首个政务领域大模型应用政策文件发布，明确人工智能大模型部署应用的关键环节

　　中央网信办、国家发展改革委近日联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》(以下简称《指引》)，为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照，标志着我国政务领域人工智能大模型应用进入有序推进的新阶段。《指引》针对当前各地各部门积极开展政务领域人工智能大模型实践中出现的应用场景不清晰、建设路径不明确、制度机制不适配等问题，提供了明确的行动指南。

　　集约化部署与规范应用

　　该文件是我国首个面向政务领域大模型应用的专项政策文件，明确了应用场景、规范部署和运行管理要求，强调场景牵引，聚焦政务服务、社会治理等高频需求，推动技术落地。《指引》有序推进人工智能大模型在政务领域的规范应用。主要表现在以下几方面。第一，倡导“一地建设、多地复用”模式，要求地市遵循省级统一要求，县级及以下复用上级资源，避免重复建设。第二，要求避免盲目追求技术领先，防范“数字形式主义”，强调建立全周期管理体系，明确大模型的辅助型定位，确保技术应用务实有效。第三，‌明确安全责任制度，要求建立安全风险应对机制，严格落实保密要求，防范敏感数据泄露风险;强调加强政务数据治理，提升数据质量以支撑模型优化。 ‌

　　参考应用场景：‌4个方向‌，共‌13类

　　《指引》将人工智能大模型在政务领域的应用分为政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策‌4个方向‌，共‌13类典型参考场景‌，从公众服务到决策支持形成全链条赋能。

　　可以看出，这些被推荐的应用场景之都具有以下特点。第一，技术成熟度与需求匹配度高。政务服务中的智能问答、政策解读等场景已通过多地实践验证，‌技术验证充分。例如杭州市医保局的“医保小智”承担了全市‌70%的医保咨询接待任务‌，日均处理200万次咨询。这些场景普遍存在跨部门、跨层级的标准化服务需求，大模型的通用性和可迁移性能够快速复用，降低重复开发成本。第二，社会效益较好，治理效能显著。可以实现‌服务模式升级‌，从“人找服务”转向“服务找人”。例如，深圳龙岗区已经做出探索，利用多模态融合技术实现“一句话找人”，结合23万路视频监控，已成功帮市民找回走失人员300余次。

　　持续推动迭代优化是关键

　　人工智能是发展新质生产力的核心引擎之一。政务大模型的深度开发应用，不仅能直接提升政府运行效率和服务水平，更能通过释放数据要素价值、优化营商环境、赋能产业创新，服务经济社会高质量发展。各地积极推进政务大模型的应用，已初显成效。2025年6月底，北京市司法局建成全国首个行政复议垂直大模型，涵盖立案、办案、结案三大模块。模型输出准确率超95%，辅助环节效率提升超100%，真正实现“人机协同”的新型办案模式。目前，该大模型已推广至北京市各级全部行政复议机关应用。

　　该模型不仅有效缓解了案件激增压力，更成为法治领域形成新质生产力的有力武器。西城区试点作为全国首个行政复议国家级标准化项目，借助大模型精准识别简易案件，近半案件适用“快车道”程序，办案质效大幅提升。青岛市行政审批局推出政务服务“边聊边办”AI场景，系统梳理企业群众办事各环节可能产生的咨询问题与操作难点，模拟企业群众到窗口办事的实际场景，在“一个聊天界面”集成咨询、导办、申报、评价等全流程服务环节，实现各环节间无缝衔接。昆山市交通局使用大模型，以近一年累计的上万条历史工单为训练样本，构建“工单智能分类系统”，该系统可以自动识别工单诉求类型和时间、地点、人物等关键要素，把人工阅读分类的时间缩短了40%，实现了快速、精准派单，大大提高了办理效率。下一步，如何强化政务领域人工智能大模型运行管理，《指引》强调要持续推动迭代优化。这也是人工智能大模型部署应用的关键环节。

　　首先，密切关注技术发展动态，持续更新优化政务领域人工智能大模型的基础模型和安全能力。人工智能大模型技术处于高速发展阶段，算法架构、训练方法等不断革新。政务领域需通过持续更新基础模型和安全能力，确保技术先进性，要持续更新优化模型能力。‌其次，政务大模型的准确性高度依赖高质量数据。政策法规、民生需求等动态变化，需定期更新知识库;‌清洗和标注能提升训练数据质量，减少模型“幻觉”风险;政务场景具有地域差异性，需针对性补充数据。‌

　　《指引》提出，建立高效数据收集处理机制，及时更新支撑人工智能大模型运行的输入数据和知识库，并适时进行清洗、标注，补充优化训练数据集，持续提升模型能力。再次，做好需求洞察‌、‌风险防控‌、‌效能评估‌。通过用户反馈识别高频、痛点问题，优化服务流程;及时发现模型输出偏差或安全隐患，如敏感信息泄露风险‌;构建全流程监测体系，量化模型应用效果，以用户反馈驱动迭代优化。

 

(本文不涉密)
责任编辑：王艳

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