.........................................................................................97 5.1 开发阶段划分......................................................................................98 5.1.1 原型开发与测试 份材料，其中 3 份为跨部门重 复材料；其次是知识管理断层，政务服务知识库更新滞后实际政策 变更平均达 17 天，导致 30%的咨询需二次转接；再者是决策支持 不足，85%的政务数据仍停留在事后统计阶段，未能实现实时态势 感知。某直辖市 2024 年政务服务评估报告指出，群众对”智能服 务”的满意度仅为 68 分，显著低于其他数字化服务指标。 技术债务积累导致运维成本持续攀升。典型地市级政务云平台 95%以上的服 务可用性。某地市行政审批局接入测试显示，系统对接耗时仅 3 人 日，与原有 OA 系统的单点登录集成成功率 100%。 安全合规性通过四层防护体系保障：数据传输采用国密 SM4 加密，存储阶段实施字段级脱敏，审计日志覆盖全部 AI 操作轨迹。 在等保 2.0 三级要求测试中，用户隐私数据识别准确率 99.6%，非 法请求拦截率 100%。特别开发的政策术语过滤模块，可自动检测 并修正

 系统集成方案：制定详细的系统集成方案，确保新技术的引入 不会干扰现有系统的正常运行，同时保证数据的安全性。  成本控制与效益分析：通过详细的市场调研和技术分析，制定 合理的预算，并通过阶段性的效益评估来调整策略。  法律法规遵循：与法律专家合作，确保所有技术和应用都符合 最新的法律法规要求，避免法律风险。 通过上述措施，我们相信可以有效地将 AI 大模型技术应用于 全省一体 、 存储、使用和销毁的全生命周期管理，以确保数据的准确性、一致 性、完整性和时效性。首先，在数据采集阶段，需明确数据来源的 合法性与合规性，建立数据采集标准，确保数据的规范化和标准 化。对于异构数据源，应通过数据清洗和转换技术，消除数据中的 噪声和冗余，提升数据质量。 在数据处理阶段，采用自动化数据校验工具，对数据进行实时 或批量校验，识别并纠正数据异常。例如，通过规则引擎实现数据 、一 致性、时效性等）进行实时监控，并生成数据质量报告，供决策参 考。 对于数据存储阶段，采用分布式存储架构，确保数据的高可用 性和安全性。同时，通过数据备份与容灾机制，防止数据丢失或损 坏。在数据存储过程中，定期进行数据审计，识别并修复数据漏洞 或错误，确保数据的长期可用性。 在数据使用阶段，建立数据访问权限控制机制，确保数据的安 全性和隐私性。对于 AI 模型训练所需的数据，需通过数据脱敏、

.....................................................................................170 12.1.1 项目阶段划分................................................................................................. 识与社会实践经验，确保其在法律服务领域的持续领先地位。 此外，模型的安全性与隐私保护也应引起重视。所有数据的使 用必须遵循国家法律法规，如《个人信息保护法》等，确保用户数 据的安全与隐私得到有效保护。在设计与部署阶段，务必考虑数据 加密、访问控制及审计追踪等安全措施，确保模型的合规性。 综上所述，政务 AI 法制员大模型的设计方案旨在通过先进的 技术手段，提高政务服务效率，支撑智能法治，推动法治政府建设 判别模型的基本工作流程包括数据收集、特征提取、模型训练 和推理。在数据收集阶段，我们需要从历史法律案例、政策文件和 公众咨询记录中获取足够的信息，确保训练数据的多样性和代表 性。特征提取则是将原始数据转化为模型可以处理的数值特征，例 如，对于法律文本，可能会提取关键词、句子长度和文本复杂度等 特征。 在模型训练阶段，可以采用如支持向量机(SVM)、决策树、随 机森林、神经网络等多种算法，这些算法各具优势。支持向量机在

