政新微评 | AI在政务服务中的六大应用场景解析

多地多领域都在推广尝试将AI大模型等应用于政务服务，总体而言，AI助力政务服务是发展方向，是提升服务效能的重要途径。随着人工智能技术的快速发展和迭代升级，AI在政务服务领域的应用正从“概念创新”走向“场景深耕”阶段。通过业务整合部署，场景化设计，AI可有效提升服务效率、优化资源配置，并推动政务服务向智能化转型。

从当下实施思路方面，建议要坚持积极、务实、稳妥、渐进原则，先在一定范畴和业务项目内试行试用，成熟后再推广，要保留一定的容错空间和改进余地。从具体应用层面，要坚持场景化设计，明确AI与具体服务业务办理的整合方式，明确AI和单位自身内部资源的衔接途径，明确AI与人工的工作分配和辅助关系。目前阶段，AI辅助政务服务的应用场景可优选如下。

一、办件流程辅助，自动化提升效率

对于有明确工作流程，要件要素规定细致，可以按照模板式办理的，依托AI实现流程自动化。

在各类政务服务中，许多业务遵循着明确的工作流程和固定的要件要素要求，如企业注册、税务申报、公民证件办理等。这类业务办理量大，往往具有高度的重复性和规则性，是AI流程自动化的理想应用场景。通过部署智能流程自动化技术，AI可以模拟人工操作，自动执行数据录入、文件整理、信息检验、流程核对等任务，显著加快处理速度，减少人为错误，提升服务效率。

例如，在企业注册流程中，AI可以自动验证申请人提交的资料完整性，快速完成信息录入系统，甚至初步审核材料的合规性，将原本需要数小时乃至数天的人工流程缩短至几分钟内完成。此外，AI还能根据历史数据和政策变化，动态调整流程规则，确保服务的准确性和时效性。

此应用场景的重点和难点是保障AI对接政务数据库的安全合规，在保障数据安全和及时更新的基础上，实现跨部门的数据实时调用和AI的后台辅助工作。同时，因存在一些领域地方性的政策要求差异，相关模型设计的通用性和覆盖面受限。可优先在相关办理规定和流程都属于社会公开内容的领域进行。在人机结合上，AI负责办理标准化流程，人工则在“报送材料存疑”“个性情况诉求”等特别场景介入，以及负责最终的审核环节。

二、咨询解答辅助，智能化客服体验

对于大部分公开办理的业务信息，群众的咨询内容相近，问题重复率高，通过标准化答复可引导帮助群众办理，这就可依托AI对相关知识库的学习、调取能力，来完善答复口径库，实现AI客服解答。此应用场景可解决传统政务热线与在线咨询中重复问题占比高、人力成本大的痛点，通过AI实现7×24小时即时响应，释放人工去处理复杂疑难诉求。

面对公众日益增长的政务服务咨询需求，传统的人工客服模式难以满足高效、全天候的服务要求。AI，特别是自然语言处理和机器学习技术的应用，使得智能客服成为发展方向。通过训练AI模型理解并回答常规常见的政务问题，可以大幅度提升咨询服务的响应速度和准确性。

智能客服系统能够基于庞大的知识库，快速学习并掌握各类政策文件、办事指南等内容，形成标准化答复库，特别是针对普遍性问题，针对问题主干要素，快速判断，对近似问题做统一口径式答复。当接收到群众咨询时，AI能够即时提供精准、一致的回答，对于复杂或特殊问题，则智能转接至人工客服处理，实现人机协作的最佳平衡。此外，AI还能通过分析咨询数据，识别阶段性热点问题，并根据群众问询办理的服务评价，是否完结等，梳理出业务重点和当前答复、办理中的短板不足，为持续优化政务服务提供依据。

此应用场景的重点和难点，首先是准确率问题，因为AI是基于现有的工作流程和常规问答积累来学习，知识库越完备越精确，AI才能学习到位，这就要求应用部分的知识准备工作要做扎实。其次是答复更新，有些业务办理和措施政策等，是会有自身调整变化的，包括一些有时间性、特定对象、区域性的不同措施，这就考验AI能否及时修正答案，并根据提问者的条件来提供正确解答。再次是对话场景安全性，指的是当涉及提问者个人隐私，或是一些情绪性问题时，AI的语境会不会让对方产生歧义或曲解，毕竟人与人的理解力，人与AI的表达方式上是存在差异性的。设想，如果出现群众因对AI客服答复不满，进行截屏投诉，这该如何回复又会是新考验。

三、社情民意收集，精准梳理后推送

政务服务平台和政务新媒体是群众表达意见、反映问题的重要渠道。面对海量的信息输入，AI技术能够高效地进行文本分析、情感判断、内容聚类、部门分派等，将普遍性、热点性、对具体工作有改进完善作用的、有群众急难愁盼诉求的重要信息，进行优选和整合，再分级分类提交转办，发挥AI的智能分析价值。这不仅有助于政府部门及时了解民众关切，还能为政策制定和调整提供数据支持，是一种常态式的调研和统计分析手段。

