大模型在政務(wù)服務(wù) “辦事前、中、后” 的場景應(yīng)用與落地研究
在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的背景下,政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域正經(jīng)歷從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”逐步轉(zhuǎn)型。
大模型憑借其強(qiáng)大的自然語言處理、知識整合與智能推理能力,正在重塑政務(wù)服務(wù)的全流程效率與用戶體驗。
通過精準(zhǔn)識別用戶需求、自動化處理復(fù)雜流程,大模型不僅解決了傳統(tǒng)政務(wù)服務(wù)中信息不對稱、效率低下等痛點(diǎn),還為政府與企業(yè)、群眾之間搭建了智能化橋梁。
我將聚焦政務(wù)服務(wù)事項辦理的“辦事前、中、后”全流程場景,結(jié)合技術(shù)應(yīng)用與典型案例,探討DeepSeek大模型落地的核心價值與未來方向。
01 辦事前:需求引導(dǎo)與精準(zhǔn)觸達(dá)
場景一:政務(wù)服務(wù)網(wǎng)主頁個性化提升
1.1 用戶痛點(diǎn)
核心痛點(diǎn):千篇一律的推薦,用戶個性化需求被忽視。
大多數(shù)政務(wù)網(wǎng)站首頁堆砌著“高頻事項”入口,例如“社保查詢”“企業(yè)年報申報”等。然而,這些推薦往往基于全局統(tǒng)計數(shù)據(jù),而非用戶實(shí)際需求。例如:
- 小微企業(yè)主登錄后,首頁推薦的卻是“個人公積金提取”;
- 新市民首次注冊時,找不到“居住證辦理”“異地醫(yī)保轉(zhuǎn)移”等剛需入口;
- 老年用戶需要反復(fù)翻頁才能找到“養(yǎng)老金認(rèn)證”服務(wù)。
某市數(shù)據(jù)顯示,用戶平均需點(diǎn)擊5次以上才能定位目標(biāo)服務(wù),超過30%的用戶因體驗差轉(zhuǎn)向線下窗口。
1.2 解決方案
為了解決上述痛點(diǎn),我們提出了一套基于DeepSeek的個性化提升的方案。這套系統(tǒng)集成了以下幾個關(guān)鍵技術(shù)模塊:
1. 身份識別:通過企業(yè)信用代碼、個人身份證等信息,自動區(qū)分用戶類型(如“科技型中小企業(yè)”“退休人員”)。
2. 行為分析:實(shí)時追蹤用戶歷史操作,例如:
(1) 若用戶連續(xù)搜索“創(chuàng)業(yè)貸款”,次日首頁增加“小微企業(yè)信貸補(bǔ)貼”入口;
(2) 若用戶多次辦理“社保業(yè)務(wù)”,主頁自動置頂“醫(yī)保報銷”“養(yǎng)老金測算”服務(wù)。
3. 動態(tài)優(yōu)化:根據(jù)用戶點(diǎn)擊反饋實(shí)時調(diào)整推薦策略。例如,某用戶多次忽略“稅務(wù)服務(wù)”推薦,系統(tǒng)自動降低該模塊權(quán)重。
1.3 用戶價值
通過個性化主頁,不同用戶登錄后將看到量身定制的服務(wù)入口,比如:
- 企業(yè)用戶:自動推薦“穩(wěn)崗補(bǔ)貼申請”“專利快速預(yù)審”等專屬入口;
- 新就業(yè)群體:突出“人才公寓申請”“職業(yè)技能培訓(xùn)補(bǔ)貼”等政策;
1.4 參考案例
以杭州市“親清在線”平臺為參考:
該平臺引入DeepSeek大模型后,企業(yè)用戶登錄首頁即可看到“研發(fā)費(fèi)用加計扣除”“高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定”等專屬入口。一家生物醫(yī)藥企業(yè)負(fù)責(zé)人反饋:“以前找政策要打十幾個電話,現(xiàn)在首頁直接推送,就像有個懂行的秘書!”上線三個月,科技類企業(yè)線上申報量增長120%。
場景二:統(tǒng)一搜索結(jié)合語義理解提升精準(zhǔn)度
2.1 用戶痛點(diǎn)
核心痛點(diǎn):傳統(tǒng)搜索像“猜謎游戲”,用戶常因表述模糊而搜索失敗,被迫成為檢索專家。
例如:
