办事情形不清晰，有兜底条款，如 其他材料”等 系统复杂：政务服务平台、本级自建 / 上级垂管系统、 OA 等 网上申报体验差 用户多次登录、表单重复填写、材料重复提交等 申报材料准备难 窗口办事效率低 一个复杂事项需办事人员在多个系统切换登录、重复录入 挑战 需 求 侧 供 给 侧 部门之间协作难 部分材料需要中介机构提供、证明类材料需要提前准备等 线下跑动次数多 业务分散、系统独立，部门协作系统对接工作量大 数据供需不匹配，汇总数据无法支撑实际场景和应用 关键痛点 服务体验待提升 业务协同缺支撑 数据共享使用难 服务使用受限制 省市区各级事项标准不统一，线 上办事比例低、线上线下融合难 业务系统烟囱化，综合类业务缺 乏统一协同调度 部门间数据标准不统一，系统数 据互联互通难，数据难有效使用 特殊人群难以到政务大厅办理政 务事项 6 1 2 3 政务服务趋势和挑战 “ ” 一网通办 政务服务解决方案 表单自动预填 证照 / 材料自动关联 材料审核 要点关联 情形 引导 表单填写 & 材料上传 提交 申请 办件 预审 统一 收件 办件 分拨 办结 发证 APP 委办局国垂 / 省垂 业务审批系统 ROMA 办 件 / 审 批 数 据 网站 大厅 委办局自建 业务审批系统 统一事件服务 多渠道办理 事项查询 API 接口 办件运行 API 接口 证照获取接口 材料获取接口

罗马尼亚 总理使用类 ChatGPT 的 AI 助手 澳大利亚 内政部 为代表的基于大模型底座开发的 AIGC 应 用 出现 ，引发了人工智能与传统行业融合的新一轮热潮。近期， LLaMa 模型的开源有效降低了模型开发技术难度和开发成本 ， 使开发 者可以基于预训练大模型底座进行微调构建行业垂类模型 ，使行业定制化模型成为可能。在以大模型为代表的人工智能技 术加速迭 代的背景下 ，全球各国均积极尝试在政务领域中内容生产、人人交互、信息总结、公文整理等相关环节引入大模型能力 ， 推动政务 需参数规模较低 ，训 练周期较短 支持离线部署和 升 级 ， 可有效保证 数 据安全性 ， 满足 行 业监管要求 通过在通用大模型底 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

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提升了审计工作的效率与质量。 山东 · 青岛市 2025-06-11 城市管理局打造的公共诉求分析系统，通过 Al 大模型实现智能派单流转，使群众满意率 提升 6.9%; 青岛市人社局构建类案同裁新 范 式，将裁决文书生成时间压缩 50% 以上。 DeepSeek 大模型运用先驱者 、党员 教 育 、 志 愿 服 务 等 数 十 个 专 题 数 据 分 析 ， 构 建 关 键 指 标 1 8 0 余 个 ， 衍 生 指 标 千 余 个 ， 形 成 了 “ 数 据 种 类 齐 全 、 数 据 精 度 合 格 、 数 据 架 构 合 理 、 数 据 指 标 完 善 ”的“一站式数库”。 1 个中心 +N 个数据专题，党建情况“一屏统揽” “ 智慧党建”大数据中心 正式牌员 2016-12-2614:26:37 【范左容】临阻经过支部书选济的核于 2016- 12266 为了建筑性 8S 社区 死委道式免员 2016-12-2614:26:17 t 免类友 哪胜相过支递书记 的楼于 2016- 12-266 为了建村实 区 党能正 式员 2016-122614.26.57 具 友 1 畅 江支第书记济世的核于 2916-12-265 为了

