清華大学数字政府与治理研究院

InstituteforDigitalGovernmentandGovernance,Tsinghua University

AI 驱动政务热线发展研究报告

（2025）

清华大学数字政府与治理研究院

2025 年 2 月

前言 ....
一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁.
（一）政务热线的发展历程 2
（二）大模型在政务热线中的全新价值 . 5
二、大模型驱动政务热线的创新趋势.
（一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽” . 8
（二）技术融合下的服务升级——以北京接诉即办为例 . 10
三、当前政务热线发展面临的挑战. . 15
（一）接诉.... ....15
（二）办理... ....19
（三）评估... ..22
（四）治理. ..24
四、大模型在政务热线中的场景化实践.. .. 28
（一）智能运营体系构建. ..28
（二）典型应用场景. . 29
（三）转型痛点与优化方向 .. 30
五、业内典型实践. .. 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政务创新样板. ..37
案例三蜜巢多领域政务服务大模型应用. .. 41
案例四大模型赋能辽宁“热线+网格”融合治理 .. 46
案例五慧泽大模型助力数字政务建设. ..52

前言

随着人工智能技术的迅猛发展，DeepSeek 大模型的横空出世，为各行业带来了前所未有的变革机遇。DeepSeek 凭借其高性能、低成本的特点，不仅打破了传统技术的局限，更在算力、成本和时间上实现了重大突破。这一创新技术的出现，引发了广泛关注，并带动了各个行业对大模型应用的探索与创新。

在政务领域，DeepSeek 展现出了巨大的潜力与价值。多地政务系统纷纷接入DeepSeek，积极探索其在民生服务、城市治理、公文处理等方面的应用场景。特别是在政务热线中，DeepSeek 发挥了重要作用。以 12345政务服务热线为例，通过接入 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。

本报告梳理了 DeepSeek 在政务热线及其他政务场景中的应用现状与成效，分析了其技术优势与面临的挑战，期望通过深入观察与研究，为政务热线的智能化升级、数智化发展提供经验，推动“人工智能技术+政务热线”应用实践的持续创新与深入发展，助力构建高效、智能、便民的政务服务新模式。

一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁

国务院《关于加强数字政府建设的指导意见》（国发[2022]14 号）强调“要主动适应经济社会数字化转型趋势，充分释放数字化发展红利，全面开创数字政府建设新局面”。政务热线作为我国数字政府建设最为成功的实践之一，不仅发挥着政民互动的“连心桥”和社会治理的“连接者”的作用，并且海量热线工单也逐渐成为辅助政府决策、推动社会治理创新的重要数据富矿。随着人工智能技术的快速发展，政务热线作为政府与公众沟通的重要渠道，正在经历一场智能化变革。作为数字政府的“门脸”，政务热线进一步建设发展需要各方的通力合作，将人工智能大模型和智能技术与政务场景深度融合，打造出智慧、高效、便捷的现代城市治理“总客服”。

（一）政务热线的发展历程

早在20世纪90年代，美国巴尔的摩市就开通了 311非紧急救助热线，成为全球第一个专门开通市民热线的城市1。此后，巴尔的摩的市民热线不断升级，尤其是 CitiStat 系统的研发和启动，不仅将市民热线数据进行实时汇聚整理，而且赋能市直部门进行高效管理，通过建立健全政府绩效评估机制，对政府回应公民的速度和质量进行有效评估。1997 年，美国达拉斯市将二十多条热线和多个呼叫中心合并为非紧急呼叫中心 311。基于通话录音，该热线及时记录市民反映的问题，并将录音的内容进行分类和整理，分析出不同的问题类型，并将这些问题反馈给政府的各个部门，供其及时出台相关政策，针对性地解决问题。纽约、巴黎、芝加哥等多个城市相继模仿达拉斯成立 311热线呼叫中心，构建公众与政

