AI在统计事务中的应用

20XX/XX/XXAI在统计事务中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

统计事务智能化转型背景02

统计数据采集与预处理智能化03

统计数据智能审核与质量控制04

统计数据分析与挖掘智能化CONTENTS目录05

统计数据可视化与报告生成06

统计业务场景AI应用案例07

统计AI系统建设与实施路径08

未来展望与挑战统计事务智能化转型背景01数据采集与报送效率低下传统统计依赖人工填报，如林业产业统计报表填报耗时长、数据易出错，基层审核压力大，且存在重复上报现象，占用大量人力时间成本。数据处理与分析能力有限面对海量复杂数据，传统方法难以实现多源数据融合与深度挖掘，数据清洗、校验等工作多为人工操作，错误率高，如手动核算与查验易出错、数据构成分析困难。统计分析与决策支撑滞后传统经济指标预测方法存在滞后性、精度不足等问题，统计工作多为“事后总结”，难以及时为决策提供精准有效的预测预警支持，如电力经济指标传统预测方式准确率有待提升。数据共享与隐私保护矛盾数据条块分割壁垒导致共享困难，同时传统统计活动常直接记录个人信息，存在隐私泄露风险，难以在数据共享与隐私保护间实现平衡，忽视数据伦理培育。传统统计工作的挑战与痛点AI技术赋能统计的核心价值

提升数据处理效率AI工具能将原本需要数小时甚至数天的数据分析任务，如数据清洗、描述性统计等，缩短至几分钟内完成，显著提升工作效率。

增强数据融合穿透性打破单一数据源限制，实现多维度数据整合与关联分析，如国家能源集团“擎源”大模型融合运行监测、气象环境等数据，挖掘隐性关联。

提升决策支撑精准性通过智能预测与情景模拟，将统计工作从“事后总结”推向“事前预判”，如“擎源”模型提升节点电价预测准确率6.2%，为决策提供有力支持。

推动数据民主化借助自然语言处理技术，让普通非数据用户也能分析大型数据集并快速提取关键见解，降低数据分析门槛，实现更广泛的数据访问。国内外统计AI应用发展现状国内统计AI应用进展国内统计领域积极拥抱AI技术，如上海统计官微开设专栏传播现代统计方法与AI应用案例；邢台市统计局探索DeepSeek在地方统计中的应用，在统计工作信息网增添专用板块，提升统计工作效率；吉林省安图县自然资源和林业局研发接入国产AI大模型DeepSeek的“林业产业统计系统”，实现数据自动预填、校验等功能，大幅提升填报效率与数据质量。国际统计AI应用动态国际上，AI在统计领域应用广泛。如XLSTAT软件内置AI辅助工具，提升用户在Excel中进行数据分析的方式，实现自动总结结果、智能推荐后续分析步骤等功能；众多企业采用AI进行数据分析，据2025年麦肯锡调查，78%的企业至少在一个业务领域采用了AI，2024年全球AI市场突破1840亿美元，仅一年就增长了近500亿美元，AI正重新定义统计分析的可能性。国内外应用特点对比国内统计AI应用更侧重于结合具体业务场景，解决实际工作痛点，如数据填报、审核、地方统计事务等，注重与本土政策和需求的结合；国际上则在通用AI统计工具研发、理论与算法创新方面较为突出，如大模型在数据分析领域的多种产品形态落地，以及将经典统计方法与机器学习技术的深度融合，为全球统计AI应用提供技术支撑。统计数据采集与预处理智能化02智能数据填报系统架构设计01数据预填与抽取模块采用"AI大模型+全表映射"技术，基于企业历史填报数据等多源信息，自动预填报表字段。在填报关联报表时，通过"数据抽取"功能依据预设映射关系自动完成填报，减少重复录入。02智能校验与审核引擎内置数据校验机制和产值核算模型，对填报数据进行逻辑性与合理性实时校验。例如对产业融合数据智能归集时，自动检查数据关联准确性，对不合理波动标红提示并给出修改建议。03数据流与交互界面层引入"数据流"机制，实现关联报表在同一界面快速处理，削减填报时间并降低核查难度。设计清晰的数据关联呈现方式，提升数据解读便捷性与准确性，解决手动核算易出错问题。04样本元素级穿透追溯组件具备强大的"样本元素"级数据穿透能力，可直接定位、提取并展示汇总报表中各子单位某一统计元素的详细数量及历史数据，支持实时跟踪"指标完成"情况，为决策提供支撑。多源数据自动整合技术方案

