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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


大模型在政务服务 “办事前、中、后” 的场景应用与落地研究

发布日期:2025-04-13 16:22:09 浏览次数: 1602 作者:柳星聊产品
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探索大模型如何革新政务服务,提升效率与体验。

核心内容:
1. 大模型在政务服务全流程的应用与价值
2. 办事前:个性化政务服务提升方案与案例
3. 统一搜索与语义理解在政务服务中的应用

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在人工智能技术飞速发展的背景下,政务服务领域正经历从“经验驱动”向“数据驱动”逐步转型。


大模型凭借其强大的自然语言处理、知识整合与智能推理能力,正在重塑政务服务的全流程效率与用户体验。


通过精准识别用户需求、自动化处理复杂流程,大模型不仅解决了传统政务服务中信息不对称、效率低下等痛点,还为政府与企业、群众之间搭建了智能化桥梁。


我将聚焦政务服务事项办理的“办事前、中、后”全流程场景,结合技术应用与典型案例,探讨DeepSeek大模型落地的核心价值与未来方向。



01 办事前:需求引导与精准触达


场景一:政务服务网主页个性化提升


1.1 用户痛点

核心痛点:千篇一律的推荐,用户个性化需求被忽视。


大多数政务网站首页堆砌着“高频事项”入口,例如“社保查询”“企业年报申报”等。然而,这些推荐往往基于全局统计数据,而非用户实际需求。例如:

  1. 小微企业主登录后,首页推荐的却是“个人公积金提取”;

  2. 新市民首次注册时,找不到“居住证办理”“异地医保转移”等刚需入口;

  3. 老年用户需要反复翻页才能找到“养老金认证”服务。


某市数据显示,用户平均需点击5次以上才能定位目标服务,超过30%的用户因体验差转向线下窗口。


1.2 解决方案

为了解决上述痛点,我们提出了一套基于DeepSeek的个性化提升的方案。这套系统集成了以下几个关键技术模块:

  1. 身份识别:通过企业信用代码、个人身份证等信息,自动区分用户类型(如“科技型中小企业”“退休人员”)。

  2. 行为分析:实时追踪用户历史操作,例如:

    (1) 若用户连续搜索“创业贷款”,次日首页增加“小微企业信贷补贴”入口;

    (2) 若用户多次办理“社保业务”,主页自动置顶“医保报销”“养老金测算”服务。

  3. 动态优化:根据用户点击反馈实时调整推荐策略。例如,某用户多次忽略“税务服务”推荐,系统自动降低该模块权重。


1.3 用户价值

通过个性化主页,不同用户登录后将看到量身定制的服务入口,比如:

  1. 企业用户:自动推荐“稳岗补贴申请”“专利快速预审”等专属入口;

  2. 新就业群体:突出“人才公寓申请”“职业技能培训补贴”等政策;


1.4 参考案例

以杭州市“亲清在线”平台为参考:

该平台引入DeepSeek大模型后,企业用户登录首页即可看到“研发费用加计扣除”“高新技术企业认定”等专属入口。一家生物医药企业负责人反馈:“以前找政策要打十几个电话,现在首页直接推送,就像有个懂行的秘书!”上线三个月,科技类企业线上申报量增长120%。


场景二:统一搜索结合语义理解提升精准度


2.1 用户痛点

核心痛点:传统搜索像“猜谜游戏”,用户常因表述模糊而搜索失败,被迫成为检索专家。

例如:

  1. 搜索“开奶茶店手续”,系统仅返回含“奶茶店”“手续”等分开关键字的数据,而并没有结合开班累企业相关的数据,如“食品经营许可”“消防检查”等;

  2. 搜索“公司裁员”,结果页缺失“经济补偿计算”“员工再就业政策”等关键信息。


2.2 解决方案

为了解决上述痛点,我们提出了一套基于DeepSeek的“语义搜索四板斧”以提升智能化水平。


第一板斧:增设AI搜索模块。

该模块将深度融合Deepseek大模型技术,利用其强大的语义理解和知识推理能力,在用户发起搜索时,系统会首先基于政务知识库和Deepseek大模型的预训练知识进行联合检索,精准识别用户意图并提供专业解答。当用户需要进一步咨询时,系统会自动与智能客服系统联动,通过Deepseek大模型特有的上下文理解能力可确保回答的准确性和连贯性,直至用户问题得到圆满解决。


(图源于网络)

