...... 10 8 政务大模型通用服务能力 .............................................................. 10 8.1 交互式问答 ...................................................................... 10 8.2 生成式 BI ............. 形成一 致、规范的文本数据。考虑文本的语法、语义和上下文信息，确保文本对齐和一致性； c) 应支持QA抽取能力，从原始文本中提取问题与答案相关信息的能力，以构建问答对数据。关注 问题的表述清晰度、答案的准确性以及上下文关联性，确保问答对质量； d) 应确保标注过程的可追溯性，便于后期数据审核和质量控制； e) 宜支持多人协同标注，提高标注效率。 6.2.1.3 数据增强 a) 应支持 prompt 对输入问题进 行预处理，识别重复问题并跳过已回答过的部分，或通过对模型输出的答案进行去重处理，针 对性优化实现； i) 宜支持对抗训练，提升模型抗干扰能力、提升对模糊表述（如口语）的理解能力，防止问答等 场景被误导； j) 宜支持多模态融合优化，统一文本、图像、语音等模态的语义空间。 6.3 模型评测 6.3.1 技术评估 a) 应支持由专业人员对模型进行人工评估，以获取更准确和全面的评估结果；

.................................................................................... 31 案例一 北京智能政务问答知识中枢..................................................................... 31 案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 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 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 治理研究中心 心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 3.工单智能化处理 工单的处理效率直接影响政务热线的服务质量。大模型支持工单智能生成、 清华数据治理研究中心 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

办事人员事项办理完成后，后续 关联的事项或者相关的事项办理 无人告知 解决思路 服务 好问 服务 好找 网站 好查 位置 好搜 停车 好停 好填 好报 秒批 秒办 千人 千面 安全 快捷 智能问答、主动推送 自然语言处理 AI 机器学习 语音识别 个性推荐 精准搜索、知识关联 知识图谱 语音识别搜索 知识组织 千人千面、安全快捷 人物画像 知识图谱 图像分析 视频识别 OCR 自动抓取 语音分析 视频分析 愿景目标 办事人更方便、更安全，政府服务更高效、更可靠 智慧政务 服务好问 服务好找 好填好报 秒批秒办 千人千面 安全方便 智能客服、智能问答、城市政务名片 智能搜索、智能引导 智能填表、智能核验、自动受理 智能审批、智能接口、 RPA 流程机器人 智能推荐、用户空间 人脸 / 声纹识别防伪、智能评价、智能监管 办事人 政府 材料复用  暂存暂交 填表服务  智能填报  智能摘要  信息复用 建设成效 让政务服务全流程更“好办、智办” 服务门户 咨询服务  政务名片  智能客服  智能问答 事项申报 个性化服务  智能推荐  智能搜索  智能标签 引导服务  统一预约  VR/AR 大厅  导航 / 停车诱 导  智能引导  智能叫号  智能查询

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发布星智政务垂直领域大模型。 星智政务大模型能够通过插件链接政务专题库（如城市建 设的数据专题库）等，满足客户实际的数据咨询需求（如城市 交通情况、教育情况），并实现面向政务相关事项的查询、推 理、分析以及问答能力。目前星智政务大模型在包括武汉等几 个城市落地过程中。 以数字人为载体，率先落地问政与看数两个场景 基于大语言模型，以数字人“小鲸”为载体，面向“问 政”与“看数”两个场景，实现（1）面向政务工作人员的政务 ......................................................................................7 图表 6 户口迁移问答 .................................................................................................. ................................................................................7 图表 7 路灯报修途径问答 ......................................................................................................

ChatGPT 应用于知识检索， 是使用占比最高的场景；54.3%的公务员认为，知识检索功能为其提 供了传统方法无法提供的信息和创意。7横须贺市还利用 ChatGPT 开 发并上线了面向其他政府部门的问答系统，以供其他城市查询和了解 本市政府 ChatGPT 的使用情况。日本千叶县开展的生成式人工智能 应用调查结果显示，约 70%的公务人员认为使用 ChatGPT 等大模型 工具能提高其业务效 功率。多轮对话交互还能助力政务问询系统实现业务办理全程引导和 协助，打造“对话即服务”“平台即助理”等政务服务提供模式。 目前，大模型技术已在问询系统中的政务热线电话、政府门户网 站问答机器人以及专业领域政务知识问答系统等三类细分场景落地。 一是助力政务热线智能化。例如，韩国首尔市 120 茶山呼叫中心 计划将 ChatGPT 应用于其城市咨询热线中，推动违规信息举报、信 访处理和咨询等事务的全自动化。葡萄牙政府正在测试基于 Jamie”了吗？政府科技局更新政府聊天机器人的洞见》，2023 年 9 月。 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 12 相关政策和项目查询。葡萄牙政府利用大模型技术辅以法律专业知识 训练，开发司法领域知识问答指南项目，向公民提供关于司法诉讼程 序、证件办理程序等相关咨询服务。新加坡政府科技局将大模型技术 引入 SupportGoWhere 政府援助申请网站中，居民可直接通过情况描 述获得可申请的援助项目信息。

技术的应用正是其中的一项重要内容。  政策支持力度增强：中央及地方政府相继出台一系列政策，鼓 励使用新兴技术以提高政府服务的智能化和精准性。  应用场景日益丰富：政务 AI 的应用从最初的智能问答逐渐扩 大到复杂的决策支持、风险预警、信息分析等领域。  数据开放与共享提升：各级政府部门推动数据资源的整合与开 放，使得 AI 能够获取更多的数据支撑，进一步提升其应用效 果。  市 政府法律事务处理的效率和准确性，推动法治政府建设。具体目标 可归纳如下： 首先，通过整合现有法律法规、政策文件、案例分析等资源， 构建一个覆盖广泛、信息丰富的知识图谱，确保模型具备扎实的法 律基础。 其次，开发智能问答系统，使用户能够通过自然语言查询与法 律相关的信息，系统能够快速识别并提供准确的回答，降低公众对 法律信息获取的门槛。 第三，建立智能文书生成模块， automating legal documents 相应的法律知识普及内容，以确保每个群体都能获取到适合自己的 法律知识。 其次，建立一个涵盖广泛法律知识的线上学习平台。该平台将 提供法律基础知识、法规解读、案例分析等多种形式的学习资源， 同时结合 AI 技术，提供智能问答功能，便于用户随时获取法律信 息。我们将积极与法律专家合作，确保内容的专业性和时效性。此 外，我们将通过数据分析跟踪用户的学习进度和反馈，持续优化学 习资源。 接下来，开展法律知识宣传活动，通过线上线下相结合的方式