政务大模型赋能政府数智化转型的思考与启示

我国持续加快政府数字化转型，伴随生成式人工智能技术快速迭代创新以及广泛应用于各个领域，政务大模型逐渐成为新时期政府从数字化迈向数智化的核心驱动力。

政务大模型引领新时期政府数智化转型

政务大模型通过整合、分析与处理大量政府数据，凭借语义分析能力与深层次的理解能力，为政府政务服务、社会治理以及内部办公等提供智能化支持。

（一）提升政务服务质量与效能

政务大模型通过流程再造、个性化服务、交互体验优化等方式，辅助构建便捷易用的政务服务流程，简化行政审批程序，减轻群众与企业办事负担，推动政务服务水平整体跃升。同时，通过智能问答、自助办理等方式，政务大模型能够精准、快速把握群众与企业需求，提供24小时不间断在线服务，大幅提升政务服务效率。

（二）提升社会治理智能化水平

政务大模型助力打造智能化网格管理平台，借助深度学习和复杂网络分析等技术，能够对不同部门和系统的庞大数据资源进行多维度、深层次的洞察分析，为政府调整政策设计、回应社会关切提供科学依据。同时，政务大模型能够实现社会治理资源的智能分析与调度，强化跨部门协同管理能力，及时发现潜在社会风险并预警，有效提高社会治理的预见性和主动性。

（三）提升政府整体运行效率

政务大模型能够自动完成大量繁琐的工作任务，协助工作人员减少重复性劳动，提升工作创造力和创新性。通过集成海量政务数据和智能算法，政务大模型智能问答与文本生成能力可以辅助工作人员起草文件与制定政策，提高工作人员基础信息检索与整理效率。同时，政务大模型实现跨部门数据共享与行政流程优化再造，显著提升工作人员跨部门、跨领域、跨地域协同办公效率。

地方政务大模型应用场景需求逐步明晰

现阶段，我国掀起政务大模型应用浪潮，地方陆续发布政务大模型应用场景需求清单，部分地区已开展政务大模型应用实践。自上而下政策引导与自下而上实践探索相结合，驱动我国政务大模型加速推广与落地应用。

（一）地方陆续发布政务大模型场景需求，深化应用创新探索

2023年7月，北京市政务服务管理局在全球数字经济大会人工智能高峰论坛上，率先发布政务服务大模型场景需求清单，标志着地方政务大模型应用探索迈入新阶段。同年12月，安徽省数据资源局面向社会发布安徽省数字政府大模型场景应用第一批清单，部分场景应用建设取得初步成效，进一步推动政务大模型在地方的实际应用。2024年初，广东省发布《广东省加快数字政府领域通用人工智能应用工作方案》，提出加快政务服务领域示范应用、推动政府治理创新场景应用、探索政府运行管理辅助应用等多项要求，全面推动政务大模型在数字政府建设中的深度应用与创新发展。

（二）政务咨询、智能搜索与问答、市民热线智能受理等场景是当前地方政务大模型共性需求

北京市政务服务大模型需求清单涵盖7类场景，安徽省则包括6类18个具体应用场景。综合来看，政务咨询、智能搜索与问答、市民热线智能受理等场景是当前地方政务大模型共性需求，涉及牵头部门主要是数据资源管理局、政务服务局等。一方面，政务大模型处于发展初期阶段，政务数据规模和质量参差不齐，影响大模型性能和效果，进一步导致赋能政府智能化水平有限，各地政府对政务大模型应用保持谨慎态度，场景需求相对集中且处于初级阶段。另一方面，政务咨询、智能搜索与问答等作为政务服务最为常见和迫切的场景，数字化建设起步较早，相关数据归集与整合程度较高，应用政务大模型将进一步加速相关服务数智化发展。

（三）地方积极开展政务大模型应用实践

随着场景需求逐步明确，各地加快探索政务大模型应用实践。以广东省为例，广东“12345”热线平台自2012年基本实现成熟运行以来，主要受理群众与企业投诉举报。2021年上线政务服务便民热线平台“粤省心”，实现政务咨询服务、监督投诉等多业务通过“12345”一号码7x24小时受理。为进一步推动“粤省心”客服智能化、业务全流程智能化以及省内公共信息查询智能化，广东省利用“粤省心”政务服务知识库与省内各类政策文档作为大规模语料库，对中国电信政务大模型进行微调，结合客服业务流程的工程化适配开发，实现“粤省心”平台的政务大模型应用。目前，中国电信政务大模型在“粤省心”提供面向市民端、座席端和政府决策端的三大智能化场景，智能客服回复准确率达90%以上，实现诉求事件从上报到事后考核全生命周期的智能化，有效提升“粤省心”用户体验与服务效率。

顺应需求，全面加速政务大模型产业发展

伴随技术快速发展，政务大模型迎来前所未有的发展机遇期，展现出广阔的应用前景和巨大的发展潜力。我们要以政务领域多元化场景需求为牵引，通过深化政府数智化转型需求分析、打造大模型场景化产品矩阵以及构建开放共享的生态体系等举措，全方位推动政务大模型产业发展，全面助力我国政府数智化转型。

（一）强化政府数智化转型需求分析与挖掘

政府从数字化到数智化的转型是一个长期而复杂的过程，不仅是技术层面的应用升级，更是治理模式和体系的深刻变革。当前，要全面梳理政府政务服务、社会治理与内部办公等核心场景的业务流程与服务标准，围绕数智化转型目标深入分析与挖掘相应场景需求，结合政务大模型技术特性与应用前景，优化重构政府智能化运行整体逻辑，明确政务大模型需要解决的关键问题以及推广应用预期效果。

（二）创新打造多模态数据驱动的场景化产品

多模态技术显著提高数据处理和理解的效率和准确性，可以运用“多源数据融合+认知计算”技术，对政府运行过程的多源数据进行体系化、智能化治理,形成高质量数据资产，持续提升模型能力。具体包括：利用文本、图片、音频、视频等多模态数据，全面反映政府运行各个环节，为政府决策提供数据支撑和科学依据。探索融合多模态数据打造场景化产品，持续优化迭代政务大模型，广泛拓展政务大模型应用场景，满足政府不断变化的业务需求。

（三）构建开放共享的政务大模型生态体系

一是大模型服务商可以通过算力资源开放、算法模型支撑、底层数据资源合作等形式，加强与政务门户、咨询问答、在线搜索、舆情监测、一网统管、协同办公等具备不同优势能力的专业厂商合作，共同打造垂直化、专业化的政务大模型开放生态。二是制定完善政务大模型相关标准规范，明确生态合作各方的权利与义务，建立数据开放共享机制，确保生态体系健康有序发展。三是强化政务联合创新开发与场景模型适配打磨，鼓励各方以“插件”的方式融入大模型，构建开放共享的政务大模型产品生态。

硕士，就职于中国电信研究院，主要从事数字政府、数字乡村等相关领域研究。

硕士，就职于中国电信研究院，战略运营研究方向，长期从事金融科技、数字新消费、国际业务等研究。