人工智能技术在数据要素统计质量提升中的应用与改革

引言：

在数字经济蓬勃发展的今天，高质量的统计数据已成为社会各界的迫切需求，其质量高低直接关系到各类决策的科学性和有效性，然而在大数据时代，海量、多源、异构数据不断涌现，给统计数据质量带来前所未有的挑战。因此，系统研究人工智能在数据要素统计领域的创新应用，对于提升统计数据质量具有重要意义。

一、改革方向

人工智能技术在数据要素统计质量提升中的应用与改革，关键在于坚持以人工智能为核心驱动力，全面深化数据质量管理体系变革。未来的改革方向应该着眼于构建智能化的数据质量管控体系，充分发挥人工智能技术在数据采集、清洗、审核、分析等环节的赋能作用，提升数据处理的效率与精准度，同时要加快推进数据质量管理流程的优化再造，将人工智能技术深度融合到数据生命周期管理的各个环节，实现数据质量管理的智能化、自动化、精细化。总之，人工智能技术与数据质量提升的深度融合，是未来数据要素统计工作变革的必由之路，只有不断强化人工智能赋能，创新数据质量管理模式，才能更好地提升统计数据质量，为国家宏观决策提供更加精准有力的数据支撑。

二、人工智能技术在数据要素统计质量提升中的应用策略

（一）智能数据采集技术，提高数据获取效率

智能数据采集技术是提升数据要素统计质量的重要突破口，通过引入人工智能，可以全面优化数据获取流程，显著提高采集效率 [1]。具体而言，一是研发智能化的数据采集终端设备，如集成OCR 技术的扫描仪、带语音识别功能的音频采集器等，通过先进的模式识别算法，将纸质文档、语音等非结构化数据自动转化为规范的电子化结构化形式，节省人工录入时间；二是搭建可视化的智能数据采集平台，嵌入数据质量校验引擎，采集过程中实时运行智能规则，对错误数据亮警提示，引导用户修正录入，同时对疑似异常值启动人机交互式复核，从源头把控数据质量；三是构建多源数据智能提取机制，针对内部大数据、外部开放数据等，利用网络爬虫、数据探针等工具，按照统一的数据标准规范，自动抓取、解析、清洗数据，直接融入统计工作流，大幅拓展数据采集广度。综合运用智能数据采集技术，将从传统的被动接收数据，转向主动精准获取数据，夯实统计数据基础。

（二）机器学习算法应用，增强数据处理能力

统计工作中的数据处理环节往往面临数据体量大、质量参差不齐、业务规则复杂等挑战，亟需引入机器学习算法来赋能数据治理。首先，针对数据录入、传输等环节存在的错误、重复、缺失等问题，可训练异常检测模型，如采用孤立森林、单分类SVM 等算法，自动识别和标注各类异常数据，再对标注结果进行人工复核，形成可用于检测的标注样本集，最终建立起标准化的数据质量校验体系。其次，面对不同渠道汇聚而来的同业数据，如何实现“名称不同、指标一致”的自动比对和关联，是数据处理的另一大难题，应用文本挖掘、关联规则学习等算法，可以从数据字典、代码表等元数据文档中，自动提取各指标的语义信息，构建统一的概念向量空间，并计算指标间的相似度，形成智能化的指标映射机制。再次，对于传统的数据审核和校验，往往凭借经验手工配置少量规则，智能化水平偏低，可采用决策树、逻辑回归等分类预测模型，从历史审核工单数据中自主学习各类数据错误的特征模式，自动生成全面、精准的数据校验和修正规则，再由专家评估确认后固化到数据处理流程中，实现全流程、全要素的高质量数据输出。

（三）知识图谱技术引入，优化数据融合方式

统计工作需要将各业务领域、各地区的数据进行共享整合利用，然而传统的“条带结构”数据组织方式，容易形成信息孤岛、概念壁垒、集成困难。第一，在对各专业统计指标进行梳理的基础上，参照国际标准和行业规范，对各类统计对象、属性、关系进行抽象建模，形成统一的知识表示体系，用本体语言描述其语义内涵、计算逻辑等，固化为统计知识组件；然后采用自然语言处理技术，对非结构化的统计制度文件、指标解释等进行语义理解和要素提取，映射入统计知识库，并采用人机协同的众包机制对自动构建的知识库进行增量式更新和验证，最终建成覆盖全领域、全指标的统计知识图谱 [2]。第二，任何一个具体的统计工作，都可以从统计知识图谱中调用相关的知识组件，借助知识推理技术，自动生成贴合该业务场景的数据需求描述，指导数据采集、处理、集成等工作，同时相关数据在流转过程中，也通过与图谱中的标准统计概念实时映射，在语义层面实现自动关联，数据汇聚的准确性和时效性大为提升。第三，统计知识图谱与数据资源目录紧密结合，对于用户提出的统计查询，既可以根据语义解析从知识库中直接给出答案，也可以通过知识推理生成最优数据查询路径，到数据目录中检索数据并在线集成分析，既拓展了问答范围，也简化了数据使用流程。

（四）区块链技术集成化，保障数据安全可信

统计数据涉及国计民生的诸多敏感信息，其真实性、完整性、不可篡改性至关重要，区块链作为构建数字化信任的重要技术手段，对统计数据全生命周期管理具有显著价值。首先，区块链分布式架构天然契合统计数据多源异地采集的特点。在各数据提供方和汇总方之间搭建联盟链网络，通过智能合约将身份认证、访问控制、数据加密、不可篡改等安全策略代码化并自动执行，从而保证只有授权的机构才能发起数据录入，中间传输过程无法窜改，最终以密文形式分布式存储，确保统计数据全链条可信可追溯。其次，区块链与密码学技术结合，可实现数据隐私保护和共享利用的动态平衡。利用同态加密、多方安全计算等先进密码学协议，在密文领域完成跨部门联合统计分析，链上仅交互加密数据和密钥分享证明，统计结果链上可验真，从而既保护了原始数据不外泄，又实现了“数据可用不可见”，有利于统计数据开发利用。再次，区块链不可篡改、可追溯的时序数据库特性，为统计数据质量管理提供了新思路。将数据录入、清洗、审核、发布等各环节操作时间戳上链，形成数据生命周期的可信记录链，一旦出现数据错误，可迅速追溯问题源头，并借助链上信誉机制倒逼相关方提升数据质量。

结束语

综上所述，人工智能与统计数据质量提升的深度融合，正在成为大数据时代统计现代化的必由之路。未来，还需持续推进统计大数据、人工智能、区块链等新兴技术集成创新，加快构建新型智慧统计体系，同时深化统计数据共享开放，促进数据要素高效流通和价值释放，充分发挥统计在服务国家治理、激发市场活力等方面的基础支撑作用。

参考文献：

[1] 张虎，高子桓 . 人工智能时代的统计学：机遇与挑战 [J]. 新文科教育研究，2025，（02）：56-69+142.

[2] 李冉. 统计学在人工智能发展中的作用及其应用展望[J]. 科技资讯，2024，22（03）：43-45.