数字政府大模型应用方案

数字政府大模型应用方案
一、引言
随着信息技术的飞速发展，数字政府建设已成为提升政府治理能力、优化公共服务水平的重要途径。近年来，大模型技术的突破为数字政府建设带来了新的机遇和变革。大模型凭借其强大的自然语言处理能力、数据分析与预测能力以及跨模态融合能力，能够有效整合政务数据资源，优化政务服务流程，为政府决策提供科学支持，从而推动政府管理更加科学、决策更加精准、服务更加高效。本方案旨在深入探讨数字政府大模型的应用场景、技术架构以及实施路径，为数字政府建设提供全面的解决方案。
二、政务大模型概述
2.1 定义与特点
政务大模型是基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型，专门针对政务领域的需求进行优化。其具有以下显著特点：
数据驱动：依赖海量政务数据进行训练和优化，充分挖掘数据价值，例如通过对历年社保参保数据、理赔数据等的分析，为社保政策的调整提供依据。
智能决策：通过对复杂政务数据的分析和预测，为政府决策提供智能化建议。如在城市交通规划决策中，分析交通流量数据、人口分布数据以及未来城市发展规划数据，提出合理的交通设施建设和优化方案。
服务优化：能够自动识别和改进政务服务流程中的问题，提升服务效率与质量。例如，根据政务服务大厅的排队数据、业务办理时长数据，优化窗口设置和业务流程，减少群众等待时间。
跨模态融合：整合文本、图像、语音等多种信息模态，实现跨模态信息检索与理解。在应急管理中，可同时处理灾害现场的图像、救援人员的语音汇报以及相关文本文件，全面掌握灾害情况。
2.2 技术架构
政务大模型的技术架构通常包含三个层次：
数据层：负责数据的采集、清洗、整合与存储，为模型提供高质量数据支持。数据来源广泛，包括政府各部门业务系统产生的数据，如税务部门的税收数据、民政部门的社会救助数据；互联网上的公开数据，如舆情数据、行业报告数据；以及传感器采集的数据，如环境监测传感器收集的空气质量、水质等数据。通过 ETL（Extract，Transform，Load）工具对数据进行清洗和预处理，去除噪声数据和重复数据，然后存储到分布式数据库或数据湖中，以便后续使用。
模型层：基于深度学习算法构建政务大模型，包括自然语言处理模型、数据分析模型等。常见的自然语言处理模型如 Transformer 架构及其衍生模型，能够对政务文本进行高效处理，实现政策文件理解、政务咨询问答等功能。数据分析模型则运用机器学习算法，如聚类分析、回归分析等，对政务数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律和趋势。同时，模型层还包括模型训练、评估与优化模块，通过不断调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
应用层：将政务大模型应用于政务服务、决策支持等实际场景，实现智能化政府管理与服务。例如，在政务服务领域，开发智能客服系统，为群众提供在线咨询服务；在决策支持领域，构建政策模拟与评估系统，为政策制定者提供决策参考。应用层通过 API 接口与模型层进行交互，将用户的请求传递给模型层进行处理，并将处理结果返回给用户。
三、数字政府大模型应用案例
3.1 广西数字政府大模型应用
“智桂通” 平台升级：广西本土综合互联网平台 “智桂通” 完成数字基座平台的人工智能模型升级迭代，新版本实现与 DeepSeek、文心一言、小冰、豆包等多个行业成熟模型融合。通过深度学习技术，结合自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域成果，经过大量数据训练和标注，该平台能够理解和生成自然语言，处理复杂图像和视频内容。这一升级为用户提供了智能决策、智能搜索等服务体验，有力推动了广西各行业各领域的智能化、智慧化转型升级。例如，在企业服务场景中，企业用户可以通过平台快速查询各类惠企政策，并利用智能决策功能，根据自身企业特点分析适合的政策补贴项目。
“AI 邕智答” 助力企业开办：中国（广西）自由贸易试验区南宁片区引入 DeepSeek 开发的 “AI 邕智答” 正式上线。该应用广泛收集企业开办相关的政策法规文件、办事指南、常见问题解答等数据，构建智能问答模型，并持续优化。通过这一应用，线下业务咨询量大幅下降，咨询人流量显著减少。例如，新创办企业的创业者在办理营业执照、税务登记等手续时，可通过 “AI 邕智答” 快速获取准确的办理流程和所需材料信息，无需再到办事窗口或通过电话反复咨询。
DeepSeek 技术应用于 12345 热线服务：南宁市将 DeepSeek 技术应用于 12345 热线服务，推出专属定制套餐。该套餐具备 12345 + DeepSeek 人机交互智能问答、智能派单、智能质检、智能标签标注等核心功能。初步测试显示，通过人机交互可缩短平均通话时长约 50 秒，智能派单准确率提升至 96% 以上。例如，当市民拨打 12345 热线反映问题时，智能问答系统可快速理解市民诉求，并根据问题类型智能派单给相应的处理部门，同时对通话内容进行智能质检和标签标注，便于后续对服务质量进行评估和改进。
