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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


人工智能大模型在电子政务中的应用研究

发布日期:2025-03-30 11:57:04 浏览次数: 1600 作者:中国信息界
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探索人工智能大模型如何助力电子政务发展,推动政府管理服务模式创新。

核心内容:
1. 人工智能大模型在电子政务中的关键作用
2. 大模型的概念、发展历程和产业链结构
3. 政务大模型的定制化训练与行业应用实例

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在数字化浪潮迅速席卷全球的当下,人工智能大模型以其强大的数据处理以及智能学习能力,成为电子政务领域的“智慧大脑”。电子政务作为政府管理服务的新模式,其目标在于提高政府工作效率、优化公共服务质量、推动社会治理创新。而人工智能大模型凭借其强大的数据处理能力、深度学习能力以及广泛的应用前景,为电子政务的发展提供了强有力的技术支撑,通过对数据的关联、聚类、预测等处理,有望解决传统政务服务面临的信息不对称、办事流程繁琐等弊端,实现智能问答与办事指南的自动化、智能化生成。

1 政务大模型概述
1.1 大模型概念
大模型(Large Model)又称基础模型(Foundation Model),是指具备显著容量优势的深度学习模型 [1]。这些模型参数量大、架构复杂,旨在处理各种深度学习任务。大模型以其卓越的通用性、精度和效率,成为现代计算机视觉、自然语言处理等复杂任务处理的重要工具。随着人工智能技术的不断发展,亦引发了对“大模型”标准不断演变的研究浪潮。早期,拥有数百上千万参数的模型便足以被视作“大模型”,然而,随着模型参数量和计算复杂度的持续攀升,现已有数亿甚至数十亿参数的模型涌现,并逐步成为主流 [2]。ChatGPT 对大模型的诠释更为贴近日常理解,它强调大模型是一个利用海量数据进行训练的深度神经网络模型。通过其庞大的数据和参数规模,实现智能涌现,并展现出类似人类的归纳能力和思考能力,能智慧化处理复杂任务 [3]。
1.2 政务大模型产业链
在大模型产业的生态中,其产业链结构清晰,按照上中下游的逻辑可细致划分为底层算力服务商、大模型建设商以及行业解决方案提供商。在底层算力服务领域,服务供应商致力于全面整合并高效提供数据、网络、训练工具以及芯片等一系列核心资源,以支持行业前沿的技术应用与发展。例如,英伟达推出的单卡芯片凭借其卓越性能,出色地完成了百亿参数级别的模型训练任务,为大规模模型的训练提供了坚实可靠的硬件基础。与此同时,华为、百度、阿里、腾讯等行业领军企业亦在积极投入研发,推出专有网络协议,并深度融合先进的硬件和芯片技术,为模型训练提供了高带宽、低延迟的网络支撑,确保训练过程的稳定与高效。在数据资源方面,除了广泛采用的主流训练数据集外,还针对政务大模型的应用需求,特别纳入了政策、公文等专有数据,进一步增强了模型在政务场景中的适应性与实用性。在通用大模型建设层面,众多科技企业和研究机构纷纷投身于训练框架、模型库、训练集以及工具平台的研发与优化工作。通过不断精进算法和架构,加速大模型的训练与部署进程,并在智能搜索、机器人问答、智能推荐等基础功能领域形成了较为完善的解决方案, AI 大模型进一步融入政务领域特定数据和专家经验,极大提升了模型在政务领域的业务实用性。
在行业解决方案提供方面,相关厂商展现出了卓越的定制化训练能力,能够针对特定的政务需求,对大模型工具进行深度赋能,以应对复杂的政务场景。例如,智能审批、智能机器人以及自动化决策等领域,应用大模型展现出了显著的优势。不仅能够大幅度提升群众办事的满意度,使民众在享受政务服务时感受到更加便捷、高效的体验,同时也极大地提高了政府人员的工作效率和服务水平,为政务工作的智能化进程注入了新的活力。在大模型应用过程中,通过收集并分析产生的数据反馈,可不断丰富和优化训练集,通过这种持续地学习和优化机制,使大模型能够更好地适应和满足政务工作的实际需求,实现政务服务的持续优化与升级。
2 AI 大模型的应用前景及意义
当前,人工智能大模型已成为社会各界关注的焦点和热门讨论议题。尤其是以 ChatGPT 为代表的大模型,不仅代表着人工智能技术从感知世界、理解世界向创造世界的重大突破,还展现出人工智能在创新发展之路上的卓越成效。政务领域涉及大量内容生产,人与人之间的交互复杂多样,与人工智能大模型的强大能力高度契合。大模型所具备的信息收集、文本总结以及智能交互等功能,为电子政务的创新发展提供了良好的技术支撑。自人工智能大模型工具问世以来,全球各国均积极探索其在政务领域的创新应用。目前,已有 18 个国家或地区成功将大模型应用于政务管理中,充分体现了大模型巨大的应用潜力与价值。据统计,国内已有近 60 家大模型厂商布局了政务领域,其中 15 家大模型产品已通过备案。随着人工智能大模型产品的迅猛发展,相关技术将在电子政务管理中得到广泛应用,成为推动新一轮政务管理改革的关键力量。
2.1 提升政务管理效率
AI 大模型可实现政务服务事项的智能化分类与推荐。通过深度分析政务数据,准确识别出各类服务事项的特点和需求,为公民提供个性化服务推荐,有效减少政务服务窗口的工作压力,提升政务服务的整体效率。
2.2 推动政务服务创新
AI 大模型能够处理和分析海量数据,揭示数据背后的规律和趋势,可应用于政务服务平台的智能化升级,实现智能问答、自动办理等功能,还能模拟政策实施过程,预测政策效果,从而更好地推动政务服务创新。
2.3 促进政务决策透明
传统政府信息公开方式存在信息更新不及时、公开渠道有限等问题,导致公众难以及时获取最新政务信息。而 AI 大模型通过整合各类政务数据、信息,构建集中、统一、高效的政务信息公开平台。该平台可提供丰富的信息内容,保证信息实时性、 准确性, 使公众能够方便地获取所需信 息,有利于促进政务决策透明 [4]。
3 电子政务 AI 大模型建立
应 用 深 度 学 习、 自 然 语 言处理、虚拟数字人等精尖人工智能技术建立电子政务 AI 大模型,旨在实现政务服务的智能化与自动化 [5]。模型具备强大的自然语言处理能力,能够精准地理解并高效处理政策文件、通知公告等与政务紧密相关的各类自然语言文本。政务 AI 大模型能够迅速响应各类信息查询请求,为政府工作人员提供准确且详尽的信息支持。同时,模型还能够提供辅助决策功能,帮助工作人员在面临复杂决策时,更加科学、精准地把握政策走向和实际情况。
3.1 AI 大模型必备能力
电子政务大模型提供了深层次的底层大模型能力,因此,在设计时,必须兼具私有化部署的灵活性和领域化训练的精准性,为政务知识库问答系统提供强大的内容理解和回复答案生成能力。电子政务 AI 大模型必须具备的能力如表 1 所示。

