金融证券
针对金融证券领域高频算法交易、数据综合分析、违规操作监管、金融研究报告交易、金融数据服务等方面的需求，建设了金融大数据分析与智能决策支持系统。汇聚融合国内外证券及相关衍生品市场的高通量交易数据，整合行业媒体实时资讯与舆情，为相关机构提供金融监管和风险管控等智能决策支持，为投资者提供金融市场数据和经济数据、投资方向等个性化的金融数据服务。
- 人社部门
●镇江市打造劳动保障监察“大数据”维权监管体系
江苏省镇江市人社局牵头整合就业、社保、监察、人才培训及税务、工商、民政、公安等数据资源，形成全市“信息共享、网格联动、预防处置、指挥调度”劳动关系智能化预警监控“信息链”。通过信息数据库的比对，市人社部门可以第一时间发现并纠正企业劳动保障违法行为，改变了以往单靠劳动保障监察部门处理案件的被动局面，促进了全市劳动关系的和谐稳定。
- 民政部门
以群众办理低保手续为例，以前居民办理低保要提交各种申请，先给社区，社区给县区审核，县区再给市里的民政局，通过它的系统来录入。之后国家民政部下面的系统去核对，一层层下来将近一个月。现在把政务服务系统（比如车管所系统）和民政部的低保系统打通，一周就可以办，市民只要跑一次。如果通过数据比对发现居民在车管所的数据显示有车，那么肯定不符合办理低保的手续，这样可以一次性排除掉审核对象，也同时为公职人员减轻了工作负担。所以，数据的打通能够给政府和百姓双方都带来极大的便利。
3.8.3政府大数据面临的挑战
政府大数据面临着诸多挑战，譬如各自为政、条块分割、烟囱林立、信息孤岛；系统数量多、分布散、缺乏统一规划和标准规范、信息资源纵横联通共享难，导致政务服务中标准不统一、平台不连通、数据不共享、业务不协同等后果，造成了数据散、少、乱、差、死的困境，最根本的原因是系统庞杂、数据混杂、网络复杂、管理乱杂等。政府大数据建设的核心是打破信息壁垒，通过信息共享互通提高效率，将一个个“信息孤岛”有效地串联起来，形成城市大数据平台。依托大数据，形成以智慧城市基础设施为依托，以大数据平台为信息中枢，以人工智能技术产品应用为媒介的分析系统。
政府大数据在数据资源标准、共享、应用、评价以及数据资产转化方面面临着严峻挑战，因此需要从保障数据流动性的角度来重构信息体系，从关注流程和业务逻辑的角度转向关注数据流动性和数据价值，遵从信息流动的内在逻辑，发挥数据的最大价值，提高数据复用率。城市大数据发展应遵从四大准则，首先，城市信息资源是国家资源，非某个政府部门更非某个人所有；其次，共享开放是原则，非共享开放是例外（重点在提高复用率）；再次，数据元标准化是前提；最后，数据与系统分离是趋势。所以，我们要在数据采集源头、数据元标准、安全管控规则、数据开放能力及数据运营能力方面助力大数据发展。
人工智能与大数据技术导论
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