基于电信大数据的智慧养老市场发展赋能研究

Research on Empowering the Development ofSmart Elderly Care Market Based onTelecommunication Big Data 发展赋能研究 田园1，鲁华伟2，程新洲1，韩玉辉1，成晨1，吕非彼1，狄子翔1（1.中国联通研究院，北京100048；2.联通数字科技有限公司，北京100032） Tian Yuan1，Lu Huawei2，Cheng Xinzhou1，Han Yuhui1，Cheng Chen1，Lü Feibi1，Di Zixiang1（1.China Unicom Research Institute，Beijing100048，China；2.China Unicom Digital Technology Co.，Ltd.，Beijing100032，China） 关键词： 摘要： 聚焦融合数据如何赋能智慧养老市场的发展，通过对目标群体的精准识别与深入分析，结合基于原始码流的网络数据解析验证、O域数据标签体系构建等关键技术能力，为智慧养老产品的定制化开发提供了数据支撑，并实现对智慧养老群体特征的精准预测与分析，最终完成基于电信大数据的智慧养老产业价值分析。电信大数据在促进产业升级、优化资源配置等方面起到重要作用，通过精准的数据分析赋能产品创新与市场拓展，提出了基于电信大数据的智慧养老市场赋能新路径。 电信大数据；深度解析；智慧养老；数据赋能doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.09.005文章编号：1007-3043（2024）09-0024-07中图分类号：TN915.5文献标识码：A开放科学（资源服务）标识码（OSID）： Abstract： It focuses on how converged data can empower the development of the smart elderly care market，through the preciseidentification and in-depth analysis of the target group，combined with key technical capabilities such as network data parsingand verification based on the original code stream，and the construction of the O-domain data labeling system，it provides datasupport for the customized development of smart elderly products and realizes the precise prediction and analysis of thecharacteristics of the smart elderly group，and ultimately completes the value analysis of the smart elderly industry under thedrive of telecommunication big data.Telecommunication big data plays an important role in promoting industrial upgrading andoptimizing resource allocation，etc.It empowers product innovation and market expansion through accurate data analysis，andputs forward a new path to empower the smart elderly care market. Keywords： Telecommunication big data；Deep parsing；Smart elderly care；Data empowerment 田园，鲁华伟，程新洲，等.基于电信大数据的智慧养老市场发展赋能研究［J］.邮电设计技术，2024（9）：24-30. 电信大数据作为数字经济中的核心资源，对激发智慧养老市场活力、促进产业升级具有不可替代的作用。 0引言 在数字化浪潮的推动下，智慧养老作为数字经济与社会服务深度融合的产物，日益成为推动社会进步和改善老年人生活质量的关键力量，党和国家对数字经济的高度重视为智慧养老产业的发展指明了方向。 电信运营商凭借其在数字信息基础设施建设、运营和服务方面的独特优势，掌握着海量的通信数据资源。这些数据经过深度挖掘和智能分析，能够为智慧养老市场的发展提供精准的用户洞察和决策支持。然而，当前电信大数据在智慧养老领域的应用尚处于探索阶段，如何有效挖掘数据价值、创新应用场景，成 的危险。结合物联网技术，还能实现对老年人居住环境的智能化管理，如智能烟雾报警、燃气泄漏检测等，确保老人生活居住安全。 为行业发展的关键。 1基于养老的电信大数据发展现状 c）社交互动与情感支持。分析老年人的社交行为和兴趣爱好，提供个性化的社交活动推荐，促进老人之间的交流，减轻孤独感。通过智能语音助手等技术，还可以为老年人提供情感慰藉，满足他们的精神需求。 1.1智慧养老背景与发展趋势 随着全球人口老龄化的加速，养老服务需求急剧增长，传统的养老模式已难以满足日益多样化的养老需求。智慧养老作为一种新兴的养老模式，通过运用物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现了个人、家庭、社区、机构与健康养老资源的有效对接和配置优化，推动了健康养老服务智能化升级。