重要渠道，正在经历一场智能化 变革。作为数字政府的“门脸”，政务热线进一步建设发展需要各方的通力合作， 将人工智能大模型和智能技术与政务场景深度融合，打造出智慧、高效、便捷的 现代城市治理“总客服”。 （一）政务热线的发展历程 早在 20 世纪 90 年代，美国巴尔的摩市就开通了 311 非紧急救助热线，成为 全球第一个专门开通市民热线的城市1。此后，巴尔的摩的市民热线不断升级， 尤其是 诉求的接听、工单的流转与处置、诉求办理的质量检查与考核激励，以及基于热 线数据的问题诊断与辅助决策。基于这四个基本环节，本章将系统梳理当前政务 热线发展面临的挑战。 （一）接诉 政务热线承担着城市政务服务“总客服”的角色。很大程度上，政务热线的 诉求承载水平、诉求接听效率和诉求识别能力，决定了公众对政务热线的初步印 象。然而，许多城市的政务热线建设，在诉求承载能力的科学分配、诉求接听的 科学管理和诉求 自动识别关键词 并提供相关信息或转接至对应人工客服。此外，智能语音应答功能可以直接解答 高频问题，如“社保卡如何挂失”，减少人工客服的压力。 2.智能情绪识别与服务优化 市民在拨打热线时，往往因问题得不到解决而产生负面情绪。大模型的情绪 识别功能可以分析市民的语音或文本情绪，在识别到愤怒、焦虑等情绪时，系统 30 可优先转接至人工客服，并提供安抚性话术。例如，系统可以在识别到“你们服

重要渠道，正在经历一场智能化 变革。作为数字政府的“门脸”，政务热线进一步建设发展需要各方的通力合作， 将人工智能大模型和智能技术与政务场景深度融合，打造出智慧、高效、便捷的 现代城市治理“总客服”。 （一）政务热线的发展历程 早在 20 世纪 90 年代，美国巴尔的摩市就开通了 311 非紧急救助热线，成为 全球第一个专门开通市民热线的城市1。此后，巴尔的摩的市民热线不断升级， 尤其是 诉求的接听、工单的流转与处置、诉求办理的质量检查与考核激励，以及基于热 线数据的问题诊断与辅助决策。基于这四个基本环节，本章将系统梳理当前政务 热线发展面临的挑战。 （一）接诉 政务热线承担着城市政务服务“总客服”的角色。很大程度上，政务热线的 诉求承载水平、诉求接听效率和诉求识别能力，决定了公众对政务热线的初步印 象。然而，许多城市的政务热线建设，在诉求承载能力的科学分配、诉求接听的 科学管理和诉求 自动识别关键词 并提供相关信息或转接至对应人工客服。此外，智能语音应答功能可以直接解答 高频问题，如“社保卡如何挂失”，减少人工客服的压力。 2.智能情绪识别与服务优化 市民在拨打热线时，往往因问题得不到解决而产生负面情绪。大模型的情绪 识别功能可以分析市民的语音或文本情绪，在识别到愤怒、焦虑等情绪时，系统 30 可优先转接至人工客服，并提供安抚性话术。例如，系统可以在识别到“你们服

试点验证阶段：AI 的工具化应用 阶段特点： 快速见效、风险可控 投入成本相对较低 应用范围局部性强 以效率提升为主要目标 典型案例： 营销领域：利用 AI 生成营销文案、个性化推荐 客服领域：智能客服机器人初步应用 运营领域：数据分析和预测性维护 行政领域：智能会议纪要、文档处理自动化 扩展深化阶段：AI 的产品化整合 阶段特点： 系统性应用部署 技术深度集成 跨部门协同 以业务创新为核心诉求 产品推荐 优化购物体验，增强消费者满意度和忠诚度，提升商家销售额和客户粘性 智能客服与支持：提升客户满意度，降低运营成本 AI 驱动的智能客服提供全天候的即时服务，快速解答产品问题、处理退换货请求、 提供购物咨询，提升响应速度和服务质量 AI 的多语言功能为不同地区的客户提供本土化的智能服务，减少人工客服依赖， 降低运营成本 11 客户关系管理：提升客户忠诚度，促进长期发展 深度分析

