个国家或 地区已将大模型应用在政府事务管理中，场景覆盖政府内部办公、政 务信息公开、政务服务提供、民生服务优化和国防航天等 5 大领域 13 个细分场景。从应用深度看，部分国家在政务领域的大模型认知率、 利用率达到较高水平，罗兰贝格咨询公司预计，在充分应用的前提下， 预计大模型将推动公共服务行业降低 1.8%的经营成本。从部署推进 看，新加坡、日本、美国等实践较为靠前，已推动地方分散探索向集 用于各地智慧城市建设、 政务服务提供中，成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需 要强化前瞻部署，主动应对新技术变革带来的机遇和挑战，从战略、 业务、组织、风险多个层面对大模型技术形成充分认知，加快探索适 合我国的政务大模型开发和应用可行路径，加速政府治理现代化。 目 录 一、AI 大模型带来政府治理变革新机遇 .................... 国家政府门户网站 18 以色列 总统使用 ChatGPT 撰写会议致辞 来源：根据公开资料整理 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 4 从应用深度看，大模型在政务领域的认知率、利用率达较高水平， 应用前景广阔。人工智能研究公司 Goatman 发布的调研数据显示， 50%以上的日本都道府县政府在使用 ChatGPT。4日本野村综合研究 所开展的网络问卷调查显示，政府部门对

外，法制员还需对新出台的法律法规进行解读，并将其及时传达给 相关部门，确保政策实施的合规性。 再者，法制员在政府与公众之间搭建沟通桥梁。他们不仅需要 处理公众对政府决策的法律咨询，还需就政府的法律政策进行沟 通，以提升公众的法律认知和合法权益保护意识。这一角色的发 挥，有助于增强政府的透明度和公信力，提高公众对政府的信任和 满意度。 此外，法制员还需要参与政府内部的法律风险评估工作。他们 通过对政策实施过程中可能出现的法律问题进行分析，提出改善建 文、音频等多种形式进行传播，利用现代传播手段，让法律知识更 易于接受和理解。我们将定期推送与社会热点相关的法律知识，以 提高公众的法律意识和自我保护能力。 最后，可以通过评估调查收集公众对法律知识的认知度、需求 及反馈信息，持续改善法律知识的普及策略。定期发布《法律知识 普及报告》，提供数据支持和案例分析，进一步加强和完善法律知 识的传播体系。 通过以上措施，我们将全面提升公众的法律素养，增强法治意 参考和分析。用户可以根据案件类型、法律问题或法院判决结果等 条件筛选相关案例。通过数据挖掘技术，该模块能够提取案例中的 关键信息，帮助用户更好地理解法律适用。 还需设置法律培训模块，提供在线课程和知识问答，以提升用 户的法律认知。此模块可以包含互动式学习、模拟考试和经验分享 等功能，鼓励用户在轻松的环境中学习法律知识，并实时检测学习 效果。 最后，反馈机制模块将收集用户使用过程中的反馈与建议，对 系统进行不断优化。

个相关搜索 3,220,000 个相关搜索 9 科技支撑 党建文化工作 O U R P L A N 沉浸式全景互动影片 利用现代化的 VR 制播技术 , 加深青年党员、广大群众 对我党历史的认知 , 与沉浸式学习的新颖体验； VR 眼镜 配合 VR 眼镜使用：以智能眼镜为运行 系统的显示装备 智能手机 配合智能手机使用：以智能手机为运行 系统的显示装备 VR 一体机 配合 VR

政府正探索“人机能力互补”模式 ，也 就是 AI 承担标准化流程 ，人类聚焦政策创 新与复 杂矛盾调解 ，以此实现“效率与温 度”的双 重提升 在拥抱技术的同时 ，各地政府始终保持清 醒 认知。针对大模型存在的“幻觉”风险、算 法 黑箱等问题 ，应该划定清晰应用边界： AI 仅辅助服务性工作 ，涉及行政决策、法律 文 书等核心政务仍由人类主导。“政务服务 宁 可慢一点 ，也要守住准确性底线。” BERT 等）作为 核心组件 ，构建的能够执行特定任务、与环境交互并做出决策的人 工智能系统。这些智能体具有自主性、交互性、适应性等特点 ，能 够模拟人类的认知和决策过程 ，提供更加自然、高效和个性化的交 互体验。它们能够处理海量数据 ，进行高效的学习与推理 ，并展 现 出跨领域的应用潜力 AI Agent 的诞生就是为了处理各种复杂任务的 风险防范与应急处置 完善内部机制 n 建立信息公开审查制度 ， 坚持“先审查、 后公开” 原则 n 开展保密教育培训 ， 强化人员对数据安全法和网 络安全法的认知 遵循法律法规 n 遵守《数据安全法》 《生成式人工智能服务管 理暂行办法》等法规 ，确保数据来源合法且 处 理合规 8.1.6 政府工作人员使用 AI GC 工具的注意事 项 n 法律与制度保障

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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。 数据安全与合规要求形成双重约束。根据《政务信息系统整合 共享实施方案》技术要求，各级平台需实现 100%等保 2.0 三级认 证，但实际达标率仅 79%，主要卡点在于传统系统难以满足实时审 优先选择政务系统 内部高频使用平台进行精准投放，例如在 OA 系统首页设置动态浮 窗，展示智能体处理公文审批、数据填报等场景的效能对比数据。 推广阶段 核心目标 关键动作 时间周期 预热期 认知建立 制作 3 分钟功能演 示视频，在政务云 平台轮播 2 周 启动期 行为转化 开展”智能体应用能 手”评比，设置流程 优化奖 1 个月 推广阶段 核心目标 关键动作 时间周期 深化期 个工作日。 10.2.2 用户接受度低 用户接受度低是政务系统智能化转型中的常见管理风险，主要 源于传统工作习惯的路径依赖、对新技术的认知不足以及交互体验 的落差。为系统性解决该问题，需从用户分层管理、渐进式推广、 反馈闭环三个维度切入实施。 针对不同用户群体的认知差异，建议采用分角色培训策略： 用户类型 核心痛点 培训重点 成效指标 基层办事员 操作流程改变 智能体辅助决策的实操演练 单件处理时效提升

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