要着力构建专业化、职业化、规范化的社会工作体系。要加强 社会工作人才队伍建设相关研究，首要的是厘清社会工作者、社会 工作人才、社会工作从业人员等相关概念，并摸清我市底数；要尽 快出台社会工作人才队伍建设意见，建立健全社会工作人才培养、 评价、使用、激励、保障长效机制；要探讨开展社会工作职业水平 考试，培养更多的社会工作人才。  在救灾救济能力方面 必须坚持减灾与救灾并重、应急与常态并举，注重打基础、谋 长远，重点

险防控，建立算法安全审查机制，强化数据加密、脱敏等技术应用。 二是健全安全应急体系，制定针对性强、可操作的应急预案，定期开 展实战化演练，提升勒索病毒、网络攻击等突发情况的处置能力。加 大复合型安全人才培养与引进力度，开展常态化安全培训，提升工作 人员安全意识与操作规范。三是打破“重建设、轻运营”传统模式， 向高质量运营转向，以“数据运营”为核心，以“用户运营”为导向， 提升民生福祉激活要素价

件的数据进行分析，从中提取规律，预测法律事务的发展趋 势，为决策提供数据支持。 5. 培训与知识管理：政务 AI 法制员大模型可以作为法制人员的 智能培训助手，通过模拟案例分析和知识测试，提高人才培养 的效率。 通过上述方式，政务法制员大模型不仅能够提升工作人员的工 作效率，还能有效缓解政务法制工作的压力，使得法治建设更为高 效、协调与精准。例如，根据实施效果评估，预计法制人员的工作 励企业 和科研机构投入到政务 AI 的研发中来，实现技术与服务的突破。 这种政策支持能够有效吸引更多社会资本参与政务 AI 的建设，形 成良性的技术创新生态。 此外，国家政策导向还包括加强人才培养与引进，以支撑政务 AI 的发展。政府应当鼓励高校与科研机构开设相关课程，培养具有 人工智能专业知识的人才。同时，对于引进的高端人才，政府可以 制定相关的配套政策，在居住、生活等方面提供便利，这将为政务

的共享和互通。通过建立统一的数据平台，整合各部门的数据资 源，为 DeepSeek 模型提供全面、准确的数据支持。建议成立专门 的协调机构，负责跨部门的沟通与协作，确保各项政策措施的有效 落实。 在人才培养方面，政府应加强对相关技术人员的培训和教育， 提升其应用 DeepSeek 模型的能力。通过与高校合作，开设相关专 业课程，培养具备专业知识和实践技能的人才。同时，建立人才引 进和激励机制，

功能配置，提升用户体验。  生态体系建设：联合更多的技术提供商、研究机构和企业，共 同构建政务 AI 生态系统，推动技术创新和应用落地。 为了确保平台的可持续发展，未来将建立持续的技术更新机制 和人才培养体系。通过定期的技术迭代和用户反馈，平台将始终保 持前沿技术水平和高效服务能力。同时，通过加强政务人员的 AI 技能培训，提升其对平台的应用能力，进一步发挥 AI 在政务办公 中的潜力。 通过以上措施，政务办公大模型