统计综合基础数据库建设由统计部门牵头建立统一管理的统计综合基础数据库，利用人工智能技术整合各部门、各领域、各行业统计数据，实行统一汇总管理与定期运维完善，打破数据条块分割壁垒。

部门数据共建共享机制区分门类对整合后的数据进行管理，实现部门、行业间统计数据的共建共享。优化数据库使用功能，对不同服务群体赋予相应查询和共享权限，兼顾数据保密与便捷共享需求。

跨部门数据提取与替代填报升级联网直报系统，使其具备从市场监管、税务、政务等部门或行业直接提取已上报相同数据项目的能力，替代统计调查对象重复填报，减少报送时限和内容，筛除重复数据。

多维度数据关联与穿透分析引入“数据流”机制和“样本元素”级数据穿透能力，使操作人员在同一界面处理关联报表，面对汇总报表可直接定位、提取并展示各子单位某一统计元素的详细数量及历史数据，提升数据解读准确性。智能数据清洗：告别重复劳动AI工具如PowerQuery、TableauPrep等可一键删除重复值、填充缺失数据，自动识别并转换日期、金额等格式，将原本2小时的Excel手动整理工作缩短至10分钟，准确率接近100%。自动异常值识别与修复AI通过扫描全表识别缺失值分布，推荐最优填补方式，如时间序列插值或分布均值填补。同时能智能识别异常值，如销售额为负数的记录，并发出警告提示，确保数据连续且保留波动特征。动态数据校验与关联审核利用大数据、云计算等AI技术设置查询模板，对填报数据进行即时检索比对。从时间关联、大小关联、乘比关联等方面找出错误，对漏报、关联项目不匹配等现象及时发出警告，便于查询核实。提升数据质量与效率AI驱动的数据清理工具可自动检测和纠正格式错误，识别可能扭曲分析结果的异常值，建议潜在更正或标记需人工审核区域，减少数据准备时间，让分析师将更多精力用于获取见解，提高分析准确性和可靠性。AI驱动的数据清洗与异常检测案例：林业产业智能直报系统系统开发背景与目标吉林省安图县自然资源和林业局为解决林业产业统计报表填报耗时长、数据易出错、基层审核压力大等问题，自主设计研发了接入国产AI大模型DeepSeek的“林业产业统计系统”。核心功能一：自动预填与智能校验采用“DeepSeek+全表映射”技术，基于企业历史填报数据等多源数据自动预填报表字段；实时校验数据逻辑性与合理性，内置数据校验机制和产值核算模型，对不合理数据波动自动标红提示并给出修改建议。核心功能二：便捷操作与数据穿透引入“数据流”机制，操作人员在同一界面处理关联报表，大幅削减填报时间；具备“样本元素”级数据穿透能力，可直接定位、提取并展示各子单位某一统计元素的详细数量及历史数据，实时跟踪“指标完成”情况。应用成效与价值系统应用后，在填报、查询国有、集体林业产业产值报表及行业产值数据等方面，工作效率极大提升，有效解决了过去手动核算与查验易出错、数据呈现单一、关联报表填报复杂、数据构成分析困难等问题。统计数据智能审核与质量控制03传统规则引擎的标准化校验基于预设业务规则（如时间关联、大小关联、乘比关联）对数据进行逻辑性与合理性校验，快速识别显性错误，为数据审核提供基础保障。机器学习模型的智能异常识别利用大数据和AI算法，通过对历史数据的学习，识别复杂模式和隐性异常值，如通过聚类算法发现离群点，提升审核深度与准确性。人机协同的审核闭环机制AI自动预填和校验数据后，对高风险数据标记并提示人工复核，形成“AI初筛-人工确认-结果反馈”的协同流程，结合双方优势提升审核质量。规则引擎与机器学习审核融合数据关联校验与逻辑推理模型多维度智能审核规则体系

利用大数据、云计算等AI技术，设置时间关联、大小关联、乘比关联等查询条件模板，对填报数据进行即时检索比对。当出现漏报、关联项目不匹配等错误时，系统自动发出警告提示，便于查询核实与更正。数据异常模式识别与预警

