实施时间表.......................................................................................106 5.2.1 关键里程碑设定.......................................................................107 5.2.2 资源分配计划...... 效果评估与优化........................................................................................181 9.1 关键指标设定...................................................................................185 9.1.1 效率提升指标 92%以上（参照现有金融 行业智能客服标准），分流 50%的人工咨询量。最后，建立动态知 识库更新机制，确保 3000 余项政策条款的关联关系能随法规变动 实时调整，政策解读一致性需保持 98%以上准确度。 关键效能提升指标如下： 维度 现状基准值 目标值 实现路径 业务处理时效 48 小时 ≤18 小时 智能预审+自动化流程触发 人工干预率 85% ≤30% 规则引擎+多模态文档理解 服务响应速度

1. 信息处理需求：政府机构每天需要处理海量的文档、数据和信 息，包括公文流转、会议记录、政策解读等。传统的手工处理 方式效率低下，且易出错。通过 AI 大模型，可以实现文档的 自动分类、关键词提取、内容摘要生成等功能，大幅提升信息 处理的效率和准确性。 2. 决策支持需求：政府在制定政策、规划发展时需要依赖大量的 数据和信息。AI 平台可以通过数据挖掘、趋势预测、模拟分 析等技 术、访问 控制、审计日志等手段，确保数据的安全性和合规性。 为了更直观地展示平台的功能需求，以下表格列出了各功能模 块及其对应的应用场景： 功能模块 应用场景 文档智能处理 公文自动分类、关键词提取、内容摘要生成 决策支持系统 数据挖掘、趋势预测、模拟分析 公共服务系统 智能问答、自动回复、个性化推荐 安全保障系统 数据加密、访问控制、审计日志 通过以上分析，可以看出构建政务办公大模型 数据的 安全。同时，由于缺乏统一的标准和规范，各部门在数据管理和信 息系统建设上各自为政，导致系统兼容性差，难以实现跨部门、跨 地区的高效协同办公。 以下是当前政务办公系统普遍存在的几个关键问题： - 信息化 水平不均，部分地区仍依赖传统办公方式； - 数据孤岛现象严重， 信息共享和整合困难； - 系统功能单一，缺乏智能化的高级功能支 持； - 数据安全性和隐私保护措施不足，面临严重的网络安全威

端智慧党建网站 10 01 02 03 04 05 信息资讯 学习教育 党务管理 党建服务 个人中心 4 、关键功能 11 4 、关键功能——信息资讯 党建 动态 党员 先锋 新闻 资讯 党建 要闻 组织 生活 党建 文库 评论 跟帖 12 4 、关键功能——学习教育 学习教育包括党建资料的在 线学习和在线考试。 1. 党建资料、党章党规栏目可 以由后台自定义。 可对课程点赞、收藏，学习 完成可录入心得体会 13 4 、关键功能——学习教育 1 、党员点开课件学习，记 录开始时间和结束时间，生 成学习时间。可点赞、收藏 和记笔记以及录入心得体会。 2 、查看全员学习情况，调 动学员争先进步积极性。 3 、 PC 端和 APP 端实时同 步学习进度。 14 4 、关键功能——学习教育（在线考试） 在线考试包括： 1 、考试发布、在线考试、 、考试发布、在线考试、 考试监控、试卷归档、智能 阅卷、操作查看等。 2 、题库资源的分类管理及 试题管理。 15 4 、关键功能——党建服务—党员会议 党员会议包括：  查看会议安排  会议签到  会后学习 1. 会后学习会议内容、会议纪要、会 议过程中的各种文档、视频资料等 内容。 2. 会议发布：党员会议的安排，设置 会议召开时间、会议内容、拟参会 人数、上传会议资料 3.

参与，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。 1.2 目的与目标 本项目的核心目的在于通过将 DeepSeek 模型集成到政务城市 治理体系中，显著提升城市事件处置的效率和精准度。具体而言， 该模型的应用旨在实现以下几个关键目标：首先，通过深度学习与 大数据分析技术，快速识别和分类城市治理中的各类事件，如交通 拥堵、环境监测异常、公共设施损坏等，从而缩短事件响应时间。 其次，通过预测模型的应用，提前预警潜在的城市问题，如天气变  建立一个多部门共用的智能平台，该平台不仅能够集成各部门 的数据资源，还能通过 DeepSeek 模型提供的数据分析结 果，支持决策制定。 通过这些措施的实施，本项目预期能够在城市治理的各个关键 领域实现显著的效率提升和成本节约，从而为市民提供更加安全、 便捷和高效的公共服务。 1.3 文章结构概述 本文旨在探讨将 DeepSeek 模型应用于政务城市治理中的可行 性，特别是在高 案例，说明模型如何通过数据驱动的方式优化事件识别与处理流 程。 接下来，文章将重点探讨 DeepSeek 模型在实际政务场景中的 部署方案与技术路径。包括数据采集与预处理、模型训练与优化、 系统集成与运维等关键环节。为确保方案的可行性，将提供详细的 技术实施步骤与风险评估，并结合实际数据支持的效率提升预期：  数据采集：通过多源数据融合技术，确保数据的全面性与时效 性。  模型训练：采用分布式计算框架，提升训练效率与模型精度。