清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据 清华数据治理研究中 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研 7 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 革向主动治理、未诉先办深化。2021 年 11 月，北京市委深改委通过了《关于推 动主动治理未诉先办的指导意见》，探索将诉求问题转变为主动治理任务，拓宽 主动发现问题的渠道，并对“每月一题”、治理类街乡镇等改革探索进行了固化 提升。 2.改革成效 回顾 2017 年以来的改革历程，“接诉即办”改革以一条热线撬动城市治理 变革，在自上而下组织保障、“以人民为中心”治理理念和协同联动工作机制的 16 个网络渠道，打 造从耳畔到指尖的全方位服务热线。12345 热线还会同市市场监管局建立消费争 议快速和解绿色通道，将京东、美团等近百家互联网平台企业消费者诉求信息优 先直派企业和解，实现消费类诉求的快速流转和办理。北京市还强化了新词追踪、 热词词云、社情民意感知、事项分析平台等功能的建设，动态调整高频问题的答 复内容，显著提升了“京京”智能问答机器人的服务能力。针对特殊群体，依托 清华数据治理研究中心

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

建筑产品个性化、非标准化； . 项目管理、施工现场管理； . 多业务模式： PPP 、 EPC 、 BOT 等； . 重资产类企业。 . 服务类企业细分行业差异大； . TO B 和 TO C 发展不平衡 ， TO B 业 务数字化转型场景丰富； . 用户习惯多变 ，需要企业应变能力 用物联网技术、利用机器大数据。 . 清洁能源持续发展； . 整个能源产业从产能扩展转向智能 发展 ，如智能炼化、发电； . 更重视降本提效； . 重资产类企业。 . 打造柔性、智慧供应链； . 增加线上服务业务范围 ，推动虚拟服务 网 点建设 ， 向智慧服务转变； . 创新商业模式、服务模式； . 基于互联网平台拓展 融入智慧城市体系。 . 具体分为流程制造和离散制造； . 重资产类企业； . 生产制造全过程复杂 ，企业价值 链 复杂 ，产业供应链复杂。 数字化转型重点场景 不同行业央国企信创数字化转型 特点 行业特点 共同点 建筑类 服务类 行业 能源类 制造类 24 2 数字化转型 央国企数字化转型是对企业业务全方位的重塑，包括企业战略、营销、商品、商业模式、管理乃至企业文化

建筑产品个性化、非标准化； . 项目管理、施工现场管理； . 多业务模式： PPP 、 EPC 、 BOT 等； . 重资产类企业。 . 服务类企业细分行业差异大； . TO B 和 TO C 发展不平衡 ， TO B 业 务数字化转型场景丰富； . 用户习惯多变 ，需要企业应变能力 用物联网技术、利用机器大数据。 . 清洁能源持续发展； . 整个能源产业从产能扩展转向智能 发展 ，如智能炼化、发电； . 更重视降本提效； . 重资产类企业。 . 打造柔性、智慧供应链； . 增加线上服务业务范围 ，推动虚拟服务 网 点建设 ， 向智慧服务转变； . 创新商业模式、服务模式； . 基于互联网平台拓展 融入智慧城市体系。 . 具体分为流程制造和离散制造； . 重资产类企业； . 生产制造全过程复杂 ，企业价值 链 复杂 ，产业供应链复杂。 数字化转型重点场景 不同行业央国企信创数字化转型 特点 行业特点 共同点 建筑类 服务类 行业 能源类 制造类 24 2 数字化转型 央国企数字化转型是对企业业务全方位的重塑，包括企业战略、营销、商品、商业模式、管理乃至企业文化

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 为金融业务创新（客户服务创新、产品创新等）创造了有利条件 4. 提升建设效率 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 据交换组件  企业内部业务系统产 生的结构化数据，包 括两大来源：  集团零售业务数据，数 据存储在 Oracle 、 SQLServer 、 MySQL 和 MongoDB 四类数据库  智慧税务大数据互联网 金融业务数据，数据存 储在 MySQL 数据库  Perl 程序  数据采集，调用 Perl 文件模块相关函 数，轮询指定目录， 获取数据文件 

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 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 98.6%。 其次，实时决