第二板斧:向量化索引。

将政策文件转换为多维语义向量,支持模糊搜索。例如,搜索“养老钱怎么领”,可关联“养老金发放”“高龄津贴”等结果。


第三板斧:用户画像聚合到排序策略。

将用户画像结合到搜索结果中根据用户实情来重排序。


第四板斧:场景化引导。

用户搜索“居住证续签”时,系统自动判断资格并提示:“您符合自动续签条件,点击此处刷脸确认”。


2.3 用户价值

从“关键词匹配”到“需求深度理解”,智能搜索应做到:

  1. 自然语言提问:用户输入“新生儿要办什么证”,系统自动关联“出生证明”“医保参保”“疫苗接种预约”全流程;

  2. 跨部门串联:搜索“高新技术企业认定”,同步推荐“研发补贴”“人才引进”等关联政策;


2.4 参考案例

以广州市“穗好办”平台为参考:

一位创业者搜索“咖啡馆开店流程”,系统不仅展示步骤,还提供“消防规范下载”“食品安全培训报名”链接。该功能上线后,搜索引导的办件转化率从18%提升至65%,咨询电话量下降40%。



02 办事中:人机协同与流程优化


场景三:智能客服(事前咨询与边聊边办)


3.1 用户痛点

核心痛点:客服像“复读机”,填表遇到问题只能干瞪眼,无法即时解决。

  1. 事前咨询:用户问“注册资本需要验资吗?”,机器人回复“请参考《公司法》”,而非直接告知“认缴制无需验资”;

  2. 边聊边办:填写“施工许可申请”时,用户对“消防图纸要求”有疑问,需退出页面拨打热线,返回时数据已丢失。


3.2 解决方案

为了解决上述痛点,我们提出了一套基于DeepSeek的“双引擎客服”,优势互补:

  1. 知识图谱构建:解析10万+政策/办事文件,生成“企业开办”“社保医保”等20个主题的知识网络,作为回复用户咨询的基座。

  2. 简单事项直接办:在填写字段少于10个,且资料较少的情况下,直接上传智能客服,完成办件。

  3. 嵌入式导办:在填表页面添加“悬浮助手”,用户点击任意字段(如“统一社会信用代码”)即可查看填写示范。

  4. 填单进行实时纠错:输入“注册资本100万”时,系统标红提示:“请用大写‘壹佰万元整’”。


3.3 用户价值

打造24小时在线的“办事贴心小帮手”:

  1. 事前咨询:复杂问题秒级响应,例如:“外籍员工社保缴纳比例是多少?”

  2. 边聊边办:填表时随时提问,例如:“经营范围怎么写?”系统弹出案例:“参考表述:电子产品销售、技术咨询服务”。


3.4 参考案例

以成都市“蓉易办”智能客服为参考:

某装修公司填写“资质申请表”时,通过“边聊边办”功能快速解决7处疑问,全程无需退出页面。该功能使表单一次通过率从55%提升至92%,用户满意度达98%。



场景四:统一申办受理后台的智能化提升


4.1 用户痛点

核心痛点:人工审核效率低、政策执行滞后、跨部门协同卡顿。

  1. 材料审核耗时且易错。审核人员需逐页核验营业执照、资质文件等材料,平均耗时2小时/件,疲劳或经验差异导致20%的施工许可申请因“消防图纸盖章缺失”等细节问题漏审。

  2. 政策更新无法实时生效。审核事项办理的规则依赖人工维护,比如《公司法》修订后,系统无法自动同步“注册资本认缴制”等新规,导致误判风险。

  3. 跨部门任务分派低效。涉及多部门联审的事项(如企业变更登记需同步税务、环保部门),人工分派任务导致超48小时流程卡顿占比超30%。


4.2 解决方案

用DeepSeek大模型实现“三重智能审核”。


第一重:材料完整性智能核验

多模态OCR深度解析,采用基于Transformer架构的OCR 3.0技术,突破传统图像识别的局限:

  1. 支持营业执照、施工图纸等复杂版式文件的字段提取,统一社会信用代码识别精度达99.8%。

  2. 通过材料特征向量库比对印章位置、文字分布等要素,自动发现"消防图纸盖章缺失"等异常。

  3. 构建企业知识图谱,关联法人、股东、关联企业等实体关系,识别"同一地址注册多家空壳公司"风险。


第二重:动态合规智能校验

  1. NLP语义解析模块实时抓取《公司法》等政策原文,通过RoBERTa-wwm模型实现条款分类(准确率92.7%)。

  2. 建立政策差异库,自动豁免过时材料要求(如取消"验资报告")。

  3. 采用BERT-Whitening算法匹配新旧政策条款,确保"注册资本认缴制"等新规实时生效。


第三重:跨域协同智能调度(联邦式任务分派系统)