实时分析类应用通常使用 CEP 、 ESB 等技术实现 Page 28 大数据分析平台总体架构——平台发展不同阶段对应应用 工作负载复杂度 大数据平台发展阶段划分 操作为主阶段 什么正在发生？ 动态数据仓库阶段 让正确的事情发生！ 分析为主阶段 为什么会发生 报表为主阶段 发生了什么 预测为主阶段 将会发生什么？ 批量 随机查询 数据分析 持续更新加载 / 短查询 基于事件的动态触发 持续深化数据管控体 系，形成智慧税务大 数据企业级的数据管 控体系 应 技 管 一期 2013.10 当前位置 未来 持续优化提升阶段 第一阶段 第二阶段 第三阶段 Page 43 大数据分析平台演进说明——基础数据平台 阶段划分 建设内容 预期效果 第一阶段 搭建数据交换平台，部署 NAS 存储集群，设计并实施数据库交换 组件和数据区交换组件 搭建基础计算平台，设计并实施贴源数据区，以 实现了数据平台内部个数据区之 间、数据平台与外部系统间的双向 数据传输 实现了业务数据按照贴源数据模整 合 实现了数据按照生命周期的归档管 理 实现了内部管理分析环境搭建 实现实时分析环境搭建 第二阶段 数据交换平台增强和优化，包括：大数据交换组件设计实施 基础计算平台增强，包括：引入更多的数据源，增强贴源数据 区；设计并实施主题数据区，打破业务条线整合数据；设计并实 施大数据区，实现

加密技术和访问控制机制，保护敏感数据。  用户体验优化：通过自然语言交互和个性化推荐，提升公众和 政府工作人员的满意度。 在具体实施过程中，政务办公大模型 AI 的建设需结合地方实 际需求，分阶段推进。初期可通过试点项目验证技术可行性，逐步 扩展至更多政务场景。同时，建立完善的技术支持体系和培训机 制，确保政府工作人员能够熟练运用 AI 工具。通过持续优化和迭 代，政务办公大模型 AI 显著提高了工作质量，为政府部门的现代化办公提供了有力支撑。 1.3.2 数据安全需求 在政务办公大模型 AI 公共支撑平台的建设中，数据安全需求 是核心考量之一。政务数据涉及国家机密、公民隐私和公共安全， 因此在平台设计阶段必须严格遵循国家相关法律法规，如《网络安 全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》。首先，数据加密是 保障数据安全的基石。平台应采用符合国家密码管理局标准的加密 算法，对存储和传输中的数据进行端到端加密，确保数据在静止和 在模型训练过程中，采用渐进式训练策略，结合迁移学习和领 域适应技术，将通用大模型（如 GPT、BERT）快速适配到政务场 景。训练过程分为预训练和微调两个阶段： 1. 预训练阶段：基于大规模政务通用数据集，训练基础模型，学 习通用语义表示。 2. 微调阶段：针对具体政务任务（如公文生成、智能问答），在 特定数据集上进行精细化训练，提升模型在目标场景中的表 现。 为提升训练效果，引入多任务学习和混合精度训练技术。多任

模型需部署在具 备高性能计算能力的硬件环境中，推荐采用 GPU 加速的服务器集 群或云计算平台（如 AWS、Azure、AliCloud）。模型训练阶段， 可利用城市治理的历史数据进行离线训练，并通过交叉验证和误差 分析优化模型参数。在线推理阶段，需设计高效的接口层（如 RESTful API 或 gRPC），实现模型与业务系统的无缝对接。为确保 模型的实时性和稳定性，可采用容器化技术（如 DeepSeek 模型后，模型训练与优化是 确保其高效处理事件的关键环节。首先，需要构建一个高质量的训 练数据集，该数据集应涵盖多种城市治理场景，包括但不限于交通 管理、公共安全、环境监测等领域。数据预处理阶段，需对原始数 据进行清洗、去重和标注，确保数据的准确性和一致性。对于标注 数据，可以采用半自动化的标注工具结合人工审核，以提高标注效 率和质量。 在模型训练过程中，采用分布式训练框架（如 TensorFlow 添加等）扩充训练数据，提升模型的鲁棒性。 - 迁移学习：利用在 大规模通用数据集上预训练的模型，通过微调（Fine-tuning）使 其适应政务城市治理的特殊需求，从而减少训练时间和计算资源消 耗。 最后，在模型优化阶段，可以采用自动化机器学习 （AutoML）工具（如 Google 的 AutoML 或微软的 NNI）来自动 搜索最优的模型结构和超参数配置。优化后的模型需进行全面的性 能评估，包括精确率、召回率、F1

