随之激增，迫切需要运用新的技术手段解决政府回应能力不足问题。 以 12345 政务服务热线为例，2020-2022 年北京市受理群众热线反映 分别为 1104、1485、7592 万件，三年增长 588%，其中，简单的咨询 答复类热线 2022 年占比达 88%。利用生成式 AI 智能交互、文档制作 1 IDC，《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》，2022 年 12 月。 2 参见 https://www 等核心能力，能大幅缓解超大城市热线咨询激增带来的服务压力。3 AIGC 时代数字政府建设也将面临新的变革机遇。其一，改变现 有人机互动模式，推动“互联网+政务服务”向“智能+政务服务”演 进升级。在服务需求端，通过拟人化交流、类人化互动，大模型能够 增强问询系统对用户自然语言和问询上下文的理解能力，自动精准抽 取用户需求，提高回复准确性和办事成功率；在服务供给端，能够实 现对服务引导、咨询等重复性工作的取代或智能辅助，大规模替代和 应用，日本中央政府 部门农林水产省、一级行政区划东京都、地方政府横须贺市等也均在 政府办公中使用 ChatGPT 等大模型工具。在应用场景上，覆盖了文 本生成、服务提供、决策分析到科研创新等多类场景，大模型作为辅 助工具融入到政府活动的方方面面。此外，也有个别地区或部门出于 数据安全风险等原因颁布指令，有期限地禁止公务人员使用大模型工 具，如美国环保局、缅因州政府等。 表 1 各国（地区）政府对大模型技术的应用情况

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系数据存储（ ROLAP ）的统计、 分析类应用功能设计、开发、试 点和推广。与此同时，搭建数据 仓库平台，统一定义元数据标准， 建立和完善“多维数据存储 （ MOLAP ）”平台，建立基于数 据仓库的知识库、决策分析模型； 基于数据仓库和数据集市进行数 据挖掘，实现分析、决策类的复 杂税收分析应用功能。 结合金税工程三期应用 采用渐进方式建立起来。 税务底层数据 概念模型包含 了户、钱、行、 传播媒介、纳 税人财务以及 外部宏观分析 的六个顶层模 类。基于这六 个顶层模型类 将生成 13 个子 类。 税务底层数据概念模型 税户 帐户 纳税人 发票 申报 退库 宏观 财务 发票 纳税人 纳税人产品 税务底层数据逻辑模型 纳税项目 监管信息 数据平台 稽查类 服务类 数据仓库模型设计－指标体系 税户类 发票类 文书类 税政类 核定类 其他 申报类 会计类 统计类 计划类 票证类 其他 案源类 案卷类 实施类 执行类 机构类 其他 渠道类 内容类 改革类 信息类 其他 执法类 救济类 考核类 业绩类 其他 数据应用指标体系

革 ，为企业数字化转型注入了强大的驱动 力 u 各行业放宽民营企业准入门槛 u 混合所有制改革分化央企成长 u 行业变革催生强壮独角兽企业 u 双创政策继续培育市场新主体 u 国有资产统计及报表编制工作 u 提升自主创新能力专项行动 u 对标世界一流管理提升行动 u “ 总部机关化”问题专项整改 央国企信创数字化转型的驱 动力 国资政策要求 u 加强管控 u 降低成本 u 场景设计 新兴技术分析 信创数字化转型 现 状和展望 Construction 实施和优化 Analysis Blueprint 22 构建数字中台实现能力的共享及复用 将企业 IT 能力进行沉淀 ，实现业务应 用 的灵活定制 ，适应公司业务的快 速变 化和发展 统筹建设数据中心、网络和云平台 按照集约化建设原则 ，实现资源共 享 ，根据央国企商密和国密信息安 支撑和驱动央国企战略管控 围绕人 、财 、物和信息等共性资 源 ，构建央国企范围综合服务平 台 ，提高行政管理工作效率 总体需求分析 央国企信创数字化转型总体需求 分析 建立数字化管控机制及组织 保障体系 持续赋能 ，做好数字化人才 建设 采用国产化技术实现安全可控 采用信创基础软硬件技术产品 ，构 建基于内生安全的安全自主可控体 系 建立支撑央国企信息化建设的标

