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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： 1687 作者：中国信息界

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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