大数据云平台工程涵盖业务内容多、涉及范围广、建设周期长， 为了完成工程的总体建设目标，需要一个逐步推进和逐渐完善的过 程，必须依据循序渐进、分阶段、有步骤、重点突破的建设原则。 一期工程计划于 2019 年底建成。其中，一期建设阶段 5 个月， 运维应用（试运行）阶段为 6 个月，系统计划于 2019 年底完成终验。 8 大数据云平台实施方案 第二章 需求分析 2.1 政务业务目标需求分析结论 大数据云平台工程的建设从建设规模、建设思路、建设内容和 建设所用的技术都是一种全新尝试和摸索，是对建设单位能力的考 验。在大数据云平台工程建设过程中要将遇到的问题和困难进行排 序，优先解决简单问题，稳扎稳打，分阶段出成果，逐步见效、逐 步优化。  利用现有、整合资源 本着节约的原则，突出建设重点，注重高效实用，充分利用已 有基础，防止推倒重来、重复建设。整合各级、各部门社会治理所 需资源，尤其在数 3.3.1.6 标准规范体系 大数据云平台工程的建设将遵循国家、省、市及行业相关的各 26 大数据云平台实施方案 项标准和规范进行设计和建设。 3.3.2 技术架构 本系统技术架构采用现阶段比较流行的 Web 应用程序开源框架， 即 struts+spring+hibernate 的一个集成框架。具体架构图如下： 图 2 技术架构图 本系统框架从职责上分为四层：表示层、业务逻辑层、数据访

DeepSeek，热线系统拓展了智能文本机器人应答、智能辅助填单、智 能工单分类和智能工单转派等功能，充分展现了人工智能大模型在提升政府服务 效能方面的巨大潜力。 就目前而言，对 DeepSeek 的探索和应用仍处于起步阶段，未来需要深入探 索大模型工具在更多政务场景中的创新应用。同时，利用大模型工具开发更多智 能化、个性化的政务服务应用，切实降本增效，是未来发展的重中之重。这不仅 有助于提升政府服务的质量和效率，也有助于推动数字政府的智能化转型。 年，国家信息产业部正式启用了政府热线 号码 12345。此后，各地市政府相继将市长热线与其他部门的专线合并，成立城 市 12345 政务热线。 回顾政务热线的发展历程，大体可分为三个阶段：信息化阶段、数字化阶段、 智能化阶段。 一是信息化孕育阶段。这一阶段政务热线具有离散式和平行化的特征，其背 景是私人电话、公用电话以及移动电话的迅速普及和互联网用户的剧增，使得拨 打热线电话极其简捷方便。此时政务热线表现为多条线路沟通、多个中心受理、 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 4 集中反映群众生活的身边事。换言之，这一阶段政务热线主要作为倾听民众声音、 处理居民难事的渠道，用以强化政府的现代化治理能力，但热线数据背后的治理 价值较少被挖掘3。 二是数字化发展阶段。随着互联网、物联网等数字技术的广泛运用，物理世 界存在的人、物、服务等被链接起来，政府也可以运用数字技术更广泛地触达不

民政厅综合业务信息平台 31 /75 页 二 实施阶段 第一阶段 需求调研，可行性研究报告等。 第二阶段 统一业务标准流程、数据标准化 规范、用户操作规范标准规范等 第六阶段 公共服务系统对外试运行并及时 完善 第四阶段 整合目前已经完成的相关业务流程， 综合办公系统的建设 。 第三阶段 加快未建设的业务系统以及信息 中心机房的建设 第五阶段 整合全部民政类子系统包含与外部系

遵照总局的统一规划， 结合实际，制定数据利 用技术工作计划。 第二阶段： 一户式管理建设阶段 金税三期综合数据分析平台建设策略 第三阶段： 数据仓库建设阶段 第一阶段： 设计阶段 15 年的厚积薄 发 第一阶段综合数据分析平台建设内容示意 MOLAP Data Mart ODS ROLAP 多维展现分析 元数据管理 数据复制或 ETL 报表引擎 纳税评估 系统管理 ROLAP Portal O S D 汇总数据 。。。。 。 。 。。 第一阶段综合数据分平台建设内容 综合数据分析平台功能展现 第二阶段 决策支持系统建设内容 纳税评估 数据挖掘 功能展现 知识管理 决策分析 后台数据平台 绩效管理 。。。。。 神经元网络 一户式查询 生产系统查询