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显著代差。某省统一身份认证平台的数据显示，每月发生约 1500 次接口超时故障，其中 83%源于老旧系统对接问题。 人力资源配置矛盾日益凸显。政务服务窗口人员年均处理 2.4 万件标准化事项的同时，还需应对 9 类非标场景，导致培训成本增 加 35%。某省会城市测算显示，引入智能问答系统后，常规咨询处 理时效从 8 分钟缩短至 40 秒，但复杂场景转人工率仍高达 45%， 暴露出现有系统的认知局限。 数 89%，较传统方法节省 65%的人工复核时间。 知识处理能力通过三重保障机制实现突破：基于 5000+政务知 识点的动态更新体系，配合多源知识校验算法，政策法规类问答准 确率稳定在 91%以上。特别在跨部门业务协同场景中，可自动关联 住建、社保等 6 大系统的 124 类数据字段，生成完整办事指南的耗 时从 40 分钟缩短至 3 分钟。知识图谱构建效率对比实验表明，在 建立市级人才引进政策图谱时，DeepSeek 首先，多源异构数据融合能力突破传统政务数据孤岛限制。通 过分布式 ETL 引擎支持日均 PB 级数据处理，兼容结构化数据（如 MySQL/Oracle）、半结构化数据（JSON/XML）及非结构化数据 （公文扫描件/会议录音），实现工商、税务、社保等 12 类政务数 据源的自动对齐。典型应用案例中，某省级政务平台接入 DeepSeek 后，将原本需要 45 天的人工数据整理周期缩短至 72 小 时，数据字段匹配准确率达到

智慧税务大数据分析平台综述 1 智慧税务大数据分析平台总体架构 2 智慧税务大数据分析平台演进路线 3 智慧税务大数据分析平台一期实施重点 4 智慧税务大数据质量管理平台 5 6 Page 3 智慧税务管理分析类应用建设现状基本分析 关注的内容 存在的问题 基本的现状  集团数据仓库累积数据没有充分利用  缺乏面向整个智慧税务大数据的统 一、完整的数据视图；  缺乏支撑智慧税务大数据日常业务运  数据质量治理；  元数据管理；  数据标准建设  数据整合；  数据应用建设；  数据平台的软硬环境  …… 面临的主要问题： 1. 未建立税源信息语义标准及数据采集规范。 2. 税源信息采集通道狭窄，缺乏有效的采集工具，无法保证采集质量。 3. 载体限于增值税发票。“金税工程” 三期仍然未解决税源的基础数据——交易数据采集问 题。 4. 税源管理 推进财税物联网系统，提高税源信息管理能力——系统能力建设 税务管理未来展望 大幅度提升税务管理涵盖面和服务效率： 1. 税源数据的完整性得到大幅度提升 ◎ 由“开票数据”和“申报数据”拓展为 “交易及交易过程数据”和“交易相关数据” 2. 税源信息分析处理方式的变革 ◎ 由 样本抽样数据分析 变革为 全数据（全样本）分析 ◎ 由 单纯统计归纳数据分析 变革为 多因素相关性动态分析（大数据分析）

/ 专有数 据 ，结合业务场景特点 ，对模型进行个性化定制 升级场景应用服务能力 将行业大模型能力与政务场景应用结合 ，进一步提升政府 办公、政务服务、公共管理等场景智能化能力 ，提升政府 管理及服务效率 通用大模型 大语言模型 视觉大模型 语音大模型 多模态大模型 构建智能平台 将大模型能力下沉 ，与云基础设施、大数据、开发平台 等 更多功能性组建结合 ，提升数字化基础设施运行效率 4 以安全合规为基本原则 ，模型支持私有化部署 ，并配置 本 地化团队提供覆盖模型相关各环节的配套服务 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 能力 重点 模型 特点 AIGC 及政务行业大模型逐步在全球各国政务场景中落地 国家 罗马尼亚 总理使用类 ChatGPT 的 AI 助手 澳大利亚 内政部

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税务行业信息化解决方案 Confidential （内部资料，注意保密） 中国移动通信集团湖北有限公司 2025-6-5 目 录 1. 行业现状及需求分析.........................................................................5 1.1. 行业现状概述......... ........34 3.集团标准化产品解决方案.............................................................35 3.1. 基础通信类.................................................................................................35 ......................................................................................39 3.2. 办公管理类.................................................................................................40