AI审核系统可自动识别数据填报中因项目数据发生漏报、关联项目数据无法填报或填报数据前后不匹配等现象，并针对这些异常模式及时发出警告提示，有效提前消除差错与失误。跨部门数据逻辑一致性校验

在整合各部门、各领域、各行业统计数据的基础上，AI技术能够对不同部门来源的同一数据项目进行逻辑一致性校验，确保统计数据在部门间的共建和共享过程中保持准确可靠，避免数据冲突和矛盾。区块链技术在数据溯源中的应用区块链技术保障数据不可篡改性区块链技术具有不可篡改性以及去中心化的特点，能够使统计数据每一个节点均有备份数据，为统计数据提供较强的信任背书，有效降低统计链条被攻击的风险。区块链与AI结合实现全流程监控将人工智能与区块链技术相结合，可对统计数据从源头产生、逐级报送、汇总分析到公开发布的全流程进行监控跟踪，确保源头数据的控制与追溯，一旦某个节点数据被攻击或篡改，AI系统会及时发出报警信号。提升统计数据安全与准确性通过区块链技术的应用，能够查清统计数据篡改的原因与实情，确保统计数据在整个流程中的安全准确，避免因数据失误给政府决策或社会公众带来不良后果。传统人工审核耗时与错误率传统人工处理Excel表格数据，每天约花2小时进行合并、清洗、格式转换等重复劳动，且数据量大时手动计算错误率高，如统计销售额时易算错总计。AI智能审核时间成本节约AI智能数据清洗工具如PowerQuery，可在10分钟内完成原本2小时的工作量，效率提升显著，准确率接近100%，大幅压缩数据处理时间。AI审核错误识别与预警能力AI审核系统能设置查询条件模板，对填报数据即时检索比对，从时间、大小、乘比等关联维度发现错误，对漏报、不匹配数据及时发出警告提示，提前消除差错。多领域AI审核效率提升案例在金融行业，上海银行智能问数平台支持非技术人员通过问答快速获取指标和洞察；能源行业国网江苏电力智能问数应用满足9类需求，将数小时任务缩短至几分钟。智能审核效率提升量化分析统计数据分析与挖掘智能化04描述性统计自动化工具应用

01智能数据清洗工具：告别重复劳动AI驱动的智能数据清洗工具，如PowerQuery、TableauPrep及搭配AI辅助代码生成的Pandas库，可一键删除重复值、填充缺失数据、自动识别并转换日期/金额格式，还能智能识别异常值。原本需2小时的Excel手动整理工作，10分钟内即可完成，准确率接近100%。

02智能图表生成工具：让数据会说话Flourish、Datawrapper、GoogleDataStudio等AI智能图表生成工具，上传数据后可自动推荐最佳图表类型，如趋势数据推荐折线图，占比数据推荐饼图。输入关键词如“突出增长趋势”，AI能自动优化配色、添加标注，生成动态交互图表，支持鼠标悬停查看详情，提升数据可视化效率与美观度。

03对话式数据分析工具：零基础输出专业报告ChatExcel、AskData（GoogleSheets插件）、MicrosoftFabric等对话式AI数据分析工具，支持用户上传Excel文件后用自然语言提问，如“分析各产品销售额环比增长情况”“找出退货率最高的前3个客户群体”。AI自动生成分析结果、可视化图表及结论建议，无需专业分析方法论，助力零基础用户快速定位关键问题。