- 搜索“開奶茶店手續(xù)”,系統(tǒng)僅返回含“奶茶店”“手續(xù)”等分開關(guān)鍵字的數(shù)據(jù),而并沒有結(jié)合開班累企業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù),如“食品經(jīng)營許可”“消防檢查”等;
- 搜索“公司裁員”,結(jié)果頁缺失“經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償計算”“員工再就業(yè)政策”等關(guān)鍵信息。
2.2 解決方案
為了解決上述痛點(diǎn),我們提出了一套基于DeepSeek的“語義搜索四板斧”以提升智能化水平。
第一板斧:增設(shè)AI搜索模塊。
該模塊將深度融合Deepseek大模型技術(shù),利用其強(qiáng)大的語義理解和知識推理能力,在用戶發(fā)起搜索時,系統(tǒng)會首先基于政務(wù)知識庫和Deepseek大模型的預(yù)訓(xùn)練知識進(jìn)行聯(lián)合檢索,精準(zhǔn)識別用戶意圖并提供專業(yè)解答。當(dāng)用戶需要進(jìn)一步咨詢時,系統(tǒng)會自動與智能客服系統(tǒng)聯(lián)動,通過Deepseek大模型特有的上下文理解能力可確?;卮鸬臏?zhǔn)確性和連貫性,直至用戶問題得到圓滿解決。
(圖源于網(wǎng)絡(luò))
第二板斧:向量化索引。
將政策文件轉(zhuǎn)換為多維語義向量,支持模糊搜索。例如,搜索“養(yǎng)老錢怎么領(lǐng)”,可關(guān)聯(lián)“養(yǎng)老金發(fā)放”“高齡津貼”等結(jié)果。
第三板斧:用戶畫像聚合到排序策略。
將用戶畫像結(jié)合到搜索結(jié)果中根據(jù)用戶實(shí)情來重排序。
第四板斧:場景化引導(dǎo)。
用戶搜索“居住證續(xù)簽”時,系統(tǒng)自動判斷資格并提示:“您符合自動續(xù)簽條件,點(diǎn)擊此處刷臉確認(rèn)”。
2.3 用戶價值
從“關(guān)鍵詞匹配”到“需求深度理解”,智能搜索應(yīng)做到:
- 自然語言提問:用戶輸入“新生兒要辦什么證”,系統(tǒng)自動關(guān)聯(lián)“出生證明”“醫(yī)保參?!薄耙呙缃臃N預(yù)約”全流程;
- 跨部門串聯(lián):搜索“高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定”,同步推薦“研發(fā)補(bǔ)貼”“人才引進(jìn)”等關(guān)聯(lián)政策;
2.4 參考案例
以廣州市“穗好辦”平臺為參考:
一位創(chuàng)業(yè)者搜索“咖啡館開店流程”,系統(tǒng)不僅展示步驟,還提供“消防規(guī)范下載”“食品安全培訓(xùn)報名”鏈接。該功能上線后,搜索引導(dǎo)的辦件轉(zhuǎn)化率從18%提升至65%,咨詢電話量下降40%。
02 辦事中:人機(jī)協(xié)同與流程優(yōu)化
場景三:智能客服(事前咨詢與邊聊邊辦)
3.1 用戶痛點(diǎn)
核心痛點(diǎn):客服像“復(fù)讀機(jī)”,填表遇到問題只能干瞪眼,無法即時解決。
- 事前咨詢:用戶問“注冊資本需要驗資嗎?”,機(jī)器人回復(fù)“請參考《公司法》”,而非直接告知“認(rèn)繳制無需驗資”;
- 邊聊邊辦:填寫“施工許可申請”時,用戶對“消防圖紙要求”有疑問,需退出頁面撥打熱線,返回時數(shù)據(jù)已丟失。
3.2 解決方案
為了解決上述痛點(diǎn),我們提出了一套基于DeepSeek的“雙引擎客服”,優(yōu)勢互補(bǔ):
- 知識圖譜構(gòu)建:解析10萬+政策/辦事文件,生成“企業(yè)開辦”“社保醫(yī)保”等20個主題的知識網(wǎng)絡(luò),作為回復(fù)用戶咨詢的基座。
- 簡單事項直接辦:在填寫字段少于10個,且資料較少的情況下,直接上傳智能客服,完成辦件。
- 嵌入式導(dǎo)辦:在填表頁面添加“懸浮助手”,用戶點(diǎn)擊任意字段(如“統(tǒng)一社會信用代碼”)即可查看填寫示范。
- 填單進(jìn)行實(shí)時糾錯:輸入“注冊資本100萬”時,系統(tǒng)標(biāo)紅提示:“請用大寫‘壹佰萬元整’”。
3.3 用戶價值
打造24小時在線的“辦事貼心小幫手”:
- 事前咨詢:復(fù)雜問題秒級響應(yīng),例如:“外籍員工社保繳納比例是多少?”
