“数字驾驶舱”用算法识别群租

本报讯（记者 江跃中 特约通讯员 顾武）前不久的一天，静安区临汾路街道“民情日志·数字驾驶舱”突然发出数据异常预警信息：临汾路300弄某号有一住户水表数据异常，超出该户正常用水量，疑似存在群租现象。街道城运中心工作人员接到预警后，立即通过“一网统管”平台，派单到汾西路261弄居委会。居委会干部马上上门调查，发现该户违规将客厅、房间分割后租赁出去，总计租住4人，确属群租。居委会又迅速通过小区物业，联系业主要求拆除隔间、恢复原有房间面貌和功能，一周后再上门复查整改情况。

汾西路261弄居民区党总支书记施菊丽告诉记者，过去社区群租整治工作，多数是在居民反映情况后再上门核实情况，然后再督促整改、进行整治，时效相对滞后。现在有了街道“民情日志·数字驾驶舱”数据异常预警，实现了对群租现象的第一时间上门核查、上门整治，工作效率大大提高。

拓展智能应用

“民情日志·数字驾驶舱”，是临汾路街道为进一步提升社区治理精细化水平而打造的集深度分析、智能应用、风险预警、辅助决策于一体的数字驾驶舱系统。该系统在原有社区人房户数据库的基础上，拓展出240个特色标签，打通了街道层面的11个应用子系统形成民生数据湖泊，积累了超过1000万条民生数据。

目前，临汾路街道“民情日志·数字驾驶舱”已在“社群画像”、“社会动员”、“点位选址”、“工作分析”、“服务找人”、“安全评估”、“风险预警”、“应急救援”等8个领域17个场景拓展了智能应用，从而使社区治理变得更加精细更加“聪明”。

依托数据底座

社区群租现象难以及时发现，临汾路街道以一网通管、一网通办这“两张网”为牵引，依托“民情日志”数据底座和“数字驾驶舱”算法工具，对辖区群租状况实时感知和精准预判。

为及时掌握辖区房屋群租信息，临汾路街道与辖区供水、电力等单位通过党建联建，实现街道辖区内居民生活用水、用电等数据的共享。这些共享数据接入“民情日志”数字底座，“数字驾驶舱”算法工具通过将用水和用电数据交叉叠加房型、房屋面积等多个维度数据，构建起疑似群租识别模型，一旦发现异常，“数字驾驶舱”就会“数字吹哨”自动触发报警信号，为群租行为快速发现、及时处置提供了科技支撑。自群租识别算法启用以来，街道已识别确认辖区存在群租的达到30户，识别准确率超过70%，平均发现时间从3个月到如今的1个月。

全流程数字化

“民情日志·数字驾驶舱”对街道群租整治，从发现到处置进行全流程数字化再造，取得了很好的效果。在发现环节，对于通过“数字吹哨”、居民区走访、12345热线等多渠道发现的群租行为，工作人员只要登录“民情日志”数据系统，输入地址调取信息，就可以将“群租”标签贴在该房屋数据中进行留痕一键上报，保证街道城运中心、平安办、居民区、物业服务企业等多管理主体实时共享信息，实现群租信息第一时间互联互通。对于确认的“群租”行为，由“数字驾驶舱”通过“一网统管”平台派单，街道城运中心、平安办、派出所、城管、居委会、物业以及第三方协同上门，对照5条“群租”认定标准进行相应处置，形成闭环流程。