DeepSeek等大模型凭借其卓越的自然语言处理能力正成为推动各行业变革的关键力量，各地政府都在积极接入大模型，期望以此为契机创新政务服务模式、提升政务服务水平。大模型在政务服务的应用，需要坚持需求驱动原则、掌握迭代发展方法、做好常态化运营、牢记便民利企初心，才能确保工作取得实效，实质提升质量与效率，将政府工作人员从繁杂琐碎的重复事务中解脱出来，为群众和企业提供更优质和贴心的服务。

如何让需求驱动AI应用？

搭建平台型技术框架，推进数据共享与知识协同。大语言模型正全面应用于政务办公、政务服务、政务管理、政务决策等场景，但其效能发挥始终建立在两大核心基础之上：一是经过严格治理的高质量政务数据集，二是深度适配政府工作逻辑的专业知识库。政务数据因其涉及民生、经济等敏感领域，需确保数据源的权威性、标注的精准性及更新的时效性，避免因数据偏差导致政策解读失真或服务推荐失当。同时，融合了行政法规、地方政策图谱、办事流程节点等要素的垂直知识库，能将通用大模型转化为"政务业务专家"，使其准确理解"一网通办""跨省通办"等专业场景需求。只有实现业务数据与领域知识的双重赋能，AI助手才能真正成为提升行政效能、增强群众获得感的智能基础设施。

统筹推进场景清单，促进智能技术“多点开花”。以需求场景驱动构建“人工智能+”政务服务的新范式，建议采取三步推进策略。首先，建立全流程场景梳理机制，从服务供给管理、事项识别到受理派发、审批办理、结果反馈等政务服务全链条，形成动态分级的人工智能应用场景清单，作为技术落地的“导航图”。其次，依托清单实施“统分结合”建设模式，在避免重复建设基础上，通过"一场景一策略"精准攻坚；在政务咨询、民生服务等成熟领域巩固优势，向政务办公、决策支持等深水区延伸试点。最后，建立创新效能传导机制，既通过基层创新实践激活技术应用活力，又通过统筹培育形成可复制的标杆场景，最终构建全域联动的AI赋能新格局。

全方位评估业务与技术需求，优化资源配置。业务需求评估需要深入调研各业务的全流程，了解工作中的痛点与难点，准确定位适合大模型优化的关键节点。算力需求评估需要针对不同场景，结合模型的复杂度和数据处理规模，准确评估所需的算力资源；对于实时性要求较高的智能客服应用，需确保其有足够的算力保证快速响应；对于一些批量处理的数据分析任务，应根据任务量和处理时间要求，合理配置算力。数据需求评估需要分析每个应用场景所需的数据类型、数据量和数据质量要求，确认数据所需的准确性和时效性；同时要构建数据评价体系，评估现有数据资源的可用性，对于缺失或质量不高的数据，制定相应的数据采集与治理计划。

如何做好AI系统迭代升级？

广泛开展培训学习，提升干部数字素养。人工智能技术深度融入政务服务的关键，不仅在于算法迭代与算力升级，更取决于应用主体——政府工作人员的数字化能力适配度。建议构建“理论+实操+伦理”三位一体的培训体系，通过政务大模型模拟演练、人机协同、决策沙盘推演等场景化教学，针对性提升干部的智能工具驾驭力及AI伦理风险判别力。这种“技术认知升级”绝非简单操作培训，而是通过机制化的数字素养提升工程，让干部既成为AI政务的合格使用者，更能转型为需求提炼者与效能监督者，避免“智能基建轰轰烈烈，模型空转冷冷清清”。

分阶段构建人机协同训练，从内到外逐步推出。大模型的政务落地需遵循“内部练兵-数据反哺-开放服务”的螺旋式进化路径。在系统部署初期，优先将智能问答模块嵌入咨询台、无差别综合窗口及12345热线等政务服务“神经末梢”，通过真实交互沉淀对话记录、意图识别偏差等数据资产，形成人机协同训练。这种渐进式部署策略既保障了敏感政务数据的安全性，又能借助窗口人员经验对模型和知识进行调优。当模型对复杂问题的响应准确率有了显著提升时，标志着系统已具备向外开放的技术成熟度。在外部服务阶段，可通过政务服务网、APP等渠道构建智能问答开放平台，同步建立包含语义分析、满意度评分、人工核验三层过滤的反馈闭环管理系统，推动服务能力持续进化。这种由内而外，循序渐进的驱动模式，既避免了技术冒进风险，又确保了智能服务始终与群众需求同频共振。

有序改造现有系统，保障政务系统安全运行。政务服务领域的AI应用绝非“推倒重建”的革命，而是“兼容进化”的渐进式创新。面对存量系统数据孤岛、异构平台兼容性低等现实约束，采取“双轨并行”改造路径：一方面，通过API接口封装、微服务化改造等技术手段，在不影响原有系统稳定运行的前提下，逐步将意图理解、智能搜索、语言处理等模块嵌入业务流，如在12345中分发转办环节增设舆情提醒；另一方面，对新建系统采用“智能原生”架构设计，预留算法迭代接口与数据治理闭环。这种分层解耦的改造策略，既避免了“一刀切”式升级可能引发的业务中断风险，又通过权限动态隔离、操作留痕审计等机制筑牢安全防线。

