精準扶貧是“十三五”時期的重要目標任務。我國貧困人口基數大、情況復雜。以往受制于科技水平因素，主要通過人工進行數據采集和后期分析進而制定相關政策，導致扶貧政策精度低、同質化甚至一刀切現象嚴重。扶貧效能還有很大的提升空間。

具體來看，目前精準扶貧工作面臨的主要問題，一是貧困人口的識別不夠精確。存在部分被認定的貧困人口未必真正貧困，而真正貧困的人口可能未被認定的現象；二是欠缺對經濟發達地區的監測和規劃；三是在相關數據的動態跟蹤上缺乏行之有效的規則和手段。貧困地區的數據和幫扶資源的狀態都是動態變化的，如不能及時準確獲取相關數據，會導致幫扶物資調配不均衡、扶貧措施效果的評價不科學，進而使得相關政策的制定和修改變得比較盲目；四是扶貧政策的制定無法完全因地制宜；五是缺乏科學合理的扶貧管理體系。扶貧數據庫建設相互孤立，各自地區的數據缺乏溝通和共享；數據庫不夠完善，再加上對數據的分析應用不夠深入，無法科學地進行幫扶政策效果評估并提供修改建議。

造成以上問題根源集中在扶貧中的數據獲取難、分析難和管理難。互聯網+和大數據為解決這些問題提供了思路。為此我有幾點建議。

首先，可以拓展貧困地區的數據獲取維度。在人工工作的基礎上，打通扶貧系統與國家其他系統的網絡連接。將當地氣象、工商、經信、農業、水利等相關職能部門和科研機構與扶貧相關的數據庫接入扶貧信息管理，共享當地的氣候、水質、土質、經濟、生產等信息。使得更多維度的信息在扶貧系統中變的可觀可用。為制定更加全面的扶貧政策構建多維度的底層數據基礎。

其次，可以加強對國家發達地區可以支出物資和人力資源的監控。除了物資和人力的品種、質量和數量等之外，其地理位置、交通成本等也要一并納入網絡監控。為資源的優化配置奠定基礎。

同時，也需要更高頻率的數據跟蹤和更新。以及通過科研立項方式加強數據分析及應用。發揮相關研究機構在互聯網+和大數據方面的研究優勢，鼓勵相關學者研究扶貧數據和模型。為我國準確快速識別貧困人口提供高效的方法，為貧困地區農產品種植和小產品加工的種類和時機提供科學的預測，根據具體效果反饋對政策的修改提供合理的建議。在互聯網+和大數據的支持下實現“授之以漁”。

最后，可以構建大數據處理和云管理中心。將各地扶貧數據庫、大數據模型、相關政策等通過網絡連接，在頂層設立云端大數據處理中心。實現了扶貧數據的實時觀測、分析和對比，利用計算機的強大計算能力發現扶貧中存在的問題并通過數據層的優化對扶貧政策的修訂提供建議。通過該中心，政府可以更全面地了解全國貧困區域情況，了解相關政策執行效果,從而可以更加合理地調配人力和物資，制定和修改相關政策。