人工智能(AI)在统计工作中的应用现状、挑战与优化路径调研报告
巴彦淖尔市统计局门户网站 tjj.bynr.gov.cn 2026-02-28 分享到: 微信
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  数字经济背景下,人工智能(AI)凭借技术优势,推动统计工作向精准化、智能化转型。为摸清AI在统计工作中的应用现状剖析风险、探索路径,本报告结合案例与政策开展调研,为统计事业高质量发展提供参考。

  一、引言

  (一)调研背景

  现代信息技术对统计工作的精准度、时效性、全面性提出更高要求,调查对象多元化、新兴业态涌现,传统调查手段有时会难以满足现实需求,社会各界对统计数据的要求也持续提升。新修订的《中华人民共和国统计法》为AI在统计领域规范化应用奠定基础,各级统计局融合应用取得初步成效,但仍面临技术适配不足、安全风险突出等难题。

  (二)调研意义

  报告兼具理论与实践价值。理论层面,构建AI在统计工作中“应用效能-风险防控”分析框架,丰富相关理论体系;实践层面,梳理各地案例经验,明确技术与业务适配方案,识别核心风险并提出防控举措,实现技术创新与安全可控的统一。

  (三)调研方法与范围

  本报告采用文献研究法、案例分析法与归纳演绎法,梳理政策与学术成果,选取全国各级统计系统或部门统计中形成的典型成功案例梳理成效与问题,提炼规律并提出优化路径。研究聚焦各级统计核心业务,涵盖统计调查、数据处理、分析预测等关键环节。

  二、核心概念与技术路线

  (一)核心概念界定

  统计领域的AI应用,是将机器学习、大模型等技术融入统计数据全生命周期的实践活动,核心特征自动化、多元化、可视化目标是通过技术赋能提升统计效率与数据质量,为治理、决策及公众需求提供支撑。

  )技术实施框架

  AI在统计工作中遵循“数据输入-模型处理-结果输出-安全审计”闭环架构,各环节分别负责数据采集清洗、挖掘校验、可视化呈现与实时安全监测,保障应用可控。

  三、人工智能在统计工作中的应用现状与实践成效

  各级统计系统和各部门统计都在积极探索、推进AI与统计业务融合,在多领域形成典型应用场景,有效提升了工作效能与质量。

  (一)数据采集环节:突破传统局限,实现多化、智能化采集

  传统数据采集存在效率低、成本高、易受干扰等短板,AI技术打造“智能采集+精准核查”模式,显著提升采集效能。

  农业与畜牧业统计中,无人机遥感与视频识别技术破解“进场难、计数难、核查难”痛点。云南晋宁调查队用无人机遥感技术,可快速对种植区域面积进行核查,留存可视化资料便于复核,解决山地核查难题。[1]

  民生统计领域,电子化采集与智能辅助技术广泛应用。国家统计局建立住户调查微站,内置基于AI大模型深度推理能力联合打造的AI问答智能体。首个AI记账智能体住户e问正式上线,AI智能体会根据住户调查知识库里的内容为被调查户进行较为准确的解答。[2]

  深圳龙岗街道引入AI智能研判助手,实现民生统计数据精准抓取、高效汇总,提升采集针对性。[3]

  宏观经济统计领域,宁波市“甬数通”平台融合OCR、AI+RPA技术,构建智能采集子系统,可自动提取企业资料、即可减轻基层报表负担创造条件,也能强化统计参谋职能奠定基础[4]

  (二)数据处理环节:提升自动化水平,实现精准化、高效化处理

  传统人工数据处理效率低、误差高,难以应对海量数据需求,AI技术通过自动化处理与智能校验,实现提质增效。数据分类与校验方面,AI大模型应用成效显著。

  吉林省安图县林业产业统计系统接入DeepSeek大模型,实现林业三产数据智能归集与逻辑校验,可开展跨维度对比分析及可视化决策支持。其中“DeepSeek+全表映射”是一款面向林业产业统计领域的专业数据管理平台,提供从数据采集到智能分析的全链条数字化解决方案。[5]

  广西贵港市统计局启用智能赋码系统,结合人工核对,解决传统赋码繁琐、误差高的问题,提升人口统计处理效能。[6]

  (三)分析预测环节:挖掘数据价值,实现前瞻性、精准化研判

  传统统计分析侧重历史复盘,预测能力薄弱,AI技术通过多源数据融合挖掘,实现从“复盘”到“预判”的跨越,为决策提供支撑。

  宏观经济与能源统计中,AI融合模型预测精度突出。浙江省统计局迭代“统计大脑+应用”体系,依托AI时序分析技术融合多维度数据,提升经济形势研判精准度,相关计划纳入2025年重点工作。[7]

  国家能源集团“擎源”大模型,将节点电价预测准确率提升6.2%,为电力交易与调控提供支撑。[8]