11.1 项目计划与进度..............................................................................104 11.2 关键里程碑.....................................................................................108 11.3 风险管理与应对 数据请求、提供个性化服务等方面存在明显不足。例如，人工客服 响应速度慢、信息查询效率低、业务办理流程繁琐等问题，严重影 响了用户体验和行政效能。 在此背景下，引入 AI 大模型技术成为优化政务服务的关键突 破口。AI 大模型凭借其强大的自然语言处理能力、数据分析和决策 支持功能，能够显著提升政务服务的智能化水平。通过 AI 大模型 的应用，可以实现以下核心目标： 1. 提升服务效率：通过智能问 批流程、数据分析和预警系统等。通过技术赋能，推动政务服务 “ ” “ ” “ ” “ ” 从 被动响应 向 主动服务 转型，从 单一功能 向 综合智能 升级， 最终打造一个高效、智能、安全的现代化政务服务体系。 以下为关键目标的量化指标： | 目标维度 | 量化指标 | 预期目 标值 | |——————–|———————————|——————| | 服务效率 | 平均响应时间 | ≤30

法规及相关案例数据进行深度学习，以便在法律咨询、政策制定和 社会治理中能提供精准的信息和建议。 模型的架构将包括多层次的表现和处理机制，确保其能够在处 理复杂法律问题时展现出高度的灵活性与适应性。模型的核心包括 以下几个关键模块： 1. 数据采集与预处理模块： o 从国家法律法规数据库、政策新闻、案例库等多种来源 获取数据。 o 基于文本清洗、去噪、分词等技术进行数据预处理，确 保输入数据的准确性和一致性。 式，并且生成新的图像，应用于安全监控、医疗影像分析等领 域。 大模型的出现不仅提高了人工智能系统的性能和准确性，同时 也推动了相关技术的发展。然而，随着大模型在政务 AI 领域的应 用，如何保障其安全性、合规性以及透明度成为关键问题。因此， 在设计政务 AI 法制员大模型的过程中，必须考虑下述几个要素：  遵循法律法规：确保大模型的训练数据和应用不违反相关法律 法规，特别是数据隐私保护与安全。  透明化与可 系列功能，以满足日益复杂的法律需求和政务活动。以下是政务法 制员需具备的功能： 首先，政务 AI 法制员应具备法律法规检索功能，能够快速检 索、分析和应用与特定案件或政策相关的法律法规。这一功能不仅 要支持关键词检索，还应具备语义理解能力，以理解用户意图，提 供更加精准的法律意见。 其次，法制员应具备智能法条解析功能。通过自然语言处理技 术，法制员可以将复杂的法律条款转化为用户易于理解的语言，帮

了国产密码 的安全改造。 3.2 面临的问题 目前在密码应用上主要存在以下几个问题： 1、除了系统核心的用户身份认证技术采用的动态口令验 证过程采用国产算法加密外，协同平台重要数据和数据库 关键字段还未能使用国密 SM4 或 SM3 算法加密存储。 2、管理员在对协同办公平台服务器进行运维管理过程中 缺乏基于密码技术的身份鉴别机制，服务器有被非法用户 入侵的风险，特别是通过互联网进行远程运维时管理数据 据有被非法 窃取和篡改的风险。 3、用户在访问协同办公平台时采用明文传输方式，缺乏 密码机制保护敏感数据在传输过程中的机密性、完整性保 护机制，关键数据在通过互联网传输时有被非法篡改、非 法窃听的风险。 4、在公文发布、流程审批等关键交易环节，缺乏密码技 术确保审批文件、公文的真实性、完整性、抗抵赖性。 5、缺乏密钥生成、产生、分发、导入、导出、使用、销 毁等全生命周期管理及密码配套相关配套规章制度及应急 在需要扩充的时候能够方便快速的扩展，尽可能设计得简明，降低 各功能模块耦合度，并充分考虑兼容性。系统能够支持多种格式数 据的加密存储。 5.高可靠/高安全性原则 国产密码升级改造使用安全和可靠的国产密码体系，在关键设备上 采用双机热备的方案，防止密码服务在发生问题的时候影响业务的 连续性。 6.统一设计原则 统筹规划和统一设计系统结构。国产密码与业务系统相结合的系统 架构、数据模型结构、功能服务结构以及系统扩展规划等内容，均