- 邊聊邊辦:填表時隨時提問,例如:“經(jīng)營范圍怎么寫?”系統(tǒng)彈出案例:“參考表述:電子產(chǎn)品銷售、技術(shù)咨詢服務(wù)”。
3.4 參考案例
以成都市“蓉易辦”智能客服為參考:
某裝修公司填寫“資質(zhì)申請表”時,通過“邊聊邊辦”功能快速解決7處疑問,全程無需退出頁面。該功能使表單一次通過率從55%提升至92%,用戶滿意度達(dá)98%。
場景四:統(tǒng)一申辦受理后臺的智能化提升
4.1 用戶痛點(diǎn)
核心痛點(diǎn):人工審核效率低、政策執(zhí)行滯后、跨部門協(xié)同卡頓。
- 材料審核耗時且易錯。審核人員需逐頁核驗營業(yè)執(zhí)照、資質(zhì)文件等材料,平均耗時2小時/件,疲勞或經(jīng)驗差異導(dǎo)致20%的施工許可申請因“消防圖紙蓋章缺失”等細(xì)節(jié)問題漏審。
- 政策更新無法實(shí)時生效。審核事項辦理的規(guī)則依賴人工維護(hù),比如《公司法》修訂后,系統(tǒng)無法自動同步“注冊資本認(rèn)繳制”等新規(guī),導(dǎo)致誤判風(fēng)險。
- 跨部門任務(wù)分派低效。涉及多部門聯(lián)審的事項(如企業(yè)變更登記需同步稅務(wù)、環(huán)保部門),人工分派任務(wù)導(dǎo)致超48小時流程卡頓占比超30%。
4.2 解決方案
用DeepSeek大模型實(shí)現(xiàn)“三重智能審核”。
第一重:材料完整性智能核驗
多模態(tài)OCR深度解析,采用基于Transformer架構(gòu)的OCR 3.0技術(shù),突破傳統(tǒng)圖像識別的局限:
- 支持營業(yè)執(zhí)照、施工圖紙等復(fù)雜版式文件的字段提取,統(tǒng)一社會信用代碼識別精度達(dá)99.8%。
- 通過材料特征向量庫比對印章位置、文字分布等要素,自動發(fā)現(xiàn)”消防圖紙蓋章缺失”等異常。
- 構(gòu)建企業(yè)知識圖譜,關(guān)聯(lián)法人、股東、關(guān)聯(lián)企業(yè)等實(shí)體關(guān)系,識別”同一地址注冊多家空殼公司”風(fēng)險。
第二重:動態(tài)合規(guī)智能校驗
- NLP語義解析模塊實(shí)時抓取《公司法》等政策原文,通過RoBERTa-wwm模型實(shí)現(xiàn)條款分類(準(zhǔn)確率92.7%)。
- 建立政策差異庫,自動豁免過時材料要求(如取消”驗資報告”)。
- 采用BERT-Whitening算法匹配新舊政策條款,確保”注冊資本認(rèn)繳制”等新規(guī)實(shí)時生效。
第三重:跨域協(xié)同智能調(diào)度(聯(lián)邦式任務(wù)分派系統(tǒng))
- RPA自動化抓?。和ㄟ^Playwright框架登錄稅務(wù)、環(huán)保等政務(wù)系統(tǒng)抓取數(shù)據(jù)。
- 智能路由引擎:基于部門職能畫像自動分派任務(wù),超48小時未響應(yīng)時觸發(fā)督辦流程。
- 區(qū)塊鏈存證機(jī)制:采用Fabric區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)審批痕跡多方存證,核驗時間從2小時縮至2分鐘。
(圖源于網(wǎng)絡(luò))
4.3 用戶價值
從“人審”到“智審”:效率與準(zhǔn)確性雙提升:
- 秒級核驗:單件審核從2小時→5分鐘,日均處理量提升10倍。
- 動態(tài)合規(guī):新政策即時生效(如“注冊資本無需驗資”自動豁免材料)。
- 智能協(xié)同:跨部門任務(wù)自動分派,超時預(yù)警,聯(lián)審效率提升60%。
4.4 參考案例