智慧养老领域正步入一个技术引领、模式创新、服务优化、金融与政策双重驱动的黄金发展期，这些发展趋势不仅深刻改变了传统养老模式，还为实现老有所养、老有所乐、老有所安的社会愿景奠定了坚实基础。主要体现在以下几个方面。 1.3基于电信大数据的智慧养老的需求与问题 运营商在推动智慧养老建设的过程中，尽管已取得一定成效，但仍存在亟需改善与加强的地方。 a）智能服务与用户画像精准匹配。运营商未能充分挖掘老年群体，并依据老年群体的实际健康状况、生活习惯、聚集地、养老服务需求等特性，精准地提供个性化服务。这可能导致服务内容与老人的实际需求脱节，降低了服务的有效性和满意度。 a）技术普及与融合。老年人的健康监测可以通过智能云守护、手环、智能床垫等设备实现，社交活动则可以通过VR技术、智能机器人等实现，新技术被深度融合于智慧养老。 b）网络与设备的无障碍化。应关注老年人对技术和设备的接受度及操作能力，确保智慧养老的硬件设备和网络平台设计具有高度的无障碍性。开发界面简洁、操作便捷的智能设备，能确保老年人轻松上手，无障碍地享受智能服务。 b）居家养老与社区养老结合。将社会养老资源整合起来，通过云计算平台实现资源的分类整合与需求匹配，既保证了老人的多元化养老需求，又提高了社会养老资源的利用效率。 c）信息化服务平台的定制化与精细化。运营商需深入了解老年人的具体需求，包括健康管理、日常照护、紧急救助、社交娱乐等。比如，推出针对老年慢性病的远程监测系统、定制化的康复训练计划、便捷的生活服务预约平台等，确保服务多方位覆盖老年人的生活需求。 c）个性化与人性化服务。智慧养老产品和服务更加注重个性化和人性化设计，通过智能化的设备和系统，为老年人提供便捷、舒适的产品和服务，让智慧养老的优势得到有效体现。 1.2大数据在智慧养老中的应用潜力 2融合数据赋能智慧养老产品市场发展 随着我国人口老龄化进程的加快，智慧养老作为提升养老服务质量和效率的重要手段，得到国家政策的大力支持。《国务院办公厅关于推进养老服务发展的意见》（国办发〔2019〕5号）明确提出，要大力发展智慧健康养老，促进信息技术和智能硬件等产品在养老服务领域的深度应用。这类政策为智慧养老提供了广阔的空间和坚实的基础。智慧养老主要包括： 2.1目标群体识别分析 智慧养老产品的开发与推广需要深入了解市场，并精准识别目标群体的特征和需求。如图1所示，基于O域、B域、移网、固网数据的深度融合，通过原始码流的特征解析，构建规则特征库和银发老人模型，实现对独居老人、高知老人、关注银发老人的异地中青群体、关注银发老人的上班族的识别，并进一步分析群体的行为偏好，为老人相关创新产品营销提供数据支撑。 a）个性化健康管理。通过分析老人的生理数据、生活习惯、疾病史等信息，可以实现个性化健康管理。一旦老人生命体征数据出现异常，系统将及时发出预警，并通知家人或医疗服务提供者。这种实时监测和早期预警机制有助于疾病的早期发现和干预。 a）独居老人。通过DPI解析识别银发标签特征，构建固移银发标签模型，结合老年终端模型和B域60岁以上银发群体，共同构建O+B域银发标签模型，识别O+B域银发群体。利用eDPI解析构建固网家庭关 b）智能安全监护。智能云监控可以发现老人异常行为，系统自动触发警报，及时采取措施避免潜在 系模型，识别家庭成员为1~2位的银发用户，这种小规模家庭中的老年人，可以认为是“独居老人”，这些用户更可能需要智慧养老的守护和服务。 送智慧养老产品和相关权益。 2.2关键技术能力 2.2.1基于原始码流的网络数据解析验证 b）高知老人。对O+B域银发标签模型识别到的银发群体，进行用户行为数据分析，识别出对保险健康、在线医疗、证券财经等有高度关注的“高知老人”。这类高知老人，一般经济基础较好，健康意识强，对新技术接受度高，且子女不在身边的概率也更大。 基于原始码流的网络数据解析验证是一个复杂的过程，涉及到从网络流量中提取有用信息，分析这些信息以识别业务特征，并验证这些特征的准确性。通过研发的DPI解析验证工具进行特征验证迭代，进一步提升用户行为识别准确度，增强数据标签模型支撑一线的有效性（见图2）。 c）关注银发老人的上班族。对O+B域银发标签模型识别到的银发群体，结合固网家庭关系模型，识别银发老人的所有家庭成员。再结合家庭成员的职业特征，识别职场白领或在线会议参与者的上班族。这类上班群体，有一定的经济条件和健康意识来支撑他们为家中的银发老人选择智慧养老产品。 a）原始码流捕获。网络数据流由各种协议和数据包组成，原始码流捕获是整个解析验证过程的第1步，需要从网络中实时捕获经过的数据包。 b）DPI业务特征解析。DPI解析是深入检测数据包内容的过程，以识别和分类网络流量。DPI可以识别数据包中的业务特征，如协议类型、应用程序标识、用户行为模式等。通过DPI解析，可以从原始码流中提取关键信息，如HTTP请求、视频流、VoIP通话等。 d）关注银发老人的异地中青群体。通过解析通话话单，识别出主叫年龄在20~50岁，经常与60岁以上的老年人通话，且被叫方与主叫方为异地的主叫用户。这种分析有助于识别那些与家中老人异地居住的中青年群体，他们可能对远程守护和智慧养老服务有较高需求。 c）特征验证与迭代优化。特征验证是确保解析结果准确性的重要步骤。通过与已知的业务特征库进行匹配，验证解析出的特征是否正确。若发现差异或错误，需要对DPI解析规则进行调整，形成一个持续迭代优化的过程。通过持续的解析和验证，构建统一的业务特征库，这个库包含网络中所有识别出的业务特征，为各类业务场景的潜在群体挖掘提供支持。 通过对原始码流的深度解析，补充XDR话单数据，捕捉老年人在通信行为上的特定特征，并结合用户的年龄、家庭结构、职业背景、通信行为等多个维度的数据，构建全面的用户标签体系，即用户画像。基于用户画像，深度挖掘目标群体在保险健康、在线医疗、证券官方、智能电视、云监控、早教等标签的行为偏好，为市场推广和产品服务提供个性化的策略。最终根据不同的细分群体和行为偏好，通过外呼、短信、自营厅、社会