04统计软件AI助手：提升Excel分析能力XLSTAT等统计平台内置AI辅助工具，如XLSTATAIAssistant，可自动总结分析结果、智能推荐后续分析步骤，并以清晰语言解释复杂输出。用户无需编码，在Excel中即可实现从数据到洞察的快速转化，提升描述性统计分析的效率与易用性，推动高级分析工具的普及。相关性分析与特征工程AI辅助AI驱动的智能相关性分析AI可自动计算Pearson相关系数矩阵，如能源金融市场案例中，Brent与WTI原油价格相关系数达0.94，与NYMEX期货呈-0.89显著负相关，并生成可视化热力图，快速揭示变量间关联。自动化特征发现与提取AI工具能扫描全表数据，智能识别关键特征，如在客户购买行为分析中，自动发现年龄、收入与购买金额的潜在关联，减少人工特征筛选的主观性和工作量。智能特征工程与优化AI可辅助进行特征转换、选择和构建，例如通过算法对偏态分布数据进行转换，或创建组合特征以提升模型性能，如在房价预测中，自动生成"面积/卧室数"等衍生特征。自然语言驱动的特征交互借助自然语言处理技术，业务人员可通过对话式指令进行特征分析，如使用ChatExcel提问"各产品销售额环比增长情况"，AI自动完成特征计算与关联分析并输出结论。时间序列预测模型构建实践多源数据融合预处理整合运行监测、设备状态、气象环境等多维数据，如国家能源集团“擎源”大模型融合超过700TB行业资料，清洗出450GB高质量数据集，覆盖文本、视觉、时序等多种类型，为模型提供丰富输入。动态预测模型训练与优化采用线性混合效应模型（LMM）等算法，每日更新数据并生成预测结果。以国能山西霍州电厂为例，“擎源”模型对节点电价的预测准确率较传统方式提升6.2%，实现实时动态预测。情景模拟与决策支持支持设定不同政策变量和场景变量，模拟其对指标的影响幅度。例如模拟不同能源政策下电厂发电成本、收益的变化，辅助决策者评估政策效果和制定发电计划，将统计工作从“事后总结”推向“事前预判”。案例：电力经济运行监测预测

多源数据融合建模国家能源集团“擎源”大模型融合运行监测、设备状态、气象环境等多维数据，搜集整理超过700TB行业资料，清洗出450GB高质量数据集，覆盖文本、视觉、时序、语音等多种类型，挖掘数据与电力经济指标的隐性关联。

实时动态预测模型每日更新数据并生成预测结果，在电力交易领域能精准预测气象变化、预警水情风险、分析市场形势，为国能山西霍州电厂预测的节点电价准确率比传统方式提升了6.2%。

情景模拟分析支持设定不同政策变量和发电场景变量，模拟其对发电经济指标的影响幅度，如模拟不同能源政策下电厂的发电成本、收益等指标变化，辅助电力行业决策者评估政策效果和制定发电计划。统计数据可视化与报告生成05智能图表推荐与自动生成

AI驱动的图表类型智能匹配AI工具可根据数据特征和分析需求自动推荐最佳图表类型，例如趋势类数据推荐折线图，占比类推荐饼图，对比类推荐柱状图，帮助用户快速选择合适的可视化方式。

自动化数据可视化生成流程上传数据后，AI能一键完成数据处理、图表绘制与格式优化，生成动态交互图表，支持鼠标悬停查看详情。如使用Flourish制作销售地域分布动态地图，显著提升数据展示效率。

自然语言指令驱动的图表定制用户通过自然语言提问即可生成特定图表，如“生成各产品销售额环比增长柱状图”，AI自动执行数据筛选、计算与可视化，无需手动操作复杂软件，降低技术门槛。

多维度可视化与联动分析AI支持整合多源数据，创建多维度可视化模板，通过拖拽、筛选等交互操作探索数据细节。利用联动功能查看不同图表间数据关联，深入挖掘数据规律，提升分析深度。交互式可视化仪表盘设计

智能图表类型推荐AI可根据数据特征自动推荐最佳图表类型，如趋势类数据推荐折线图，占比类推荐饼图，输入关键词如“突出增长趋势”，AI自动优化图表配色、添加标注，生成动态交互图表。

多维度数据联动分析整合多个数据源的数据，选择合适的可视化模板，通过拖拽、筛选等交互操作，选择数据维度和指标，利用钻取功能查看数据下一级明细，或通过联动功能查看不同图表间的数据关联。

自然语言交互查询借助自然语言处理技术，用户可直接用自然语言提问，如“分析各产品销售额的环比增长情况”，AI自动生成分析结果，并附带可视化图表和结论建议，无需学习复杂操作。

实时数据动态更新连接到本地数据库、云数据库或者实时数据接口，支持实时数据分析，数据变化时仪表盘自动更新，直观展示最新数据状态，帮助用户及时把握数据动态。自然语言报告自动生成技术

智能解读与结论提炼AI可扫描数据集，对图表上特定数据点的行为方式进行快速解释，并对其进行更深入的洞察，例如回答"为什么3月份的销售额下降了？"等问题，自动生成包含运行情况、发展趋势、存在问题、对策建议等分析内容的结论。