按模型路径 按模型模态 AI+政务 AI+医疗 AI+工业 AI+零售 AI+交通 计算机视觉 大数据智能 视觉检测+安全生产 运维决策 信贷风控 营销客服 视觉产品 智慧管理 自动驾驶 便民办公 政务大数据 刑事侦查 智能搜索问答 运营优化 营销客服 视觉产品 影像诊断 大数据决策 智慧病案与DRGs AIDD 图像/视频 处理生成 效率生产工具 公共开源 高校 企业私有 政府 CNN Transformer 算资源等因素 模型能力调用 大模型实践应用 在这以前 为模型训 练成本 之后调用 为模型推 理成本 “小参数，适用边缘、端侧设备” “训练成本低，但性能相对有限” “外挂知识库，适用专业领域内容” 客服营销知识库等问答任务 “定制化调整，服务特定行业或专业任务” “训练成本跨度大，对资源有要求” 19 ©2025.3 iResearch Inc. 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 传统市面AI语音产品可分为两类，在过往AI产业浪潮中走在产品化与商业化前列，一类是AI语音转写产品，应用在办公、翻译等领域，一 类是AI语音交互产品，以语音机器人为代表，应用在办公、客服、营销等领域。而近两年，以Elevenlabs、Suno AI等为代表的语音生 成厂商在TTS技术、扩散模型的创新融合，让2024年海内外生成式语音产品市场出现变革性进步，AI语音产品在原本语音生成的功

按模型路径 按模型模态 AI+政务 AI+医疗 AI+工业 AI+零售 AI+交通 计算机视觉 大数据智能 视觉检测+安全生产 运维决策 信贷风控 营销客服 视觉产品 智慧管理 自动驾驶 便民办公 政务大数据 刑事侦查 智能搜索问答 运营优化 营销客服 视觉产品 影像诊断 大数据决策 智慧病案与DRGs AIDD 图像/视频 处理生成 效率生产工具 公共开源 高校 企业私有 政府 CNN Transformer 算资源等因素 模型能力调用 大模型实践应用 在这以前 为模型训 练成本 之后调用 为模型推 理成本 “小参数，适用边缘、端侧设备” “训练成本低，但性能相对有限” “外挂知识库，适用专业领域内容” 客服营销知识库等问答任务 “定制化调整，服务特定行业或专业任务” “训练成本跨度大，对资源有要求” 19 ©2025.3 iResearch Inc. 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 传统市面AI语音产品可分为两类，在过往AI产业浪潮中走在产品化与商业化前列，一类是AI语音转写产品，应用在办公、翻译等领域，一 类是AI语音交互产品，以语音机器人为代表，应用在办公、客服、营销等领域。而近两年，以Elevenlabs、Suno AI等为代表的语音生 成厂商在TTS技术、扩散模型的创新融合，让2024年海内外生成式语音产品市场出现变革性进步，AI语音产品在原本语音生成的功