； b) 知识图谱的数据来源宜具有多样性，包括但不限于政务数据库、文档资料、新闻报道等，且应 确保数据的准确性和时效性； c) 知识图谱的构建过程宜具备可追溯性，记录知识抽取、融合、推理等环节的关键信息，便于后 续的审计和优化； T/ISC 0079—2025 4 d) 宜支持对知识图谱进行可视化展示，使用户能够直观地了解政务知识之间的关联关系，辅助决 策分析； e) 知识图谱宜具备动 应支持 prompt 扩写能力，具备对输入 prompt 进行拓展的能力，通过引入更多的描述性词汇 和细节信息，以丰富原始数据的表达形式。这有助于提高模型的泛化能力和表现力； b) 宜支持对原始数据中的关键词或词组进行近义词替换，从而增加数据的多样性。近义词替换应 考虑词义、语法和上下文信息的相似性，以确保替换后的文本在语义上保持一致； c) 宜支持业界常用的数据蒸馏的方法对数据进行增强，以便按应用场景的要求提升数据集质量。 户输入的文本进行分析，理解用户的意 图，从而为后续的对话处理提供明确的方向； b) 应具备自然语言交互的能力，意图识别服务可以支持自然语言交互，用户可以使用自然语言进 行提问和查询，无需特定格式或关键词，使得对话更加自然和便捷； c) 应具备多轮对话支持的能力，意图识别服务可以支持多轮对话，可以在对话过程中动态地调整 意图识别结果，从而更好地引导对话过程； d) 应具备强大的后端知识库，意图

座引入行业特征数据， 实现垂类大模型开发 依托通用大模型，结合行业专有数据进行训练及微调的各类行 业大模型加速落地 2017 Google Transformer 模型成为加速大模型落地的关键 克服传统 RNN （递归神经网络）模型和 CNN （卷积神将网络）模型在自然语言 处理过程中的局限性 ，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大 政务行业大模型发展驱动：技术普及 来源： ，明晰大模型在政 务领域的适用场景和服务范围 ，逐步在政务办公、政府服务、公共管理等场景开展试点 ，与云服务厂商、运营商、人工智能技术 商 共同合作 ，打造标杆案例。政务大模型建设既是发展中国人工智能产业的关键组成 ，也是实现政务治理革新的有效工具。 大模型相关政策及在政务领域重点内容 上述地方政府所发布的关于人 工智能产业及大模型行业相关 政策均有覆盖大模型在政务领 域相关应用内容 型的落地实践提供指导和 规范， 并明确了政务大模型所 适用的 范围 ，主要包括政府 办公、政 务服务、公共管理 等领域 政务行业大模型发展驱动：政策鼓励 政务大模型建设是发展国家人工智能产业的关键内容 ©2024.6 iResearch Inc.

座引入行业特征数据， 实现垂类大模型开发 依托通用大模型，结合行业专有数据进行训练及微调的各类行 业大模型加速落地 2017 Google Transformer 模型成为加速大模型落地的关键 克服传统 RNN （递归神经网络）模型和 CNN （卷积神将网络）模型在自然语言 处理过程中的局限性 ，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大 政务行业大模型发展驱动：技术普及 来源： ，明晰大模型在政 务领域的适用场景和服务范围 ，逐步在政务办公、政府服务、公共管理等场景开展试点 ，与云服务厂商、运营商、人工智能技术 商 共同合作 ，打造标杆案例。政务大模型建设既是发展中国人工智能产业的关键组成 ，也是实现政务治理革新的有效工具。 大模型相关政策及在政务领域重点内容 上述地方政府所发布的关于人 工智能产业及大模型行业相关 政策均有覆盖大模型在政务领 域相关应用内容 型的落地实践提供指导和 规范， 并明确了政务大模型所 适用的 范围 ，主要包括政府 办公、政 务服务、公共管理 等领域 政务行业大模型发展驱动：政策鼓励 政务大模型建设是发展国家人工智能产业的关键内容 ©2024.6 iResearch Inc.