此应用场景的重点和难点，首先是要把收集和转变紧密衔接起来，从效率角度，要整合12345热线、政府网站留言、政务APP私信等多渠道，渠道越聚合，获得的有效群众反映越多，统一的分析平台才越有价值，但这就要明确牵头部门，要具备统筹牵动能力，才可能实现后台信息共享共通。从群众体验角度，则必须将民声诉求和接件转办联系，通过AI的筛选转派，重要或特殊情况，提醒人工督办、复核确认等，让该归谁的工作，迅速转给具体办理的业务部门，并跟踪办理进展和结果，若能实现自动提醒回访，就能形成完整工作闭环。这个过程中，又要求人机任务分配及衔接设计要精确，如果AI转派量过大，那具体业务部分承接不下，如果办理流程中，又增加了信息填报等环节，反而影响效率。其次是对于重复性投诉和确实不切实际的诉求，如何进行界定，AI应用也要为基层减负，对无效诉求的处理是考验。

四、宣传产品制作，政务新媒体助手

AI的思维方式、创作能力和对于同类宣传的参考借鉴能力，是可以直接辅助政务新媒体结合自身工作，对于日常发布内容进行包装和生成的。

在政务宣传方面，AI的创作能力和数据分析能力为内容策划带来了新的可能。基于深度学习算法，AI可以分析大量成功的政务宣传案例，学习其风格、结构和语言特点，从而辅助生成既符合政策导向又具有吸引力的宣传内容。特别对于日常的政务信息发布，AI可以根据目标受众的偏好、时事热点及政策导向，自动生成新闻稿、图文消息、短视频脚本等，提高内容生产的效率和质量。同时，AI还能通过数据分析，预测内容的传播效果，为发布时间和渠道选择提供科学依据，实现更精准的传播策略。此外，AI在个性化推荐方面，也可以基于对政务新媒体服务对象和粉丝用户的分类画像，包括年龄结构、手机使用频率和时段、内容形式偏好，帮助政务新媒体为不同用户群体制作分众化内容，增强用户黏性和参与度。

此应用场景的重点和难点，是不能形成对AI的依赖，人始终应该是主导，如果作业全交给AI做，则是政务新媒体运营的退步。要把握好AI制作内容的尺度，AI基于热门话题素材的选择是优势，但要确保内容符合政务新媒体自身权威性、准确性、正向定位才行。版权问题也需要考虑，政务新媒体官方应用某款AI，最好是和平台方或产品产权方有正式的协议或授权。

五、智能推荐导航，用户的政务助理

在日常生活中，很多群众对于政务服务的需求是用到才想到，再去查询咨询如何办理，还常出现不少“找不到该去哪办”“网上答案不一，不知哪个更准”“想起来时，已经错过申报期”等问题。实际上，很多政务服务的优化和“一网通办”是非常便捷的，但群众的知晓度和使用率却不算太高，AI是可以弥补这一信息差的。

AI可以根据用户的需求、自身条件、办理时间和就近地点等，智能推荐相关的政务服务。如当用户查询某个政策时，AI可以推荐与该政策相关的办事指南、常见问题解答等。如通过基础信息了解到，用户的证照、公司许可证等临期，在提醒的同时就可以推荐相关的办理途径，提供详细的步骤指引和注意事项，方便群众按图索骥，让送达更有效。

此应用场景的重点和难点是与用户经常使用软件与平台的对接，政务APP的尴尬就在于，平常用不着，用时想不到，现装太麻烦，用完又卸掉，那就得在用户经常用的平台上嵌入这一功能。

此外，精确推送的前提还是用户画像，AI可以通过分析用户在政务服务平台上的行为数据，如浏览记录、咨询记录、办理记录等，构建用户画像。基于用户画像，AI可以更加精准地了解用户需求，为用户定制专属的政务服务方案。例如，对于不同年龄段、不同职业背景的用户，AI可以推送与其需求更加匹配的政策信息、办事指南等。这种个性化的服务方式不仅可以提高用户的满意度，还能增强用户对政务服务平台的黏性。但存在的问题就是用户对于个人信息安全性和便捷性如何衡量和认同。

六、舆情处置工作，引导应对工具包

舆情应对引导是政务部门的一项重要工作，也是政务新媒体的标配任务。

AI可以实时监测社交媒体、新闻网站等渠道的舆情信息，及时发现与政务服务相关的热点话题和突发事件。通过舆情监测，涉及的单位部门可以更加全面地了解公众的意见和诉求，为制定应对策略提供依据。如基于舆情监测结果，AI可以建立预警机制，对可能出现的负面舆情进行提前预警。涉及单位可以根据预警信息，及时采取措施，避免负面舆情的扩散和升级，维护社会稳定和公众利益。

从具体操作角度，AI可以根据近期类似事件舆情的应对情况，特别是引导效果出发，为此事件提供应对思路和通报模板参考，还可能依据实际情况，写出初步的通报草稿，以提升工作效率，特别是为处置经验较少的单位提供范例学习。

综上，AI大模型等在政务服务中的应用会逐步深化，能做的工作会有很多，在减轻窗口压力、提升服务效率、优化用户体验、增强治理效能等方面有着巨大潜力。但需要注意的是，AI技术的应用应当遵循以人为本、循序渐进原则，不能操之过急，也不可能朝夕可成，从AI技术学习到场景匹配、规则制定、实施细则、试用磨合、纠错改进、推广应用等步骤都得扎实推进。同时，要始终注重数据安全与隐私保护，要确保工作合规合法性，避免技术滥用错用。

福尔猫斯

一个不愿露脸的业内人士，告诉你舆情后面的可能有的故事。

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