结构化报告自动生成AI能够根据预设的模板，自动整合分析结果，生成完整的报告文档，涵盖数据概况、发现、验证过程、可能的新闻线索等内容，支持Markdown等格式，确保报告结构清晰、内容详实。

多场景适配与个性化呈现针对不同应用场景，如统计分析、科研报告、业务总结等，AI可调整报告的侧重点和呈现方式，满足多样化需求。同时，能根据用户偏好，生成动态交互图表，支持鼠标悬停查看数据详情，提升报告的可读性和交互性。多维度民生需求画像构建依托43万字履职清单知识库，结合RAG技术，将居民模糊诉求精准匹配至12个部门、58类事项，形成住房、就业、环境等多维度需求画像。需求预测与资源精准匹配通过分析历史诉求数据，预测不同区域、时段民生服务需求。如根据夏季噪音投诉规律提前安排管理，或依据新楼盘入住预测教育资源需求增长。显著提升服务响应效率与满意度系统上线后，平均诉求响应时间从24小时缩短至8小时，群众满意度提升至98%，有效推动公共服务精细化与民生政策靶向性。案例：民生诉求智能分析平台统计业务场景AI应用案例06政府统计决策支持系统多源数据融合与动态监测国家能源集团“擎源”大模型融合运行监测、设备状态、气象环境等多维数据，覆盖文本、视觉、时序等多种类型，实现对发电行业经济运行指标的实时动态监测与分析，为宏观调控提供数据支撑。智能预测预警与情景模拟AI技术通过对历史数据和先行指标的分析，能准确预判经济运行趋势。如“擎源”模型对节点电价的预测准确率比传统方式提升6.2%，并支持设定不同政策变量模拟其对经济指标的影响幅度，辅助决策制定。民生需求精准画像与资源匹配深圳龙岗街道基于DeepSeek-R1大模型，结合履职清单与民生诉求数据，构建多维度民生需求画像，预测不同区域、时段的服务需求，平均诉求响应时间从24小时缩短至8小时，群众满意度提升至98%。企业统计数字化转型实践

智能直报系统：提升填报效率与数据质量吉林省安图县自然资源和林业局引入国产AI大模型DeepSeek，开发“林业产业统计系统”，实现报表自动预填、数据实时校验与智能归集，大幅削减填报时间，降低核查难度，提升数据解读的便捷性与准确性。

多源数据融合：构建全面业务视图国家能源集团“擎源”大模型融合运行监测、设备状态、气象环境等多维数据，覆盖文本、视觉、时序、语音等多种类型，挖掘数据与电力经济指标的隐性关联，为精准决策提供丰富数据支撑。

动态监测与预测：从被动应对到主动预判“擎源”大模型每日更新数据并生成预测结果，在电力交易领域，节点电价预测准确率比传统方式提升6.2%，支持设定不同政策变量和发电场景变量，模拟其对发电经济指标的影响幅度，为决策赢得宝贵时间。

人机协同模式：优化统计工作流程在企业统计数字化转型中，AI承担重复性、技术性工作，如数据录入、清洗、初步分析和报表生成，人类专注于复杂决策、价值判断及高风险数据复核，形成高效人机协同，提升整体统计工作效能。教育统计教学模式创新

AI赋能课前诊断，精准定位教学起点依托国家中小学智慧教育平台“作业活动”模块，教师发布匿名化预习任务，AI自动学情分析，10分钟内生成学情报告，精准定位“数据重复统计”“刻度设置混乱”等共性问题及个体薄弱环节，教师据此调整备课重点。

AI助力课中探究，重构课堂教学流程通过平台“条形统计图生成”功能，实现数据智能录入、图表自动生成与动态修改，学生分组实操，教师引导观察分析，突破“一格代表多个单位”等重难点，课堂互动频次较传统教学提升60%以上。

AI支持课后拓展，实现个性化反馈评价利用平台AI功能推送分层学习资源，针对不同学生提供个性化拓展任务与精准反馈，形成“课前诊断—课中探究—课后拓展”教学闭环，减轻教师30%备课时间，提升学生数据意识与数字伦理素养。医疗健康统计AI应用探索

01复杂临床数据处理的AI解决方案针对临床研究中的时序数据、小样本及缺失值问题，AI可推荐线性混合效应模型（LMM）等高级统计方法，并生成Stata等软件的分析代码，辅助研究者高效处理如血药浓度与发病关系等复杂数据。