以浦東新區(qū)「政務(wù)智能辦」系統(tǒng)為參考。
- 采用AI企業(yè)畫像、智能匹配技術(shù),將材料審查結(jié)果分為“通過/不通過/需人工審核”三類,窗口收件時間從30分鐘壓縮至10分鐘。
- 流程零材料化:推動“減材料”向“零材料”轉(zhuǎn)變,申報材料一次通過率達(dá)98%。
03 辦事后:閉環(huán)管理與服務(wù)延伸
場景五:用戶專屬空間智能化升級
5.1 用戶痛點(diǎn)
核心痛點(diǎn):專屬空間成“信息孤島”,服務(wù)被動且缺乏整合。
用戶專屬空間旨在聚合個人或企業(yè)的政務(wù)信息,但實(shí)際使用中仍存在以下核心問題:
- 精準(zhǔn)推送“呆傻”:系統(tǒng)基于固定標(biāo)簽(如“企業(yè)類型”)推送政策,而非結(jié)合實(shí)際的經(jīng)營數(shù)據(jù)。例如,年營收不足百萬的小微企業(yè)收到“大型企業(yè)研發(fā)補(bǔ)貼”通知,錯失真正適用的“小微企業(yè)紓困政策”。
- 互動體驗割裂:用戶提交訴求后,僅能收到“已受理”模板回復(fù),無法知曉具體經(jīng)辦人、處理卡點(diǎn)(如“材料需跨部門會簽”),導(dǎo)致重復(fù)咨詢。
- 數(shù)據(jù)管理低效:企業(yè)歷史證照、信用記錄等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如PDF驗收報告)無法直接檢索關(guān)鍵信息,用戶需逐頁翻找。
5.2 解決方案
為了解決上述痛點(diǎn),我們提出了一套基于DeepSeek大模型的“三核驅(qū)動”綜合提升服務(wù)能力:
第一,打造多模態(tài)數(shù)據(jù)融合引擎
- 結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合:利用DeepSeek的OCR與NLP技術(shù),將PDF報告、掃描件中的“環(huán)保驗收結(jié)論”“處罰金額”等關(guān)鍵字段提取為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),支持語義檢索(如“查找2023年第四季度納稅記錄”)。后期可以提供給搜索作為個性化能力的一部分。
- 動態(tài)風(fēng)險畫像:關(guān)聯(lián)企業(yè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)(如“高新技術(shù)資質(zhì)”“行政處罰”),生成風(fēng)險畫像。例如,檢測到“近兩年無研發(fā)投入”,自動隱藏“研發(fā)補(bǔ)貼”推送。
第二,建設(shè)政策匹配“智能雷達(dá)”
- 條件自檢+量化測算:用戶點(diǎn)擊“政策匹配”后,DeepSeek自動調(diào)取企業(yè)數(shù)據(jù),計算符合度并生成攻略。例如:“專精特新認(rèn)定匹配度92%,預(yù)計獲補(bǔ)貼50萬元,點(diǎn)擊一鍵生成申報材料”。
- 申報日歷與預(yù)警:自動生成政策申報時間軸,提醒“本月可申報:穩(wěn)崗補(bǔ)貼(截止25日)”,逾期前3天推送加急提醒。
第三,訴求處理“全流程透視”
- 智能分派與進(jìn)度可視化:用戶提交“跨境投資咨詢”后,系統(tǒng)自動分派至商務(wù)局外資處,實(shí)時顯示“經(jīng)辦人:王科長,當(dāng)前進(jìn)展:起草回復(fù)意見(預(yù)計明日完成)”。
- 超時自動督辦:若某環(huán)節(jié)停留超48小時,觸發(fā)短信提醒:“您的問題已升級至督辦隊列,最晚24小時內(nèi)答復(fù)”。
5.3 用戶價值
