增强数字政府效能，智能化应用遍地开花

引言

随着大数据、人工智能、云计算等数字技术的飞速发展，数字政府建设成为提升政府治理效能、推动国家治理体系和治理能力现代化的关键举措。智能化应用作为数字政府建设的重要组成部分，正在各地广泛落地，为政府服务、社会治理、决策支持等带来了深刻的变革。

数字技术赋能政府效能提升的机制

（一）数字基础设施的支撑作用

1. 缩小数字鸿沟：通过提升网络基础设施的渗透率和覆盖率，依托大数据等数字技术的政务系统为政府信息的存储、开放提供平台，能够降低政府间信息不对称所带来的潜在风险，并且保障不同群体可以均等化的享受数字政府带来的便利。
2. 巩固脱贫成果：以数字技术为基础，解决信息不对称、资源匮乏等部分地区面临的问题，促进当地的经济发展和社会进步，从而巩固脱贫成果。
3. 提升区域组织间的协同能力：数字基础设施建设将社会组织、学校、政府组织等团体组织在一起，构建横跨多职能、多层级公共服务供给的协同网络，实现政社协同治理的新生态。例如，某地区主办运营的“一网通办”政务平台通过协同联动的通办机制，实现了全区域、多领域“一地认证、全网通办”的政务服务协同模式，助推了异地医保结算、电子户口互认等民生实事的高质量发展，上线三年办理事项达500多万件。

（二）数据资源的驱动作用

1. 数据共享与整合：各地通过建设数据共享平台，打破部门之间的数据壁垒，实现数据的集中管理和共享利用。例如，广东省的“一网共享”平台汇聚了全省各政务数据资源，推进了数据资源一体化。这种数据共享机制为政府决策提供了更全面、准确的数据支持，同时也为政务服务的优化和创新提供了基础。
2. 数据应用的场景化与商业化：数据应用正由大型平台驱动逐步转向场景驱动，“数据要素×”行动为数据要素流转利用的具体使用场景提供了强有力的实践指引。数据应用在金融、互联网、通信等行业落地效果较好，同时，公共数据赋能公共安全、交通管理、社会保障等公共治理、公共服务发展趋向成熟，转向赋能企业经营、助力产业发展等商业化应用场景建设，涌现征信贷款、医保核保、商业选址等多行业领域应用。

（三）智能化技术的应用

1. 政务服务智能化：通过大数据多元校核比对打造“数字画像”，实现政务服务的“静默认证”和“免申即享”；“AI+政务”智能助手能快速准确地回应用户，大大提高政务服务的效率和用户体验。例如，成都市新津区通过智能识别、智能问答，打造民生诉求“总客服”，同时用AI技术重塑区县级民生诉求全流程，实现社会诉求的高效处置。
2. 城市治理智能化：在城市治理中，利用AI技术对城市交通流量、环境监测等数据进行分析，为城市规划和管理提供数据支持。例如，武汉在城市治理中利用AI技术对城市交通流量、环境监测等数据进行分析，为城市规划和管理提供数据支持。
3. 决策支持智能化：大数据算法及模型已被广泛运用于经济监测分析、城市运行管理等场景；人工智能技术在政务服务、治安管理等领域的应用已成一定规模，部分先进地区已开始了对政务大模型的探索。例如，北京市政务服务管理局明确表示，将借助大模型的语言理解、智能推理、数据分析等能力，重点发展基于生成式人工智能的政务咨询、政策服务、接诉即办、政务办事等四个方面的场景应用。

智能化应用的典型案例

（一）政务服务领域的智能化应用

1. 南宁“扫脸即办”：南宁市推出“扫脸即办”政务服务，通过OCR智能识别技术自动生成363个事项材料，将363个事项的平均办理时间压缩81.94%。以网约车资格证为例，从1个月的多部门跑腿变为“刷脸秒批”，年办件量超1万件。这种“无感智办”模式，本质是通过区块链存证、跨域数据共享，实现“让数据多跑路，群众少跑腿”。
2. 山东威海乳山市的静默认证体系：山东威海乳山市构建了以大数据动态认证为主、线上自助认证为辅、线下社会化兜底认证为补充的静默认证体系，精准判断领取人的生存状态，让领取人在“无感知”“零打扰”的情况下即可“免申即享”。

（二）城市治理领域的智能化应用

1. 铅山“一网统管”：铅山县搭建“一网统管”平台，整合公安、城管、林业等12部门数据资源，通过无人机热成像技术实现森林火情早发现，利用AI算法识别违规搭建。2024年部署的无人机基站完成110次常态化巡逻，制止违规焚烧行为32起，执法效率提升40%。
2. 武汉智慧政务：武汉在政务办公、城市治理、民生服务等多个领域全面推进DeepSeek的应用。在政务办公方面，实现公文自动摘要、政策智能检索等功能，覆盖大部分市级部门，审批效率提升40%，减少了文件处理时间，提高了政务办公效率。

