2021河南国考申论关键词：精准扶贫

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　　热点概况

　　2019年8月6日，支付宝公益基金会、阿里巴巴人工智能实验室联合中国妇女发展基金会启动了“AI豆(谐音‘爱豆’)计划”，通过人工智能产业释放出的大量就业机会，探索“AI扶贫”的公益新模式。该计划首个试点地区就在贵州铜仁市万山区，通过提供免费职业培训，让贫困群众尤其是女性成为“人工智能培育师”，在家门口实现就业脱贫。

　　作为首批报名的学员，张金红和30个不久前从大山搬到“易地扶贫安置点”的邻居们一起，接过了“人工智能培育师”的培训结业证书。

　　何为“人工智能培育师”?简单地说，就是人工智能“理解”人类世界，也需要像幼儿一般经历完整的学习和认知过程。而机器“消化”海量图片信息，需要“老师”分类、标记，手把手进行培育、训练。“AI标注”作为人工智能产业链上最基础的工作，催生了像张金红一样的“人工智能培育师”。

　　面对扶贫开发的复杂性、艰巨性，国家提出了精准扶贫战略思想，旨在用高效合理的手段，对贫困户进行有针对性的帮扶，从而达到脱贫目标。在此之中，通过科技和数字手段创新扶贫模式，成为精准脱贫实践中的突出趋势。扶贫又扶智、公益和商业结合的多元手法，正在有效激发贫困地区脱贫的内生动力，实现长期可持续发展。

　　各方观点

　　习近平总书记：人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。

　　支付宝公益基金会秘书长李姗：为贫困女性创造在家乡就业的机会，可以一定程度地缓解留守儿童、留守老人带来的社会问题。同时，作为一份有着一定技术含量的工作，也能拓宽“母亲”和“孩子”两代人的“眼界”。

　　公益时报：据相关预测，到2023年AI和机器学习数据准备解决方案市场将达12亿美元。而在自动化工具能够有效地创建良好的标注集之前，大量人工标注的需求将长期存在。这也成为“AI扶贫”能够持续下去的重要原因。

　　深度分析

　　(一)精准扶贫目前存在的问题：

　　1.如何落实“精准”

　　精准扶贫工作面临识别难度大的问题。精准扶贫的精髓在于“精准”，其目标是精准到村到户，因此，对贫困户(村)的建档立卡工作就成了精准扶贫工作的重点。首先，贫困对象的识别程序不规范。目前，对贫困对象的识别采取控制总体规模、自上而下、逐级分解的方式，但是容易造成数据的失准，出现名额浪费或者名额不够的情况。其次，贫困对象识别方法复杂。在总结多年扶贫经验的基础上，当前我国对贫困户的认定不再仅仅依据收入这单一维度，而是综合考量教育、健康、区域环境等多维参考因素，这种方法理论上可以提高对贫困对象识别的精准度，但是专业要求高，因此在专业人士匮乏的贫困地区，采用这种方法识别贫困对象效果一般。再次，帮扶者和帮扶对象的匹配度不够精准。在实践中，对于帮扶对象的致贫因素、扶贫需求等情况的了解是在确定了帮扶者和帮扶对象的关系之后进行的，而帮扶者所拥有或者擅长的资源禀赋不一定就是帮扶对象所需要的，这就使得扶贫资源不能和帮扶对象实现最优匹配，造成扶贫资源利用率低下。

　　2.如何完善精准扶贫动态管理机制

　　农村精准扶贫工作面临动态管理机制不健全的问题。一是动态信息管理难度大。精准扶贫要求在扶贫的全过程都要做到精准，因此在实践中要根据实际情况，不断对已经录入信息管理系统中的帮扶对象的基本信息、帮扶项目、资金流向等及时更新，同时还要关注返贫和脱贫人员的变动，及时录入和移除信息系统，这都需要耗费大量的人力、物力。二是动态管理机制不完善。当前，相关的政策文件规定了帮扶对象的识别依据，但是对于退出机制还缺少精准化、制度化的规定。另外，当前我国农村的治贫工作还比较脆弱，已脱贫人口因为一些突发因素可能随时返贫，对这部分返贫人员不能及时识别，在一定程度上也影响了精准扶贫的实施效果。三是信息化程度低。目前，规范化的信息管理平台在我国农村地区还普遍缺失。

