助认定过程智能化、资助舆情监控智能化。

关键词：精准认定；精准资助；智慧资助；掌上资助；大数据、智治

当前，中国特色社会主义已经进入新时代，习近平总书记提出“让发展成果更多更公平惠及全体人民，不断促进人的全面发展”，党的十九大报告强调要“健全学生资助制度”，为学生资助工作进一步指明了方向，提出了更新更高的要求。根据省委、省政府深化“最多跑一次”改革决策部署，学生资助领域要进一步优化各类业务办理流程，构建更加公平、更加优质、更加高效的教育公共服务新模式。新形势下如何推动学生资助工作数字化转型，已成为新时代学生资助工作理论和实践研究的重要课题。

为全面提升学生资助一体化、智慧化、科学化水平，谋好新时代背景下学生资助工作的“新篇”，根据浙江省深化“最多跑一次”改革要求，加快推进政府数字化转型和全面建设政务服务2.0决策部署，浙江省开发建设了浙江省学生资助“一窗受理”平台，着力构建从资助对象申请、认定、资金发放等保障性资助全过程共享与监管，到发展性资助全方位整体智治资助工作新机制。作为浙江教育大脑的重要应用场景，浙江省学生资助“一窗受理”平台能够大幅提升资助对象认定的精准度，促进数据交换和数据共享，有效解决因病因灾群体信息共享的不及时性，提高资助工作队伍能力。

二、项目简介

浙江省学生资助“一窗受理”平台是浙江省组织建设的资助综合管理服务平台，为全省各地各校资助工作提供数据支撑和服务，方便学生、家长申请办理各类资助业务。目前已上线资助业务11项，覆盖全省各类学校1.4万所，服务学生720万余名。

项目基于互联网+、大数据分析等数字化技术，依托浙江省政务云，以“四横三纵”系统架构为目标进行建设，内容主要包括大数据资助认定系统、资助数据分析与决策平台、掌上资助微应用、资助对象主动挖掘系统等。平台通过大量采集并深度融合各类横向部门数据，以精准资助为锚点，将现有资助业务进行数字化转型，以“数”促“智”，实现资助数据归集智能化、资助业务办理智能化、资助认定过程智能化、资助舆情监控智能化。

图1 “一窗受理”平台业务架构

（一）建立学生资助数据资源中心，为精准资助提供数据支撑

整合来自省教育大数据平台、省人口综合库、省民政厅等共33个横向部门的9大类数据157万条，经深度清洗比对后形成数据19万条，数据完整覆盖学生基本信息、学生家庭基本信息、学生家庭收入和资产信息、学生家庭属性信息等。在保证准确性、时效性和完备性的前提下，为资助数据共享建立权威的数据基础。

图2 “一窗受理”平台系统架构图

（二）构建大数据资助认定机制，实现资助对象精准认定

将资助业务办理过程中的政策依据、认定标准等进行业务和数据建模，梳理认定标准12项，形成大数据资助认定机制。依托横向部门的共享数据，同时依据各类数据权重，对资助对象的认定条件、风险情况、重点情况等进行标识，形成辅助认定报告，为各级学生资助管理部门的日常统计和决策提供重要参考。

图3 申请与认定业务流程

（三）强化资助数据分析与决策功能，有效构建“数脑”体系

对海量数据进行集约化、可视化处理，打造集监测、分析、预测、预警、智能化展示为一体的系统，形成领导监察管理、决策制定的“大数据驾驶舱”。通过资助对象人物画像、重点资助对象分类分级、学生资助对象电子地图等方式，呈现全省各学段学生资助对象规模分布、学前及义务教育阶段适龄入学规模预估、重点资助区域和院校分布以及优秀学生资助对象分布等信息，深入挖掘各类资助成果数据、潜在需求，有效推动资助政研与工作规划。

（四）全面推动“掌上资助”微应用，优化资助业务办理流程

开发手机应用端APP，设置资助对象在线申请界面，家长及学生可随时查看业务办理进度，资助工作人员也可直接在线参阅认定报告，借助移动化信息工具，资助对象将免去准备各种证明材料的麻烦，也便于各类资助政策的点对点宣传，实现“掌上资助”。

三、典型做法与工作成效

（一）细化拆解资助业务，全面夯实数源基础

学生资助是一项头绪繁多，系统性强且复杂程度高的工作。在数字化转型过程中，部分现有资助工作流程虽然在线下应用场景中存在，却因难以量化、流程不规范、操作繁琐等原因难以转化为线上流程，机械搬运至线上易造成流程和数据冗余，无法形成数据闭环，因此需要妥善处理好线下业务与线上办理的矛盾，重新梳理资助业务流程。在精准资助提出的工作要求下，需重新定义现有资助业务，对事项进行拆解细化，最终明确数据需求与数源系统。根据工作实际，重新梳理各项业务职能与定位，整理出对象摸排、资格认定、政策兑现、精准资助4项二级业务，并逐步分拆至26项三级业务（最小颗粒度事项）确定协同部门17个，明确数据需求36类，数据项536个；打通跨部门、跨层级系统15套，对接数据接口46个，实现了核心业务数字化。

图4 任务整体画像

（二）综合集成业务流程，精准定位“智慧”资助

根据前期梳理出的对象摸排、资格认定、政策兑现、精准资助等核心业务，确定核心业务间的协同流程和数据集成流程。通过梳理和再造业务流程，将核心业务组装集成为任务整体画像，找到“破点—线—成面—立体”的最优方案，推动资助整体智治体系和系统性重塑。

（三）强化精准认定机制，助力资助分析决策

精准认定是精准资助工作的基础，学生资助对象认定工作因认定标准难以量化和比较，且客观存在地区经济水平差异、缺少证明材料、人为主观干预等原因，实际操作中难点较多，对基层资助工作人员产生了一定困扰。资助对象认定工作的复杂性，决定了其不可能仅凭借某项数据“一刀切”，在实际业务场景中，更常见的情况是资助工作人员缺乏数据全面详实，分析清晰透彻、提示人性化的参谋助手。资助数据资源中心的建立，有效充实了数据的广度，但要实现精准资助，还需充分挖掘存量数据的深度和维度，在算法模型、云计算、综合分析等方面破题解难，完善资助对象的数据画像。为此，浙江省综合考虑政策标准、社会标准等情况，在认定模块中内置了资助对象认定模型与否决条件，量化分析并输出资助对象认定报告，对重点数据与异常数据予以标记提示，在数据层面以多维度展示申请人各类资助数据与个人信息，为资助认定工作提供重要的决策参考，避免认定过程中的主观性与信息不对称等情况。与此同时，将申请业务按照数据来源、户口性质、异常类别等类型进行统计分析，满足日常统计需求。

（四）精准调研用户需求，积极开展平台测试与推广工作

系统在开发建设过程中，因多方参与、业务复杂、用户群体广大等原因，各类使用者对系统的定位、理解和诉求不尽相同，各类需求易产生矛盾，从而导致业务流程臃肿繁琐、操作不够便捷，界面不够人性化等问题。为使平台能够切实呼应基层用户的需求与痛点，成为一套以业务为导向、以用户为根本的高效运转平台，针对用户需求，多次召开高校、基础学段资助工作人员意见征集会，收集整理意见建议590余条并纳入开发计划。同时，在台州、杭州市进行试点推广，成立资助交流群25个，以线上直播等形式培训资助老师9500余名，为平台正式上线和全面应用打下了坚实基础。