（三）决策支持领域的智能化应用

1. 北京政务大模型应用：北京市政务服务管理局借助大模型的语言理解、智能推理、数据分析等能力，重点发展基于生成式人工智能的政务咨询、政策服务、接诉即办、政务办事等四个方面的场景应用。大模型有很好的推理能力、理解能力，能帮助传统的政务网站在搜索功能、智能问答、服务推荐等方面提升用户交互感受。
2. 江西赣服通“小赣事”：江西省赣服通“小赣事”的智能帮办、边问边办，12345服务热线的智能问答机器人等，都是通过大模型的自然语言、逻辑推理和多轮对话能力，与公众进行交互、传递服务价值，提升服务的体验与温度。

面临的挑战与应对策略

（一）技术挑战

1. 技术更新换代快：数字技术发展迅速，政府需要不断更新技术设备和系统，以适应新的技术要求。同时，技术的复杂性和不确定性也带来了技术风险，如网络安全风险、数据泄露风险等。
2. 应对策略：加强技术研发和创新，加大对数字技术人才的培养和引进力度；建立健全网络安全防护体系，加强数据安全管理，提高技术风险防范能力。例如，各地政府对于改革举措的重视程度加深，在应用谋划与落地中同步推进与应用相适配的体制机制、政策法规、流程制度等各方面改革。

（二）数据挑战

1. 数据标准不统一：不同部门之间的数据标准不一致，导致数据整合和共享困难。
2. 数据质量参差不齐：部分数据存在错误、缺失等问题，影响数据的可用性。
3. 数据共享机制不完善：部门之间的数据壁垒仍然存在，数据共享的流程和机制不够顺畅。
4. 应对策略：制定统一的数据标准和规范，加强数据质量管理，建立完善的数据共享机制和平台；同时，要加强对数据安全和隐私保护的监管，确保数据的合法合规使用。

（三）管理挑战

1. 部门壁垒：政府部门之间的协同合作不够紧密，存在职责不清、业务协同困难等问题，影响了数字政府建设的推进效率。
2. 应对策略：加强政府内部的组织协调和沟通机制建设，明确各部门在数字政府建设中的职责和任务；推动政务流程再造和优化，打破部门壁垒，实现业务协同办理；同时，要建立健全数字政府建设的考核评价机制，加强对数字政府建设成效的监督和评估。

未来发展趋势

（一）智能化服务的深化

1. 智能客服与智能审批：智能客服将更加智能，能够通过自然语言处理技术实现与用户的自然语言交互，快速准确地解答用户的问题。智能审批系统将能够自动识别和处理复杂的业务规则，提高审批效率和准确性。
2. 个性化服务：通过对用户数据的深度挖掘和分析，政府部门可以为用户提供更加个性化、多样化的服务。例如，在教育、医疗等领域，根据用户的需求和偏好提供定制化的服务方案。

（二）数据驱动决策的普及

1. 数据深度挖掘与分析：随着大数据技术的不断发展，政府部门将能够更加深入地挖掘和分析数据，为决策提供更加科学合理的依据。例如，在经济调控、城市规划等领域，通过对多源数据的融合分析，可以优化政策制定和资源配置。
2. 实时决策支持：借助实时数据监测和分析技术，政府部门可以实现对社会动态的实时感知和快速响应，提高决策的时效性和准确性。

（三）跨区域协同治理的加强

1. 区域一体化发展：随着区域一体化进程的加快，数字政府建设将更加注重跨区域的协同治理。通过建立跨区域的政务数据共享平台和协同工作机制，实现区域之间的信息共享和业务协同，提高区域治理的整体效能。
2. 国际合作与交流：数字政府建设也将加强国际合作与交流，借鉴国际先进经验和技术，推动数字政府建设的国际化发展。

（四）数字政府与数字经济的融合发展

1. 数字经济的赋能作用：数字政府平台将为数字经济的发展提供良好的营商环境和公共服务支持，数字经济的发展也将为数字政府建设提供技术、人才和资金等方面的支持。例如，数字政府平台的开放数据可以为企业创新提供素材，推动数字经济的发展。
2. 创新应用的涌现：数字政府与数字经济的融合发展将催生更多的创新应用，如数字金融、数字医疗、数字教育等领域，为经济社会发展注入新的动力和活力。

结论

增强数字政府效能、推动智能化应用遍地开花是提升政府治理能力、优化公共服务、促进经济社会发展的重要途径。通过加强数字基础设施建设、完善数据资源治理与应用体系、推动政务服务与社会治理创新，可以显著提升政府的治理效能和服务水平，为人民群众提供更加便捷、高效的服务体验。然而，数字政府建设也面临着技术、数据、管理等方面的挑战，需要政府、企业和社会各界共同努力，积极探索创新，不断完善体制机制，推动数字政府建设向更高水平发展。未来，随着技术的不断进步和社会需求的变化，数字政府建设将呈现出智能化服务深化、数据驱动决策普及、跨区域协同治理加强、与数字经济融合发展等趋势，为国家治理体系和治理能力现代化建设注入新的动力和活力。