近年来，全国人社系统认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，提出并推动从“人社信息化”向“信息化人社”转变，全面推进信息系统省集中建设，稳步推进信息共享和业务协同，业务经办、决策支持、基金监管、公共服务水平显著提升，大数据、移动应用、人工智能等异彩纷呈。
信息化建设提速
截至2017年底，全国社保卡持卡人数达10.88亿人，普及率78.7%，覆盖全国所有省份99.7%的地区。30个省份和新疆生产建设兵团已建成社会保障卡持卡人员基础信息库，实现全省个人基础信息的统一集中管理。其中，山西、上海、江苏、浙江、山东、湖南、广东、四川、陕西、青海10个省份和新疆生产建设兵团实现了持卡库与全民参保登记库或人力资源基础信息库的合并建设。28个省份和新疆生产建设兵团建成覆盖全部地市的省级集中社保卡管理系统。19个省份和新疆生产建设兵团建成覆盖全部地市的省级集中12333电话咨询服务系统。
国家异地就医结算系统运行平稳，联通所有统筹地区，覆盖城镇职工、城乡居民各类医保群体，服务4类跨省就医人群。截至2017年底，接入医疗机构8499家，实际住院结算14.78万笔，平均每周结算量超过1万笔，日最大结算量超过2600笔，且业务量呈快速增长态势。
信息资源服务和数据共享应用深入开展。就业、养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险联网监测数据上报量分别达到4.65、8.85、7.55、1.77、1.98和1.69亿人。人社信用评价体系试点应用已在地方开展人社个人信用评价支持创业担保贷款应用，在广东等地开展人社企业信用评价在劳动监察、舆情预警等领域的探索应用。
开启“互联网+人社”时代
时代是出卷人，我们是答卷人，人民是阅卷人。2016年，人社部下发的《“互联网＋人社”2020行动计划》，提出了包括基础能力提升行动、管理服务创新行动、社会协作发展行动在内的共48个行动主题。在2017年6月举办的“人社信息化创新应用展”上，深圳等地的手机诊间结算、沈阳市快递小哥的上门送药、杭州市的大数据精准就业服务、青岛市的智慧劳动监察等共150多个案例，集中展示了互联网与人社业务结合所具有的巨大潜力。
应该说，实施“互联网＋人社”既是贯彻落实“互联网＋”、大数据等国家重大战略，推进“互联网＋政务服务”，加快人力资源和社会保障领域简政放权、放管结合、优化服务改革的重要举措，也对增强人力资源和社会保障工作效能，提升公共服务水平和能力具有重要意义。“互联网+人社”，技术固然重要，但重点在利用信息技术改造业务，提升服务水平。浙江的“最多跑一次”实践，通过调整业务流程，实现全程业务电子化、标准化，让群众少跑腿、数据多跑路，为“互联网+人社”做出了精彩注释。山东省威海市对社保经办实施的“流水线式”改造更是大幅提升了工作效率，实现了经办管理和公共服务的良好协同。因此，推动“互联网+人社”，关键还是要主动作为、有所作为。
让群众享受更便利服务
开启新时代，踏上新征程。下一步，全国人社系统将按照党的十九大报告对民生领域特别是人社工作的部署，深入推进“互联网+人社”，为群众提供更加便利的服务。
——建立全国统一的社会保险公共服务平台。将分散在各地、各业务条线的服务事项有机整合并统一对外提供。要集成各地经办服务能力，在中央层面搭建身份认证、线上服务、线上交易、信用体系、资金清算、监控指挥、异地就医监管等一系列信息化平台，为全国统一的社会保险公共服务提供骨架支撑。
——全面推动信息化工作。在继续完善现有就业系统的基础上，着手研究全国集中统一的公共就业服务信息化体系，建成全国集中一体化的，包括职业介绍等就业服务业务的经办系统，而不只是一个简单的信息交换平台，这就从机制上保证了信息的实时性、全面性和准确性，对促进劳动力流动、实现人尽其才、延长人口红利将发挥积极作用。
——加快实施“互联网+人社”行动。完善全国基础功能性服务平台，形成社会保障卡在线身份认证、移动支付结算、人社电子档案袋、人社信用评价等基础支撑能力，拓展更多的“互联网+”创新应用。
——实现全国社会保障“一卡通”。加快推进第三代社保卡发行和应用，尽快实现发卡人群全覆盖。进一步拓展社保卡应用能力，拓展其他业务跨地区用卡。推进社保卡线上身份认证与支付结算服务平台建设，形成社保卡线下线上综合服务格局。
——强化重点业务支撑服务。以全力保障社会保障制度改革为发力点，推进跨省异地就医结算工作，满足农民工、“双创人员”跨省异地住院费用结算需求。助推改革和完善基本养老保险制度实施，建设全国缴费与待遇查询系统、基本养老保险基金中央调剂监控系统，指导各地提供基本养老保险待遇测算服务，实现全国个人权益记录网上查询。完成全国全民参保登记库建设，实现全民参保登记地区的数据全覆盖，探索动态实时更新机制。
——提升大数据开发服务能力。建立人社大数据平台，形成人社大数据服务能力，运用大数据技术，开展全民参保、医保控费、医保支付标准制定、养老全国统筹监控等大数据应用。