  1. RPA自动化抓取:通过Playwright框架登录税务、环保等政务系统抓取数据。

  2. 智能路由引擎:基于部门职能画像自动分派任务,超48小时未响应时触发督办流程。

  3. 区块链存证机制:采用Fabric区块链实现审批痕迹多方存证,核验时间从2小时缩至2分钟。


(图源于网络)


4.3 用户价值

从“人审”到“智审”:效率与准确性双提升:

  1. 秒级核验:单件审核从2小时→5分钟,日均处理量提升10倍。

  2. 动态合规:新政策即时生效(如“注册资本无需验资”自动豁免材料)。

  3. 智能协同:跨部门任务自动分派,超时预警,联审效率提升60%。


4.4 参考案例

以浦东新区「政务智能办」系统为参考。

  1. 采用AI企业画像、智能匹配技术,将材料审查结果分为“通过/不通过/需人工审核”三类,窗口收件时间从30分钟压缩至10分钟。

  2. 流程零材料化:推动“减材料”向“零材料”转变,申报材料一次通过率达98%。



03 办事后:闭环管理与服务延伸


场景五:用户专属空间智能化升级


5.5 用户痛点

核心痛点:专属空间成“信息孤岛”,服务被动且缺乏整合。

用户专属空间旨在聚合个人或企业的政务信息,但实际使用中仍存在以下核心问题:

  1. 精准推送“呆傻”:系统基于固定标签(如“企业类型”)推送政策,而非结合实际的经营数据。例如,年营收不足百万的小微企业收到“大型企业研发补贴”通知,错失真正适用的“小微企业纾困政策”。

  2. 互动体验割裂:用户提交诉求后,仅能收到“已受理”模板回复,无法知晓具体经办人、处理卡点(如“材料需跨部门会签”),导致重复咨询。

  3. 数据管理低效:企业历史证照、信用记录等非结构化数据(如PDF验收报告)无法直接检索关键信息,用户需逐页翻找。


5.6 解决方案

为了解决上述痛点,我们提出了一套基于DeepSeek大模型的“三核驱动”综合提升服务能力:

第一,打造多模态数据融合引擎

  1. 结构化与非结构化数据整合:利用DeepSeek的OCR与NLP技术,将PDF报告、扫描件中的“环保验收结论”“处罚金额”等关键字段提取为结构化数据,支持语义检索(如“查找2023年第四季度纳税记录”)。后期可以提供给搜索作为个性化能力的一部分。

  2. 动态风险画像:关联企业数据节点(如“高新技术资质”“行政处罚”),生成风险画像。例如,检测到“近两年无研发投入”,自动隐藏“研发补贴”推送。


第二,建设政策匹配“智能雷达”

  1. 条件自检+量化测算:用户点击“政策匹配”后,DeepSeek自动调取企业数据,计算符合度并生成攻略。例如:“专精特新认定匹配度92%,预计获补贴50万元,点击一键生成申报材料”。

  2. 申报日历与预警:自动生成政策申报时间轴,提醒“本月可申报:稳岗补贴(截止25日)”,逾期前3天推送加急提醒。


第三,诉求处理“全流程透视”

  1. 智能分派与进度可视化:用户提交“跨境投资咨询”后,系统自动分派至商务局外资处,实时显示“经办人:王科长,当前进展:起草回复意见(预计明日完成)”。

  2. 超时自动督办:若某环节停留超48小时,触发短信提醒:“您的问题已升级至督办队列,最晚24小时内答复”。


5.7 用户价值

从“信息仓库”到“智能决策中枢”,通过DeepSeek大模型赋能,用户专属空间可实现两大升级:

  1. 精准匹配:基于企业实际数据(营收、专利数、员工规模)推送“可申报”政策,并附“预计节省税费XX万元”等量化价值。

  2. 诉求处理透明化:用户提交咨询后,实时显示“受理→分派至XX科室→经办人李科长起草答复”全流程,超时自动督办。


5.8 参考案例

以上海市“企业数字管家”实践为参考,综合做了以下提升:

  1. 政策匹配:某生物科技企业登录后,系统推送“生物医药产业扶持政策”(匹配度95%),并附“材料自动生成”功能,申报准备时间从3周缩至2天。

  2. 诉求跟踪:企业提交“跨境研发资质咨询”后,实时查看处理节点,平均响应时长从7天缩短至1.5天。


场景六:办事进度的智能跟踪与回访


6.1 用户痛点

核心痛点:审批流程不透明,用户被动等待。

传统进度跟踪机制存在三大缺陷:

  1. 信息更新延迟:进度状态(如“审批中”)无法细化至具体环节(如“环保评审中”);

  2. 卡点定位模糊:用户无法获知延迟原因(如“材料缺失”或“部门协作停滞”);

  3. 反馈渠道单一:缺乏主动预警与补正提醒,超期办件投诉占比达60%。


6.2 解决方案

为了解决上述痛点,我们提出了一套基于DeepSeek的“全流程透视系统”,主要实现:

  1. 数据对接:打通跨部门审批系统,实时抓取节点状态。

  2. 智能推送:

    规则1:若某环节超时,发送短信:“您的施工许可因消防验收延迟,预计3个工作日内完成”;

    规则2:材料补正提示具体到页码,并附示例图。

  3. 情感化回访:办结后根据用户行为生成个性化问卷,例如多次催促的用户收到:“抱歉让您久等!我们将优先处理您的新申请。”


6.3 用户价值

让用户像“查快递”一样实时掌握审批动态,通过智能跟踪系统:

  1. 节点可视化:展示“材料初审→部门会签→领导签发”全流程进度条;

  2. 精准预警:若材料需补正,提示具体问题(如“第3页缺少法人签字”);

  3. 一键催办:对卡顿环节发起催办,系统自动提醒经办人员。


6.4 参考案例

以武汉市“汉融通”平台为参考:

某企业申请高新技术补贴时,系统提前预警“审计报告缺页码”,最终赶在截止日前完成申报。该功能使超期办件率下降80%,用户投诉量减少65%。



04 风险防控与避坑指南


关于风险预防主要有三条:

第一,数据安全与隐私保护:需采用私有化部署与数据脱敏技术,避免敏感信息泄露。例如,安徽通过本地化部署大模型,确保政务数据不外流。

第二,算法偏见与可信度:建立多维度评估体系,定期优化模型训练数据,减少因数据偏差导致的决策错误。

第三,技术与业务融合不足:避免“为技术而技术”,需以实际需求为导向。可参考北京市“用户反馈—模型迭代”闭环机制,持续优化服务场景。



最后的话


当前,以DeepSeek为代表的通用基座大模型正通过“技术普惠化”重构政务服务生态。其开源特性与高性价比优势,已赋能材料审核、政策更新等场景实现效率跃升。


未来可规划开展生态化合作模式:

采用“通用底座+场景定制”模式,以DeepSeek大模型为技术基座,提供标准化接口与工具链,供政府部门按需调用。例如:


  1. 市区联动开发:市级平台统一部署多模态OCR、动态规则引擎等核心功能,区级单位基于实际需求叠加特色模块(如环保督查、社保核验),避免重复建设;

  2. 敏捷迭代能力:依托模块化设计,支持快速适配新政策与新场景,例如某市通过“通用审批流+行业定制规则”模式,将企业开办全流程耗时压缩85%;  

  3. 算力弹性调配:基于异构算力融合技术,实现政务事项优先级与算力资源的智能匹配,例如某市通过动态资源调度算法,极端场景下系统稳定性达99.99%。


这一模式将释放三重潜力:

第一,降本增效:开发成本降低60%以上,政务服务响应速度提升70%;

第二,精准服务:通过知识图谱与动态画像技术,实现政策匹配精度超90%,并支持残障人士无障碍交互等定制化场景;

第三,生态协同:联合开发者、企业共建“可信AI联盟”,推动技术共享与安全可控,例如某市通过统一接口调用与安全监测,构建大模型应用生态闭环。


随着技术底座与治理体系的持续完善,DeepSeek将深度融入城市治理的“神经末梢”,从“单点提效”迈向“全域协同”。


未来可重点探索“数据驱动决策+人机协同服务”新范式,构建跨部门联办“城市超脑”,让政务服务无限贴近市民需求,为治理现代化注入更强大的生命力。


希望带给你一些启发,加油!


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