防城港市政务大模型部署：防城港市大数据和行政审批局完成 DeepSeek 政务大模型部署，并接入电子政务外网。通过系统集成与资源整合，升级政务服务效能。该应用对接市民热线服务数据，深度整合多源数据资源，打通覆盖百年党史文献、多部法律法规及地方性政策的跨域知识图谱，构建全域政务 “决策智库”。市民可通过该应用获取办事指南、材料清单、社会事务咨询等精准信息。例如，在办理社保业务时，市民可通过该应用详细了解社保政策、办理流程以及所需材料，实现线上办事的精准指引。
玉林市 “玉小智” AI 助手：玉林市大数据发展和政务服务局联合玉林数投集团，研发部署 “玉小智” AI 助手，完成 DeepSeek 大模型政务服务接入。该助手为当地政务服务提供智能化支持，提升服务效率和质量。例如，在政务服务大厅，办事群众可通过与 “玉小智” 对话，快速了解各类业务的办理地点、时间和流程，减少排队等待时间和咨询成本。
河池市政务平台多模型融合应用：河池市政务平台实现多模型融合应用，借助 DeepSeek 和通义千问提供智能问答、政策白话解读及 24 小时云客服服务，有效提升政务服务效率。例如，对于一些文化程度较低或对政策理解有困难的群众，政策白话解读功能能够以通俗易懂的语言解释政策内容，帮助群众更好地理解和享受政策福利。
3.2 晋中市政务云平台大模型应用
晋中市政务云平台成功完成 DeepSeek - R1 人工智能大模型及 RAG（检索增强生成）应用的本地化部署。晋中市高度重视人工智能创新发展，依托市政务云平台，在晋中云时代技术有限公司的技术支持下，采用 IAAS - PAAS - MAAS - SAAS 一体化部署模式推进人工智能大模型本地化部署工作。该模式涵盖大语言模型（LLM）、推理模型、多模态模型、检索增强生成（RAG）以及微调（Fine - tuning）等前沿技术，构建了完整的 AI 创新闭环。目前，晋中市数字政府服务中心联合市营商环境局围绕营商环境局中心工作，开展基于 DeepSeek - R1 模型的 AI 应用建设，探索在政务服务领域的应用，推出政务服务具体应用场景，为营商环境优化提供支撑。未来，晋中市将继续探索更多基于 DeepSeek 的场景应用，提升政务服务效率和质量，优化公共服务供给，推动政府治理能力现代化。例如，在企业投资项目审批过程中，利用大模型分析审批流程数据、政策法规数据以及类似项目案例数据，为企业提供审批进度预测和优化建议，加速项目落地。
四、数字政府大模型应用拓展场景
4.1 政策制定与评估
政策制定辅助：政务大模型可对历史政策数据、行业发展数据、社会经济数据等进行综合分析，挖掘政策制定的规律和趋势。例如，在制定产业扶持政策时，模型分析历年不同产业的发展数据、市场需求数据以及政策实施效果数据，为政策制定者提供产业发展方向、扶持重点和政策工具选择等方面的建议。同时，模型还能根据不同的政策目标和约束条件，模拟生成多种政策方案，并对各方案可能产生的效果进行预测评估，帮助政策制定者选择最优方案。
政策实施效果评估：在政策实施过程中，大模型实时收集和分析相关数据，如政策覆盖人群的反馈数据、政策执行部门的业务数据等，对政策实施效果进行动态评估。例如，对于一项新出台的教育补贴政策，模型通过分析学生和家长的满意度调查数据、学校的执行情况数据以及教育质量提升相关数据，评估政策是否达到预期目标，是否存在执行偏差，并及时提出调整和优化建议。
4.2 公共安全与应急响应
安全风险预警：政务大模型整合公共安全领域的多源数据，如交通流量数据、治安案件数据、自然灾害监测数据等，运用数据分析算法和机器学习模型，发现潜在的安全风险和隐患。例如，通过分析城市交通流量数据和天气数据，预测可能发生的交通事故高发区域和时段，提前采取交通疏导和安全防范措施；通过分析治安案件的时空分布数据和人员流动数据，预测犯罪热点区域，合理调配警力资源。
应急响应决策支持：在突发事件发生时，大模型快速分析事件相关的各类数据，包括事件现场的图像、视频数据，救援人员的语音汇报数据，以及周边地区的资源数据等，全面掌握事件发展态势和影响范围。例如，在发生重大火灾时，模型根据火灾现场的火势图像、周边建筑物分布数据、消防设施位置数据以及救援力量分布数据，为消防部门制定科学合理的灭火救援方案，包括救援路线规划、灭火力量调配等。
4.3 城市管理与规划
城市运行监测与问题发现：政务大模型对城市运行数据进行实时监测和分析，包括城市交通、能源消耗、环境质量、市政设施运行等方面的数据。通过数据分析和异常检测算法，及时发现城市管理中存在的问题和不足。例如，通过分析城市道路的交通流量数据，发现交通拥堵路段，并分析拥堵原因，为交通管理部门提供缓解拥堵的建议；通过分析能源消耗数据，发现能源浪费现象严重的区域或行业，为能源管理部门制定节能措施提供依据。