　　3.如何完善精准扶贫考核机制

　　农村精准扶贫工作面临考核机制欠成熟的问题。首先，政府作为扶贫工作的实施主体，同时又是考核的主体，缺乏客观性和公正性。其次，考核指标构建不合理。精准扶贫考核应该包括经济、生态、社会等在内的各个维度。当前，考核指标还仅集中在经济的单一维度，缺乏全局观，对脱贫内生动力因素关注不足。再次，考核机制缺乏持续性。一方面，全国范围内缺乏统一的考核指标，村、县、市、省、中央各级政府对同一指标的理解存在偏差，导致最终的考核数据失真而失去意义;另一方面，当前采用的是扶贫者定期驻村帮扶制度，容易造成“在任脱贫、离任返贫”现象，影响到精准扶贫绩效考核的真实性。

　　4.如何完善社会组织参与精准扶贫制度

　　农村精准扶贫工作面临社会组织参与精准扶贫制度仍不完善的问题。随着经济社会的快速发展，人们的物质需求得到了极大满足，开始追求更高层次精神上的满足，更多的社会组织开始自愿承担社会责任，加入到精准扶贫的实践主体中来。社会组织作为一种扶贫力量，可以从专业、灵活、创新等多个方面对政府资源做到有效补充。而且社会组织追求公共利益最大化的特点可以调整因市场资源逐利而加剧的不公平，更加关注弱势群体的需求。此外，由于体制观念、合法性资源等的缺失，社会组织也存在自身机构不健全、财务管理不规范等问题，这些内外因素的叠加，给社会组织参与精准扶贫带来极大挑战。

　　(二)精准扶贫，可以采取的一些措施：

　　1.完善对帮扶对象的精准识别机制

　　首先，强化宣传引导。针对精准识别工作时间紧、任务重的特点，通过张贴标语、资料发放、入村入户讲解等多渠道进行宣传，将精准扶贫的相关政策以最通俗的语言传达到每个贫困村、贫困户，提升农户对脱贫致富的主动参与度。其次，完善识别程序。针对精准识别配额制的不足，在深入实地调研的基础上，因地制宜地灵活设置机动名额，确保不会遗漏任何一个贫困帮扶对象。再次，科学应用多维识别方法。针对专业人员不足的问题，在实践中对工作进行细分，将多维识别等专业要求高的工作交由第三方机构，比如当地大中专院校、科研机构等，同时加强对基层工作人员的专业技能的培训。如此可以确保识别结果的精确性，并防范“道德风险”的发生。最后，探索联合帮扶制度。针对帮扶匹配度不够精准的问题，探索建立联合帮扶制度，定期对帮扶工作的成效进行评估，对不能满足减贫需求的情况进行及时调整。

　　2.积极建立精准扶贫的动态管理机制

　　首先，建立信息化管理平台。动态管理信息量巨大，亟需建立基于互联网平台的全省甚至全国统一联动、信息共享的管理平台。一方面，加强基础设施的建设，实现所有地区通电通网，为全省、全国联动奠定物质基础;另一方面，通过培训、学习、引进专业人员等方式，提高基层工作者对信息管理技术的掌握程度，提升其运用计算机处理大量数据的能力。其次，健全“有进有出”的动态管理机制。一方面，对系统中贫困人员进行动态管理，对遗漏的贫困人员及时录入信息系统并及时匹配帮扶单位进行动态管理。另一方面，根据既定的脱贫标准和退出程序，实时清理系统内已经脱贫的帮扶对象，并在一段时间内进行跟踪评估，防止再次脱贫而未被及时识别。