  (四)质量管控与监管环节:强化全流程防控,筑牢统计公信力底线

  统计数据质量是生命线,AI技术构建“事前预警、事中校验、事后核查”全流程管控体系,防范统计造假、提升数据可靠性。

  事前通过AI构建异常预警机制,事中开展多维度逻辑与跨部门交叉校验,事后利用AI筛选核查样本、实现统计执法信息化可追溯。

  四、人工智能在统计工作中应用面临的风险挑战

  AI在统计工作中应用成效显著,但仍面临四类核心风险挑战

  (一)数据安全风险:隐私泄露与数据滥用隐患凸显

  统计数据包含大量企业与个人敏感信息,AI多源融合特性加大安全管控难度,采集、处理、输出各环节均存在隐私泄露、数据滥用的安全隐患,可能违背统计保密要求。

  (二)算法风险:公平性不足与模型黑箱问题突出

  算法缺陷易引发统计数据失真、分析结果不公,影响统计客观性与权威性。训练数据集覆盖不全易产生偏差,模型“黑箱”特性导致结果逻辑难拆解、误差难定位,且算法迭代与统计制度更新不同步,影响数据质量与规范性。

  (三)技术适配风险:与统计业务规范的融合度不足

  AI与统计业务的适配度决定应用实效,部分模型忽视统计专业性、未考量指标周期性,增加基层负担、难以支撑决策;基层复合型人才短缺,AI系统运维不到位,形成地区应用不均衡问题。

  (四)机制保障风险:政策法规与支撑体系不完善

  AI在统计领域应用处于探索阶段,专项政策细则、应用标准缺失,部门协同不畅,跨部门数据共享不健全、基层算力短缺、AI相关训练不足,制约智能化转型。

  五、人工智能在统计工作中深度应用的优化路径

  推动AI在统计领域深度应用,需坚守“技术赋能、安全可控”原则,聚焦四类风险,构建平衡机制,推动统计智能化转型。

  (一)强化技术适配,构建统计专用AI模型体系

  立足统计规范与业务需求,打造专业AI模型体系,推动AI与统计口径、核算方法、调查制度深度融合,建立分级分类应用与闭环迭代机制,制定统一标准,推进成果共享,缩小地区差距。

  (二)筑牢安全防线,构建全流程风险防控体系

  以数据安全、算法公平为核心,构建AI应用全流程防控体系,落实数据分级分类与脱敏管理,推广隐私保护技术,健全追溯机制;建立算法审核备案制度,提升算法可解释性;加强模型安全监测,完善隐患排查与应急处置预案。

  (三)完善机制保障,构建协同高效的支撑体系

  健全AI应用政策与管理机制,完善专项细则,建立统计部门牵头的多部门协同工作组,将AI应用成效纳入考核;健全数据共享与质量评估机制,优化基层算力,推广轻量化模型,推动AI在基层落地。

  (四)加强人才培养,打造复合型统计人才队伍

  构建“培养-引进-使用”一体化人才体系,开展分层分类培训,强化基层人员实操能力与管理人员风险意识;引进复合型人才,深化校企定向培养,完善激励机制,培育优质人才梯队。

  (五)深化试点推广,形成可复制的应用模式

  坚持“试点先行、以点带面”,选取不同层级、区域统计部门开展试点,总结可复制模式;通过经验交流、现场观摩推广成果,鼓励基层创新,形成上下联动的应用格局。

  六、结论

  推动AI在统计领域深度应用,需以新修订的《中华人民共和国统计法》为遵循,紧扣统计核心需求,强化技术适配、筑牢安全防线、完善保障体系,实现技术效能与安全可控的统一推动统计工作向智能化、精准化、前瞻性转型助力统计事业高质量发展。

   

   

  注:以下为上文引用典型案例的出处

  [1]新华网    云南第四次全国农业普查工作有序开展http://www.yn.xinhuanet.com/20251217/a545adf69d31431f848381fb9d40dd56/c.html

  [2]统计微讯   住户调查微站正式上线!内置AI问答智能体,快来体验吧  http://t.cn/AXqpOsEa

  [3]深圳市龙岗区龙岗街道办事处   龙岗街道“AI加速度”! 民生诉求分拨精准度超95%  https://www.lg.gov.cn/lglgjdb/gkmlpt/content/12/12007/mpost_12007840.html

  [4]宁波市发展和改革委员会   “甬数通”正式上线  http://fgw.ningbo.gov.cn/art/2021/12/30/art_1229020098_58960196.html

  [5]安图县人民政府    全国首个!“DeepSeek+全表映射”技术落地安图http://www.antu.gov.cn/zw_2292/atyw/202503/t20250314_512734.html

  [6]贵港市统计局   扎实推进全国1%人口抽样调查行业智能赋码工作 http://tjj.gxzf.gov.cn/gzdt/sx_274/t27116735.shtml

  [7]浙江省统计局    2025年重点工作http://tjj.zj.gov.cn/art/2025/3/31/art_1229129193_5485973.html

  [8]澎湃新闻    民生智库|统计业务AI技术应用典型案例https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_31258694