從“信息倉庫”到“智能決策中樞”,通過DeepSeek大模型賦能,用戶專屬空間可實(shí)現(xiàn)兩大升級:
- 精準(zhǔn)匹配:基于企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)(營收、專利數(shù)、員工規(guī)模)推送“可申報”政策,并附“預(yù)計節(jié)省稅費(fèi)XX萬元”等量化價值。
- 訴求處理透明化:用戶提交咨詢后,實(shí)時顯示“受理→分派至XX科室→經(jīng)辦人李科長起草答復(fù)”全流程,超時自動督辦。
5.4 參考案例
以上海市“企業(yè)數(shù)字管家”實(shí)踐為參考,綜合做了以下提升:
- 政策匹配:某生物科技企業(yè)登錄后,系統(tǒng)推送“生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)扶持政策”(匹配度95%),并附“材料自動生成”功能,申報準(zhǔn)備時間從3周縮至2天。
- 訴求跟蹤:企業(yè)提交“跨境研發(fā)資質(zhì)咨詢”后,實(shí)時查看處理節(jié)點(diǎn),平均響應(yīng)時長從7天縮短至1.5天。
場景六:辦事進(jìn)度的智能跟蹤與回訪
6.1 用戶痛點(diǎn)
核心痛點(diǎn):審批流程不透明,用戶被動等待。
傳統(tǒng)進(jìn)度跟蹤機(jī)制存在三大缺陷:
- 信息更新延遲:進(jìn)度狀態(tài)(如“審批中”)無法細(xì)化至具體環(huán)節(jié)(如“環(huán)保評審中”);
- 卡點(diǎn)定位模糊:用戶無法獲知延遲原因(如“材料缺失”或“部門協(xié)作停滯”);
- 反饋渠道單一:缺乏主動預(yù)警與補(bǔ)正提醒,超期辦件投訴占比達(dá)60%。
6.2 解決方案
為了解決上述痛點(diǎn),我們提出了一套基于DeepSeek的“全流程透視系統(tǒng)”,主要實(shí)現(xiàn):
1. 數(shù)據(jù)對接:打通跨部門審批系統(tǒng),實(shí)時抓取節(jié)點(diǎn)狀態(tài)。
2. 智能推送:
規(guī)則1:若某環(huán)節(jié)超時,發(fā)送短信:“您的施工許可因消防驗收延遲,預(yù)計3個工作日內(nèi)完成”;
規(guī)則2:材料補(bǔ)正提示具體到頁碼,并附示例圖。
3. 情感化回訪:辦結(jié)后根據(jù)用戶行為生成個性化問卷,例如多次催促的用戶收到:“抱歉讓您久等!我們將優(yōu)先處理您的新申請。”
6.3 用戶價值
讓用戶像“查快遞”一樣實(shí)時掌握審批動態(tài),通過智能跟蹤系統(tǒng):
- 節(jié)點(diǎn)可視化:展示“材料初審→部門會簽→領(lǐng)導(dǎo)簽發(fā)”全流程進(jìn)度條;
- 精準(zhǔn)預(yù)警:若材料需補(bǔ)正,提示具體問題(如“第3頁缺少法人簽字”);
- 一鍵催辦:對卡頓環(huán)節(jié)發(fā)起催辦,系統(tǒng)自動提醒經(jīng)辦人員。
6.4 參考案例
以武漢市“漢融通”平臺為參考:
某企業(yè)申請高新技術(shù)補(bǔ)貼時,系統(tǒng)提前預(yù)警“審計報告缺頁碼”,最終趕在截止日前完成申報。該功能使超期辦件率下降80%,用戶投訴量減少65%。
04 風(fēng)險防控與避坑指南
關(guān)于風(fēng)險預(yù)防主要有三條:
第一,數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù):需采用私有化部署與數(shù)據(jù)脫敏技術(shù),避免敏感信息泄露。例如,安徽通過本地化部署大模型,確保政務(wù)數(shù)據(jù)不外流。