　　3.完善精准扶贫考核机制

　　不断完善精准扶贫考核机制，建立起政府、公众、社会组织、舆论协同参与的监督考核体制，有效规避政府既是运动员又是裁判员的行政风险，提高考核结果的可靠性与公正性。完善考核指标体系。考核指标体系的建立要兼顾经济、生态、社会等各个方面，尤其需要关注帮扶对象脱贫致富的内生动力，如此，才能使得脱贫者不因政策环境的变化再次返贫。同时，应建立长效考核机制。

　　4.不断完善社会组织参与精准扶贫机制

　　首先，完善相关政策法规，确保社会组织合法有序地参与精准扶贫。通过立法保证社会组织的合法地位，并给出具体的法律条款，使社会组织在参与精准扶贫的过程中，做到有法可依、有规可循。地方政府应该出台相应的优惠政策来鼓励和引导更多的社会组织参与到精准扶贫的工作中来。其次，建立社会扶贫信息平台。依托互联网技术的社会扶贫信息平台，能够实现政府和社会组织之间的信息互通，使社会扶贫资源与扶贫对象需求有效对接，从而提高社会扶贫资源的利用率。最后，完善社会组织内部组织体系，建立产权清晰的组织架构。社会组织应完善自身财务制度，建立信息公开披露制度，接受社会监督，从而更好地参与到精准扶贫。

　　参考文章

　　人工智能实现精准扶贫，共创未来

　　改革开放使数亿中国人甩掉了贫困帽子，但中国的扶贫任务仍然非常艰巨。“精准扶贫”概念的提出和施行契合时代发展的需要。但是当前贫困认定的遗漏率和错配率仍然处在较高水平，如何发挥人工智能和大数据算法的优势提高扶贫精准性成为学术界的重要课题。

　　2016年，甘肃省推出了全国首个精准扶贫大数据管理平台，设省、市、县、乡、村5个层级，研究开发了扶贫对象、扶贫措施、扶贫成效、数据分析、绩效考核5个管理子系统。广东省也在积极推进建设大数据扶贫信息系统，并依托大数据实施精细管理、精确瞄准、动态监测。同年，国务院扶贫办要求各级扶贫部门完善贫困户建档立卡，建设好扶贫大数据平台，打好精准扶贫精准脱贫基础。信息化技术和手段进行扶贫的重要性，已经被重视起来，各省市也在探索中前进。

　　精准扶贫要求政府对贫困人口、贫困原因达到精准识别，精准判断，从而提供定制化、个性化的扶贫政策和项目，进而达到精准识别、精细管理。人工智能技术的价值之一就在于智能的精准识别。通过制定具体目标，明确思路，利用人工智能图形和音频识别、硬件管理技术及DTG数据转换等先进技术进行贫困户数据的搜集、处理、分析、挖掘和展示，从而借助人工智能分析模型甄别出贫困人口，精确定位扶贫对象。

　　其次，了解具体致贫原因，科学制定精确的扶贫措施。精准扶贫更需要利用人工智能个性化、智能化的特点，科学地为贫困户制定符合其家庭环境、生产条件以及区域背景的扶贫政策，真正实现实施一户一策，精准帮扶，从而更加直接地获取农业相关的种植、收割、销售等信息与数据，帮助农户学习技术、提高产量、找到销售渠道，从根本上脱贫致富，做到科学技术精准扶贫，因地制宜、因人施策，实现农村智慧农业发展。

　　除了给予直接的资金帮助，找到脱贫的路径才是扶贫的根本渠道，其关键在于信息的互通和掌握。将人工智能应用于精准扶贫领域，将缓解农业信息不均衡的现状。农户通过与人工智能终端交流、学习，找到了学习技术的途径、找到了解答问题的专家、找到了销售产品的信息与渠道、最终达到脱贫致富的目的。

　　未来，人工智能更是作为农民致富以及智慧农业发展的一个新引擎。智能机器人，乃至未来的智能农场、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等都将出现人工智能的身影。我们可以看到，耕作、播种、采摘等智能机器人将大大提高农业生产效率，还有智能探测土壤、探测病虫害，更有气象灾害预警的智能识别，更有利于减少因灾致贫、因灾返贫等现象出现。