02医学统计分析的AI辅助决策AI能够协助医学研究者明确统计思路，例如在单中心前瞻性临床研究中，对患者发病前后药物浓度与未发病组的差异比较，AI可提供分层分析、纵向比较及混合效应模型等方案建议。

03医疗数据统计与可视化的AI工具AI工具如DeepSeek可直接在问答窗口完成科研论文的数据统计运算，并主动生成Python代码实现数据可视化，如绘制热力图和拟合图，帮助研究者直观展示变量间的相关关系。统计AI系统建设与实施路径07AI统计平台架构设计要点

多源数据整合与标准化层构建统一管理的统计综合基础数据库，利用AI技术整合各部门、各领域、各行业统计数据，实行统一汇总管理与定期运维，实现数据共建共享，同时优化查询与共享权限设置，兼顾数据保密与便捷服务。

智能算法与模型应用层建立人工智能统计调查研发建模平台，区分不同攻关方向，结合统计调查需求搜集数据建模。运用机器学习、深度学习等算法，实现数据自动审核、趋势预判预警、相关性分析及预测模拟，如线性混合效应模型用于复杂临床数据处理。

人机协同与流程自动化层明确AI与人工分工，AI承担数据采集、清洗、初步分析等重复性工作，人类专注复杂决策与价值判断。对现有统计联网直报系统进行AI化升级，实现数据直接提取与报送，减少重复填报，形成“采集—汇总—分析—产品—利用”全流程一体化、自动化和智能化。

安全与可解释性保障层将AI与区块链技术结合，利用区块链不可篡改性和去中心化特点，实现数据全流程监控跟踪与追溯，确保数据安全准确。同时，以统计原理为基石，通过假设检验、不确定性量化等方法提升AI模型的可解释性，避免盲目信任“黑箱”预测。数据安全与隐私保护策略区块链与AI结合保障数据全流程安全将人工智能与区块链技术相结合，利用区块链不可篡改性及去中心化特点，使统计数据每个节点均有备份，具备较强信任背书。一旦数据被攻击或篡改，AI系统及时报警，便于查清原因，有效降低统计链条被攻击风险，确保数据全流程安全准确。敏感数据处理与隐私保护机制在使用AI工具进行数据分析时，需避免在免费AI工具中上传敏感数据（如客户联系方式、财务报表），优先选择企业级安全工具。对于涉及个人信息的数据统计活动，应采用匿名化处理，仅统计汇总数据，不得填写个人姓名等标识信息，强化隐私保护意识。数据质量监控与异常检测AI驱动的数据清理工具可自动检测和纠正数据格式错误、识别异常值，如MonteCarlo平台能自动监控数据质量，减少人工测试。同时，AI可快速检测数据中的不一致之处，在错误或潜在问题发生前突出显示，确保数据输入的准确性，避免“垃圾数据”导致分析结果失真。人机协同工作模式构建明确人机分工定位AI承担数据采集、清洗、初步分析等重复性、技术性工作，人类专注于复杂决策、价值判断、异常数据复核及战略规划，形成优势互补。优化工作流程衔接构建“AI预处理-人工审核-模型优化-人机共研”的闭环流程，例如AI自动预填报表并校验后，由人工对高风险数据复核，确保数据质量与分析深度。强化人员能力转型统计人员需转变工作理念，学习AI工具操作与结果解读，掌握数据伦理与隐私保护知识，提升与AI协同工作的能力，适应智能化工作方式。建立协同保障机制从制度上明确人机协同的责任划分、沟通机制和质量标准，提供必要的技术培训与资源支持，确保人机协同高效、有序、安全地开展。实施步骤与效果评估方法

01制定AI应用研发规划与制度保障以国务院《新一代人工智能发展规划》为指导，结合统计调查中长期规划，组织专项论证和调研，明确研发目的、实现效果及进程计划，从人力、物力、经费和技术等方面给予全方位保障，奠定坚实基础。

02建立AI研究建模平台与合作机制由统计部门牵头，与专业科研团队合作成立专项课题组，建立研发建模平台，区分攻关方向，搜集数据建模，本着“分类推进、先行先试、成熟转化”原则，将试验成果转化并初步应用到统计调查领域。

03升级改造现有统计信息系统对现有统计联网直报系统进行人工智能化升级，实现数据从统计调查对象填报、部门统计数据直接提取等方式获取，减少报送时限