行业应用活力涌现。从企业管理、 生产制造到客户服务, AI 技术的应用层出不穷。企业通过机器学习、深度学 习等技术,构建出更加精细化的管理体系和更高效的生产模式。 例如, 借助 自然语言处理技术,客服机器人在响应客户咨询时表现出了前所未有的效率 与准确率; 在制造业中,通过智能算法优化生产流程,减少资源浪费, 大幅 提升了生产效率。从垂直融合到泛化应用, 人工智能正凭借全面连接、信息 共享、上下联动和资源整合等优势 构建了多方共赢的智能销售管理生态平台? (5) 智慧客服: 客户服务智能化主要体现在客户信息的统一整合、多媒体 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 16 渠道接入、服务流程的数据拉通, 以及智能客服机器人和虚拟数字人等 AI 技术 的应用。智能客服不仅能显著降低成本、提升效率, 还能增强客户体验、增加忠 诚度, 并有助于形成服务、复购和口碑传播的闭环, 创造更高的业务价值。构建 智慧客服体系时的思考包括: 是否应用生成式 是否应用生成式 AI 技术或服务智能体以提高服务效率? 线上客服渠道 (如微信、小程序等) 是否已经成为服务客户的主要渠道? 客户全生命周期的数据系统是否实现整合? 是否建立全渠道整合的一体化智能服务平台, 实现统一的客户信息界面、全流程数 据互通互联? 企业是否沉淀经验, 形成智能化服务体系? 是否利用通过 AI 预测主动优化服务质量, 为客户提供个性化服务? 是否实现从 "服务中心"

材料数量庞大：有近50款车型，每款 车涉及「使用说明书」「驾驶指南」 「保养手册」，合计几百份材料。 • 手册混排复杂：每份手册一百页至几 百页，涉及大量图文组合。 • C端问答要求严谨：客户也担心幻觉 率影响客服对话体验。 • 答案出图率提升：模型出图率0%->70%。 （gpt-4出图率20%） • 知识构建效率大幅提升83.3% 之前人工梳理单个汽车手册形成问 答对至少需要30人天工作量，现在 用大模型只需要5人天，预计每个手

、 能力水平级别，以及需要具备的知识和技能示例。 维度一（6 大专业能力域） 战略规划 能力域 管理变革 能力域 开发实施 能力域 支付运营 能力域 赋能质量 能力域 营销客服 能力域 第 13 页 维度二 (67 个能力 项) 战略 规划 数字化战略规划、治理、信息安全战略开发、客户和业务监测与研究、 业务创新计划、产品/服务计划、企业及业务架构设计、财务管理、 信息安全管理、设施管理(11 个能力项) 赋能 质量 人力资源管理、绩效管理与职业发展、技能设计与测评、学习计划与 交付、技术专长、ICT 质量战略开发、ICT 质量管理(7 个能力项) 营销 客服 采购、合同管理、关系管理、客服支持、数字化品牌、数字营销、渠 道管理、销售与销售管理、产品与服务管理(9 个能力项) 2.数字化人才发展现状分析 当今时代，数字经济已成为全球经济增长的新动能，在此时代背景下人才在我国经济全面

情况，并快速做出智能化决策。 2.解决业务问题 （1） 优化对客服务流程 数字孪生技术通过构建金融机构及其业务流程的虚拟 模型，可以实时同步和分析金融业务开展过程中的运营数 据，精准监控业务的实时开展状态，迅速识别业务流程中的 瓶颈及异常情况，从而实现自动化的业务流程低效环节识别 并分析提出优化建议，帮助金融机构设计更加高效的对客服 务业务流程，提升客户满意度。 （2） 促进产品创新

.... 算力基础设施 AI芯片 AI服务器 智算中心 云服务 智算一体机 ...... 场景模型及应用 智能风控 自动驾驶 智能监控 自动定价 智能医学影像 推荐搜索 代码生成 智能客服 智能药物研发 ...... 智能调度 场景 数据 行业 数据 通识 数据 主要行业大模型应用阶段 大模型赋能千行百业 全球AI产业正处于高速发展阶段，AI搜索、具身智能、AI Agent及多模态等多元化需求显著增长，伴随 针对时延敏感型AI应用（如自动驾驶、实时金融交 易），企业需优先选择城市群内部及周边算力节点 部署推理服务，以满足毫秒级响应需求。 • AI应用推理需求的爆发将驱动算力中心零售业务的 下游需求持续增长。 智能客服 ✓ 头部流量应用接入DeepSeek， 显著推动了AI大模型技术向日 常化普及 ✓ 云厂商以API或私有化部署形式 将DeepSeek模型接入云平台， 推动AI应用开发范式向云端 MaaS（模型即服务）模式演进