城市规划辅助：在城市规划过程中，大模型模拟城市发展的不同场景，评估不同规划方案的效果和影响。例如，根据城市人口增长预测数据、产业发展规划数据以及土地利用现状数据，模拟不同的城市空间拓展方案对交通、环境、公共服务设施等方面的影响，为城市规划部门制定科学合理的城市规划提供依据。同时，模型还能根据公众的反馈意见和需求，对规划方案进行优化调整。
4.4 环保与可持续发展
环境污染监测与治理：政务大模型对环境监测数据进行实时分析，包括空气质量监测数据、水质监测数据、土壤污染监测数据等，及时发现环境污染问题。例如，通过分析空气质量监测数据，识别出空气质量异常区域，并分析污染来源，为环保部门制定针对性的污染治理措施提供支持；通过分析水质监测数据，发现水体污染事件，并预测污染扩散趋势，为水资源保护和污染治理提供决策依据。
可持续发展战略制定：大模型对能源消费数据、碳排放数据、资源利用数据等进行分析和预测，为政府制定环保政策和可持续发展战略提供科学依据。例如，根据能源消费结构数据和碳排放数据，预测未来能源需求和碳排放趋势，为政府制定能源转型政策和碳减排目标提供参考；通过分析资源利用效率数据，提出提高资源利用效率、促进资源可持续利用的建议。
五、实施策略与保障措施
5.1 实施策略
需求调研与规划：深入开展政府各部门的需求调研，了解业务痛点和智能化需求，结合大模型技术特点，制定详细的应用规划。明确各阶段的应用目标、实施步骤和预期效果，确保大模型应用与政府业务紧密结合。例如，在规划智能政务服务应用时，与政务服务部门深入沟通，了解群众办事过程中的难点问题，针对性地设计大模型应用功能。
数据治理与整合：加强政务数据治理，建立健全数据标准规范，提高数据质量。整合政府各部门的数据资源，打破数据孤岛，建立统一的数据共享平台。例如，通过制定数据采集、存储、交换等方面的标准规范，确保不同部门的数据能够有效整合和共享；利用数据治理工具对数据进行清洗、转换和标准化处理，提高数据的可用性。
技术选型与合作：根据应用需求和数据特点，选择合适的大模型技术和平台。可以与国内知名的人工智能企业、科研机构开展合作，共同推进大模型的本地化部署和应用开发。例如，对于自然语言处理需求较强的政务服务应用，可以选择在自然语言处理领域具有优势的大模型技术，并与相关技术团队合作进行定制化开发。
试点先行与推广：选择部分业务领域或地区进行大模型应用试点，通过试点项目积累经验，优化应用方案。在试点成功的基础上，逐步推广到其他领域和地区。例如，先在某个区的政务服务大厅试点智能客服应用，根据试点过程中发现的问题和用户反馈，对应用进行优化，然后再推广到全市的政务服务系统。
5.2 保障措施
组织保障：成立数字政府大模型应用专项领导小组，由政府相关领导担任组长，各部门负责人为成员，负责统筹协调大模型应用的推进工作。明确各部门在大模型应用中的职责分工，建立有效的沟通协调机制，确保工作顺利开展。
人才保障：加强人工智能专业人才的引进和培养，建立一支既懂政务业务又懂人工智能技术的复合型人才队伍。通过开展培训、学术交流、产学研合作等方式，提升人才的技术水平和应用能力。例如，定期组织政府工作人员参加人工智能技术培训课程，邀请专家进行讲座和指导；与高校、科研机构合作，开展人才联合培养项目。
安全保障：建立健全数据安全和隐私保护制度，加强数据安全防护措施。对大模型应用中的数据进行分类分级管理，采取加密存储、访问控制、数据脱敏等技术手段，确保数据安全。同时，加强对大模型算法的安全评估和监测，防止算法偏见和安全漏洞。例如，对涉及个人隐私的政务数据进行加密处理，并设置严格的访问权限，只有经过授权的人员才能访问相关数据；定期对大模型算法进行安全审计，及时发现和修复潜在的安全问题。
资金保障：加大对数字政府大模型应用的资金投入，设立专项经费，用于技术研发、数据治理、平台建设、人才培养等方面。同时，积极探索多元化的资金投入机制，鼓励社会资本参与数字政府建设。例如，通过政府购买服务的方式，引入专业的技术企业参与大模型应用开发；与金融机构合作，争取金融支持，推动数字政府项目建设。
六、总结与展望
政务大模型作为数字政府建设的重要支撑技术，在提升政府治理能力、优化公共服务等方面具有巨大潜力。通过广西、晋中以及其他地区的应用案例可以看出，大模型已经在政务服务、政策制定、公共安全等多个领域取得了显著成效。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，未来政务大模型将在数字政府建设中发挥更加重要的作用。然而，在应用过程中也需要关注数据安全、模型可解释性等问题，通过完善的实施策略和保障措施，确保大模型应用的顺利推进和可持续发展。相信在不久的将来，政务大模型将助力数字政府建设迈向更高水平，为经济社会发展提供更加优质、高效的服务。