第二,算法偏見與可信度:建立多維度評估體系,定期優(yōu)化模型訓(xùn)練數(shù)據(jù),減少因數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致的決策錯誤。
第三,技術(shù)與業(yè)務(wù)融合不足:避免“為技術(shù)而技術(shù)”,需以實(shí)際需求為導(dǎo)向。可參考北京市“用戶反饋—模型迭代”閉環(huán)機(jī)制,持續(xù)優(yōu)化服務(wù)場景。
最后的話
當(dāng)前,以DeepSeek為代表的通用基座大模型正通過“技術(shù)普惠化”重構(gòu)政務(wù)服務(wù)生態(tài)。其開源特性與高性價比優(yōu)勢,已賦能材料審核、政策更新等場景實(shí)現(xiàn)效率躍升。
未來可規(guī)劃開展生態(tài)化合作模式:
采用“通用底座+場景定制”模式,以DeepSeek大模型為技術(shù)基座,提供標(biāo)準(zhǔn)化接口與工具鏈,供政府部門按需調(diào)用。例如:
- 市區(qū)聯(lián)動開發(fā):市級平臺統(tǒng)一部署多模態(tài)OCR、動態(tài)規(guī)則引擎等核心功能,區(qū)級單位基于實(shí)際需求疊加特色模塊(如環(huán)保督查、社保核驗),避免重復(fù)建設(shè);
- 敏捷迭代能力:依托模塊化設(shè)計,支持快速適配新政策與新場景,例如某市通過“通用審批流+行業(yè)定制規(guī)則”模式,將企業(yè)開辦全流程耗時壓縮85%;
- 算力彈性調(diào)配:基于異構(gòu)算力融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)政務(wù)事項優(yōu)先級與算力資源的智能匹配,例如某市通過動態(tài)資源調(diào)度算法,極端場景下系統(tǒng)穩(wěn)定性達(dá)99.99%。
這一模式將釋放三重潛力:
第一,降本增效:開發(fā)成本降低60%以上,政務(wù)服務(wù)響應(yīng)速度提升70%;
第二,精準(zhǔn)服務(wù):通過知識圖譜與動態(tài)畫像技術(shù),實(shí)現(xiàn)政策匹配精度超90%,并支持殘障人士無障礙交互等定制化場景;
第三,生態(tài)協(xié)同:聯(lián)合開發(fā)者、企業(yè)共建“可信AI聯(lián)盟”,推動技術(shù)共享與安全可控,例如某市通過統(tǒng)一接口調(diào)用與安全監(jiān)測,構(gòu)建大模型應(yīng)用生態(tài)閉環(huán)。
隨著技術(shù)底座與治理體系的持續(xù)完善,DeepSeek將深度融入城市治理的“神經(jīng)末梢”,從“單點(diǎn)提效”邁向“全域協(xié)同”。
未來可重點(diǎn)探索“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策+人機(jī)協(xié)同服務(wù)”新范式,構(gòu)建跨部門聯(lián)辦“城市超腦”,讓政務(wù)服務(wù)無限貼近市民需求,為治理現(xiàn)代化注入更強(qiáng)大的生命力。
希望帶給你一些啟發(fā),加油!
作者:柳星聊產(chǎn)品,公眾號:柳星聊產(chǎn)品
本文由 @柳星聊產(chǎn)品 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。
題圖來自 Pixabay,基于 CC0 協(xié)議
該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲空間服務(wù)。
- 目前還沒評論,等你發(fā)揮!