3.2 大模型数据处理
在政务场景的问答与材料处理过程中,应确保数据预处理阶段模式的统一性和标准化。为满足政务工作对数据处理的多样化需求,应针对政务大模型建立一套全面且高效的数据预处理工具包,该工具包将全面支持 Word、PPT、PDF 等常见文件格式,可兼容处理数字化文本数据和图像化文本数据等各类信息。通过版面 解 析、 表 格 识 别、OCR 模 型等技术手段,实现文档的智能化解析,保证内容高保真输出,并尽量减少解析过程中产生的信息损失。完成解析后,进一步对文件进行后处理,过滤噪音数据,提升数据质量。运用语义聚类模型,有效过滤重复数据,并按照知识密度精细分类文本内容,为后期的知识注入和指令微调提供支撑,以进一步提升政务工作的效率和质量。
3.3 数据标注模块
为用户提供高效、方便的文档处理体验,应针对政务知识库的特征,开发可视化文档问答标注工具,旨在支持 Word、PDF、Excel、PPT、Text、CSV 等 各 种格式文档的可视化圈选操作,以满足政务场景中多样化的文档处理需求。为进一步提升文档识别能力,还应部署多模态文档 CV算法,构建智能文档分析服务。基于版面分析模型、表格提取模型、通用文字识别模型,有效解析各种文档内容。将文档中的文字内容转化为任何计算机可理解的格式,确保有效保留文档的真实语义,推动政务服务的数字化、智能化发展。
3.3.1 版面分析
(1)数据收集与预处理。收集大量与电子政务相关的文档、网页数据等,进行去噪、格式转换等预处理,便于后续模型训练、使用。(2)特征提取与选择。利用深度学习技术,从数据中提取出与版面分析相关的特征,如文字、图片、表格等元素的布局、大小、颜色等。同时,通过特征选择方法,筛选出对版面分析最为关键的特征。(3)模型训练与优化。基于提取的特征,构建版面分析模型,训练收集到的数据。通过不断调整模型参数、结构,不断优化迭代模型性能,使其准确识别、分析电子政务版面。
3.3.2 表格提取
(1)对大量表格数据进行预处理和标注。通过数据清洗、格式转换等步骤,将原始表格数据转化为模型可识别的格式。表格标注能够帮助模型更好地理解表格的结构和语义信息。(2)模型训练。通过深度学习算法,自动学习表格数据的特征和规律,不断优化表格的提取能力。在训练过程中不断调优、验证模型,确保其能准确、高效地提取表格信息。(3)完成模型训练后,即可应用于电子政务系统的实际场景中。无论是政府内部的数据统计、报表生成,还是对外服务的信息查询、业务办理,该模型都能快速、准确提取出表格中的关键信息,根据需求进行数据筛选、整理和分析。
3.3.3 通用文字识别
(1)收集来自政府公文、报告、通知等的多样化文字数据,进行去除噪声、统一格式、标注标签等一系列预处理操作,以更好地提取文字特征。(2)模型选择与训练。选择卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)模型对政务数据进行定制化训练,通过不断迭代、优化,提升文字识别稳定性和准确度。(3)模型优化与提升。通过调整模型参数、优化算法选择、引入注意力机制等操作提高模型性能,利用迁移学习技术,在新任务中迁移预训练好的模型参数,以加速模型收敛并提高识别效果。
结语
人工智能大模型作为新一代信息技术的典范,极大改变了电子政务的新样态。随着人工智能技术的不断迭代与发展,大模型将与电子政务系统深度融合,推动政务服务向智能化、个性化方向发展,全面促进政务服务的变革与升级。

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