如何常态化用好“大模型”？

设置运营分析岗位，打造政务数据“大管家”。政务大模型的持续优化需以数据驱动的精细化运营为支撑。运营分析团队需扮演“数据神经中枢”角色，通过埋点监测、交互日志分析等手段，动态追踪智能问答准确率、热点咨询领域迁移、群众语义表达特征等关键指标。例如，某市发现“生育津贴申领”相关咨询中，群众对“异地参保计算规则”的提问占比骤升30%，运营团队随即联动医保部门更新知识库，并优化算法对区域性政策的识别权重。此类岗位需兼具数据分析能力与业务理解力，既能从海量人机对话中提炼服务优化线索，又能将技术指标转化为“减少群众跑动次数”“缩短事项办理时长”等治理效能参数，实现数据价值向治理效率的精准转化。

设置风险应对岗位，当好政务数据“守门人”。人工智能与政务系统的深度融合，要求建立覆盖全生命周期的风险防控体系。风险应对团队需构建“监测-评估-处置”闭环机制。实时扫描对话数据中的敏感信息误触（如身份证号泄露）、算法偏见（如地域性政策误判）、异常高频访问等风险点。针对大模型“幻觉”可能引发的政策误读，需建立人工复核与应急处置机制。例如辅助审批系统，风险团队可以通过设置“阈值预警”，对拦截的伪造材料进行警告。该岗位需同步开展AI伦理审查，制定应急预案，确保技术应用始终在《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规框架内运行，守住政务智能化的安全底线。

设置知识管理岗位，建立政策法规“说明书”。政务大模型的可靠性根植于政策知识的精准供给。知识管理团队需构建“采集-结构化-验证-更新”四维工作流。从分散的行政法规、地方细则、办事指南中提取核心要素，转化为包含适用条件、效力层级、关联事项等标签的结构化知识单元，建立跨部门联动的知识动态更新机制。该岗位还需设计知识衰减预警模型，当某项政策修订时，同步触发关联服务场景的算法校准，避免“过期知识”误导决策。

如何让政务服务有效率更有温度？

注重线上线下融合发展，实现"好办快办"。智能技术重塑政务服务的核心价值，在于构建线上与线下互馈共生的服务生态，而非机械替代人工岗位。线上智能系统通过7×24小时智能预审、材料核验等标准化服务释放效率势能，将事项办理时长压缩；线下窗口则聚焦政策解读弹性空间、特殊群体需求响应等人本化场景，形成“智能导办精准分流-人工服务温度介入-交互数据反哺模型”的价值闭环。通过自动推送政策匹配度、常见材料缺失项等决策支持信息，工作人员同步调取历史相似案例辅助沟通。重新定义人机分工界面——AI在流程优化、知识检索等确定性领域构建"数字基座"，人工在价值判断、创新服务等非标场景释放“治理柔性”，最终通过数据回流机制实现双向赋能。只有打破“替代论”的零和思维，才能让技术穿透政务服务“最后一公里”，实现普惠性与精准性的动态平衡。

注意适度宣传，筑牢政务服务的公信力。在人工智能与政务服务的融合中，媒体传播既要展现技术赋能治理的突破性成果，更需构建公众认知的“理性坐标系”。当前部分宣传存在“重概念轻落地”倾向，如过度渲染“全自动审批”“零人工干预”等理想化场景，易导致群众预期与实操体验出现落差。宣传是为了让更多企业和群众体验创新服务，从方法上看，一是可以披露“技术能力边界”，例如宣传智能预审时同步标注“试点覆盖事项清单”“典型适用场景”，避免“万能工具”误导；二是构建“阶段性成果叙事”，可报道例如“企业变更登记AI核验准确率从68%提升至92%”等渐进式突破，取代空洞的颠覆性宣言；三是建立“用户预期防火墙”，通过服务页面嵌入投诉建议、体验反馈等兜底问题搜集应用，降低技术局限性引发的信任损耗。将传播精度对准“技术现状”与“服务需要”的交集点，才能让智能应用从宣传话术中的“未来时”，真正转化为群众有获得感的“进行时”。

结语

人工智能与政务服务的深度融合，既是技术赋能的创新实践，更是治理能力现代化的必由之路。政务服务智能化始终应以“便民利企”为锚点，严守安全底线与伦理规范，通过动态迭代将技术红利转化为治理效能。唯有让AI既“精准解题”又“温情服务”，方能实现从“能办”到“好办”、从“功能达标”到“体验增值”的跨越，写好智能时代的政务服务新篇章。（作者：李兵系人民中科研究院院长，秦晓鲁、阮晓峰系人民中科研究院研究员。来源：人民中科官方微信公众号）

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