深化“放管服”改革 持续提升服务效能——海勃湾区人社部门着力加强政务服务和数字化建设工作

乌海日报

编辑:段继文

2022-03-09 09:32:56

【优化营商环境进行时】

部署优化营商环境、加强政务服务和数字化建设工作。

推广使用“一网通办”平台。

推动人社领域公共服务更加便利、更加高效。

今年,海勃湾区紧紧围绕上级部门关于优化营商环境部署要求,深化人社领域“放管服”改革,提升“互联网+政务”服务水平,推进人社公共服务数字化转型,增加公共服务供给,不断提升服务水平和群众满意度。

加大“一网通办、一窗受理”平台推广使用

今年,海勃湾区将深入推广使用“一网通办”平台,推进人社高频事项全程网办,充分利用短视频、公众号等新媒体平台,加大个人网厅、手机App等面向个人网上办事渠道的宣传推广,引导更多服务对象熟练使用“一网通办”平台办理各类人社业务;推动个人社保缴费、失业金申领、就业失业登记等高频事项全程网办。

为推动人社领域公共服务更加便利、更加高效,海勃湾区将持续深入开展“五减三最”工作,常态化编制办事指南,重点针对“减时限、减材料、减跑动、网办深度、精细化梳理”等指标持续优化提升;对照人社部125个取消证明材料清单,全面清理已发布公共服务事项的办理要件,没有规章设定和规范性文件设定依据的证明材料应减尽减,探索推动更多服务事项实行“证明事项告知承诺制”,助力我市“无证明城市”创建。

为了进一步规范公共服务行为,有效防范各类业务经办风险,海勃湾区将严把政务服务入口关,按照“受审分离”的业务经办模式,严把线上自主申报和线下综合受理两个政务服务入口,凡是列入标准化事项清单的公共服务事项,原则上不得线下直接经办;依据智慧人社业务监控系统,加强对人社政务服务效能的监督,对未经受理直接经办、超期办结业务、未办结业务事项等情况进行通报。

同时,海勃湾区将完善公共就业服务平台功能,充分发挥线上线下一体化智慧人力资源市场作用,借助线上媒介,采取企业群和求职群持续发布,社区网格员定点推送、张贴宣传海报、进企业社区宣传等方式,逐步扩大网站知名度,增加访问量,推动求职招聘服务“网上办”“码上办”“掌上办”,打通就业精准对接最后一公里。

高标准推进数字化试点项目建设

今年,海勃湾区将开展以社会保障卡为载体发放财政补贴资金切换工作,全力做好财政补贴资金发放项目、发放人群摸底工作,精确匹配补贴发放人员社会保障卡开户行、账号等持卡信息,配合财政部门完成发放账号登记,分批次或动员补贴申领人员到街道社区主动登记,完成全区财政补贴资金通过社会保障卡发放切换工作。

同时,海勃湾区将推进24小时人社自助服务网点试点建设工作,依托社会保障卡合作银行24小时服务网点、自助终端等设施设备,以银行系统人脸识别认证体系为支撑,将人社部门社保待遇资格认证及待遇发放账号维护等需要实名认证办理的事项,以及就业创业、社会保险、人事人才查询、打印类服务事项,集成至银行自助服务终端,方便群众自主办理,推进人社服务事项7x24小时不间断办理。

加大基层人社公共服务供给

为全力推动公共服务向下延伸,海勃湾区将扩大“社区人社服务工作站”建设范围,充分发挥基层社区党群中心贴近群众优势,推动人社线下一窗受理经办服务模式覆盖全区所有街道办事处。今年8月底前,每个街道(社区)至少设置一个人社综合服务窗口,至少保证一名工作人员无差别受理下放的人社公共服务事项,推动基层人社公共服务纳入“社区一刻钟生活圈”,全力打造便民、利民服务型社区。

海勃湾区将探索推动人社高频事项“同城通办”,梳理公布一批与企业、群众密切相关的高频服务事项,以“全区人社综合业务受理平台”为入口,统一市、区两级业务受理、审核、反馈标准化经办流程,打破属地办理的局限性,实现同一事项在全市各级经办机构无差别受理、同标准办理,有效解决企业和群众“来回跑、多地跑”的问题。

启动第三代社会保障卡发放

为持续推动人社公共服务创新应用,海勃湾区将以社会保障卡代发财政补贴资金试点工作为契机,启动第三代社会保障卡发放,依托第三代社会保障卡非接触功能和生物识别体系,推动社会保障卡(电子社保卡)在交通出行、旅游观光、移动支付领域应用,初步形成“居民服务一卡通”服务新格局。

海勃湾区将做深做实区域社会治理代帮代办人社业务,重点开展好网格员代办全民参保登记、就业意愿采集业务,探索推动社会保险资格认证、就业困难人员认定、就业补贴申领预约上门服务,做好市域社会治理业务数据交换,按季度形成统计报表;同时,进一步优化完善职工退休与公积金提取联动办理业务流程,配合卫健、医保部门推动“新生儿”出生一件事办理,正式推广有线电视查社保和通过电视短消息推送人社政策宣传等人社公共服务创新应用。

此外,海勃湾区还将扎实开展基础数据治理,确保企业基本养老保险全国统筹顺利上线,遵循人社部企业职工基本养老保险全国统筹数据结构标准,保质保量完成历史数据的全量整理和初始化。

(作者:毕晓敏;编辑:段继文)


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