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政务借助 AI 智能化升级,这是小贤看到的关于此领域最好的建议,没有之一。 核心内容: 1. 政务大模型的背景与需求 2. 政务大模型的架构组成 3. 政务大模型的行业应用
政务大模型的背景源于数字化转型的深入推进和智能化治理的迫切需求。
随着大数据、人工智能等技术的快速发展,政府亟需通过技术手段提升治理效率和服务质量。 政务大模型作为AI技术在公共管理领域的创新应用,能够整合多源数据,优化决策流程,提供精准化、个性化的政务服务。
同时,面对日益复杂的公共事务和多元化的社会需求,政务大模型有助于打破信息孤岛,促进跨部门协同,推动政府治理向智能化、精细化方向发展,为构建数字政府和智慧社会提供有力支撑。
一个以政务为核心的智能系统,分为三个主要部分:一网通办(政务服务)、一网统管(政务治理)、一网协同(政务办公)。其核心架构如下图所示:
(1)一网通办(政务服务)
包括智能客服(线上)、智能辅助办理(线下)、事项智能办理、坐席“数字人”。这些应用旨在提高政务服务的效率和质量。
(2) 一网统管(政务治理)
涵盖智慧城市治理、智能辅助决策、经济运行监测、生态环境助手。这些功能有助于提升政务治理的智能化水平。
(3) 一网协同(政务办公)
包括智慧机关、智能审核、智能招采、公文写作、办公助手、智能检索(政策)。这些应用旨在优化政务办公流程。
(1)基础通用大模型(L0)
需要语言大模型、语音大模型、视觉大模型和多模态大模型,这些模型为上层应用提供基础的智能处理能力。
(2)政务行业大模型(L1)
在基础模型之上,针对政务行业特点,开发了语言(13.9B和57B参数)和多模态(千亿参数)大模型,以及结构化数据的处理能力。
(3)场景大模型(L2)
针对政务服务、政务治理和政务办公三个场景,开发了相应的大模型,以适应不同场景的特定需求。
包括语料收集、数据处理、数据增强、数据标注、数据质检和数据安全,这些技术确保了模型训练数据的质量和安全性。
通过算力调度和算力池化,为整个系统提供必要的计算资源。
我们可以从架构角度来分析以下几个方面进行深入探讨:
(1)架构设计原则:
(2)技术选型与集成:
(3)性能与优化:
(4)安全性与合规性:
(5) 用户体验:
(6) 可维护性与可测试性:
(7) 成本效益分析:
(1)在政务服务方面,它能显著提升服务效率。
智能客服(线上)借助大模型的强大语言处理能力,快速准确地回应民众的咨询和诉求,避免了人工客服可能出现的遗漏和误解,大大提高了民众的满意度。智能辅助办理(线下)为办事人员提供实时的指导和建议,帮助他们更高效地完成业务办理流程,减少了因不熟悉流程而导致的反复奔波,让办事体验更加顺畅。
(2)在政务治理上
智慧城市治理中,大模型可以整合城市中各类传感器、监控设备等产生的海量数据,进行深入分析和挖掘,提前预判城市中可能出现的交通拥堵、公共安全事件等问题,实现精准的城市管理和高效的应急响应。智能辅助决策更是发挥了关键作用,它能综合分析经济数据、社会数据等多维度信息,为政府决策提供科学依据,避免决策的盲目性和主观性,提升决策的质量和效果,推动政务治理朝着智能化、精细化方向发展。
(3)在政务办公方面
智慧机关利用大模型实现办公流程的自动化和智能化,如智能审核功能可以快速对各类办公文件进行审核,大大节省了审核时间和人力成本。智能招采能够根据设定的规则和标准,对招采过程中的各项信息进行全面评估和筛选,确保招采过程的公平公正公开,提高招采工作的效率和质量。
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