　　人工智能还能促进贫困地区教育水平。在不同地区每个人学习的方式也是不一样的，因人而异，有些人倾向于视觉认知、有些人倾向于听觉、有些人更接受实践教育。而目前在我国这些地方的教育模式都是普遍单一化的形式，从根本上可能不适用于每一个人。引入人工智能，对每一个学生进行量身定做，通过采集数据，制定适合自己的学习模式，提高自己的学习效率，发展学习兴趣，以减少在教育中遇到的“金钱”障碍得到公平对待。

　　经济来源及教育水平往往和地区的贫富差是高度关联的，人工智能可以很容易帮助解决这两大难题，通过对农业和教育的帮助，可以使贫困人群及地区得到很大改善。

　　大数据和人工智能在解决方案研发上优势明显，大数据和人工智能植入精准扶贫领域将大有作为，不但能将一线信息采集、后期数据反馈等方面工作应用到扶贫领域，同时还能解决信息网络建设等难题，全方位构建立体化、精准到位的扶贫体系。

　　(来源：国务院、人工智能网，有整合修改)

　　“人工智能培育师”张金红所在的公司还没开工，但她心里有些着急，想尽快回到公司。

　　张金红是建档立卡贫困户，一家人过去居住在贵州省铜仁市思南县文家店镇五星村。2019年3月，全家跨区域搬迁到铜仁市万山区易地扶贫搬迁安置点旺家花园社区。

　　点击鼠标，用一个矩形框选中图片中需要的部分，并做好关键信息标注，从而让复杂环境中的图片细节更加智能地被识别出来，这就是张金红目前所做的“AI标注”工作。

　　何为“人工智能培育师”?简单地说，就是人工智能“理解”人类世界，也需要像幼儿一般经历完整的学习和认知过程。而机器“消化”海量图片信息，需要“老师”分类、标记，手把手进行培育、训练。“AI标注”作为人工智能产业链上最基础的工作，催生了像张金红一样的“人工智能培育师”。

　　从思南县农村搬进城后，有两件事让她很高兴：一是家门口就可以上班，二是有更多时间陪伴孩子。“出门打工最大的苦不是工作累，而是放心不下孩子。”张金红说。

　　高中毕业后张金红就外出务工，到过江苏、福建等地，进过电子厂、服装厂。她说，因为没文化吃了很多苦，现在条件好了，要陪在孩子身边，让孩子好好上学成长、成才。她接触电脑多了，眼界也逐渐开阔，对孩子的教育也更有效果。

　　回忆过去的一年，张金红说，既可以照顾家里又有独立的经济来源，苦点累点值得。2019年8月开始上班，到年底工资收入大约两万元。由于是计件式工资，她最近在家里有些闲不住。新的一年，她期待把工作做得更顺手，工资可以更高。

　　“从农村来的人，很难想到会从事与人工智能有关的工作。”王红梅是张金红的同事，也是易地扶贫搬迁户。在她看来，“人工智能培育师”，完全是“新职业、新体验”。

　　王红梅家是建档立卡贫困户，一家六口人过去居住在贵州省铜仁市思南县长坝镇太平村。2018年9月，全家跨区域搬迁到旺家花园社区。

　　“社区给我们提供了工作机会，刚开始接触的时候有一些挑战，但坚持下来就没问题。”王红梅是第一批参与培训的学员，经过十天左右学习，她顺利通过了“AI标注”考评测试，成为一名“人工智能培育师”。

　　王红梅对这份工作充满好奇，觉得每天都能接触新鲜事物。工作上手以后，月收入有3000元左右。而且，上班离家近，走路几分钟就能到，照顾家人特别方便。

　　旺家花园社区党支部书记罗焕楠介绍，2019年7月，支付宝公益基金会、阿里人工智能实验室联合中国妇女发展基金会，挖掘人工智能产业释放的就业机会，免费提供“AI标注”技能培训，并将首个试点落户万山区。他说，搬迁进城的老乡又多了一条就业门路，女性在家门口就业，工作家庭都能兼顾。(记者 汪军 吴思)

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