府互动的平台2。

我国政务热线的历史最早可以追溯到 1983年，彼时沈阳市政府为向全市提供政务服务、吸纳群众意见，特意开通了全国第一条市长热线，并在实践中取得了不错的成绩。随后我国各大城市纷纷开通政府热线，1986 年广州市建立了我国第一个 110 报警平台。中央部委与地方政府也陆续开通了 12315、12348 等百余条热线。但是由于热线号码数量庞杂，对于市民来说过于复杂，难以记忆，无法提高政务资源利用率，因此在 1999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、处置单一事项。从功能看，此时政务热线以“倾听民生、汇聚民意”为主要目的，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同人群，政务服务的覆盖度显著提高。政府利用数字化工具集成大量政府服务项目，发展出网上政务大厅、一网通办、智慧终端、指尖政府、专用型 APP、嵌入式 APP 等应用。在此趋势下，这一阶段的政务热线形成了集成式和总台化的特征，表现为多条热线沟通、一个总台受理、处置多种事项，或者是一条热线沟通、一个总台受理、处置复合事项。此外，随着大数据分析技术的成熟，政务热线数据背后的社会价值开始得到重视，并用以发现社会问题，辅助政府科学决策。其“用数认知、循数决策、依数施策”的特征明显地区别于信息化阶段，并演化为政务热线系统的深层本能和基础能力。

三是智能化升级阶段。当前，人工智能在社会各领域的日益深入，对国家与社会治理创新提供了新的机遇，推动政务热线从数字化阶段向智能化阶段转变。在这一阶段，政务热线出现融通式和智慧化的特征，表现为多种渠道沟通、一个平台受理、处置综合事项。通过将人工智能技术嵌入政务热线的接听、应答、转办、督办、考核、归档等环节，逐步达到人工智能辅助和代替人类进行服务，实现智能接线应答、智能转派、智能回访等，从而释放劳动力资源，降低用工成本。例如，智能派单系统可以有效应对海量工单，第一时间快速、精准地推送到相应委办单位，并且通过一单多派，复杂诉求亦可推送多个部门联合处理。同时，这一阶段强调智能算法的赋能，对政务热线大数据进行聚合分类、关联分析、回归分析、预测分析和可视化呈现，充分释放数据红利，推动传统城市治理向精细化、精准化和智能化全面升级。

（二）大模型在政务热线中的全新价值

随着大模型、人工智能、物联网等新一代数字技术的突破性发展，技术赋能呈现出智能化与场景化深度融合的特征，为政务热线从数字化向智能化跃迁提供了核心驱动力。在这一转型过程中，大模型通过重构政务热线的底层技术逻辑，正在成为推动数字政府治理现代化的重要引擎。

首先，大模型驱动资源整合，强化数字政府协同联动能力。

政务热线数智化注重资源整合，借助大模型的强大能力，能进一步提升数字政府协同联动能力。数智化秉持整体性思维，贯穿从接诉到反馈的整个流程。一方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理，为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进资源配置的最优化。另一方面，强调部门联动。在热线整合基础上，大模型能够打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰，助力各级平台及其成员单位之间横向和纵向上的协同联动，以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接，有效缓解因“数据孤岛”引发的沟通成本高昂和治理流程阻塞等问题。同时，大模型通过对数据的深度挖掘和分析，解决源于数据共享受阻所导致的信息不对称、反应不灵敏、响应不及时等接诉困境，使政务服务的业务处理更加流畅高效，极大强化了政府部门间的整体联动性。

其次，大模型重塑政民互动模式，提升政务服务精准度。

数字政府建设的初衷和重要内容是提升政府治理能力以更好地为人民服务。政府在社会治理中的角色与职能要求其积极吸纳并尊重民意，始终围绕以民为本、为民服务的理念思想，稳步优化组织内部体系与政社互动模式，最终实现便民利民、提高公共服务质量、提升民众幸福感的目标。一方面，政务热线向社会进行赋权，实质性地拓宽了社会主体政治参与的渠道和途径，提升了社会主体参与社会治理的意愿和能力。另一方面，大模型为政务热线数智化赋能，使政府超越时空限制，全方位系统化地体察民情、了解民意、汲取民智、回应民愿，更为有效地链接市民与城市。

再次，创新治理模式，大模型助力提升数字政府风险防控能力。

数字政府建设坚持数据赋能政府治理，而政务热线接办了市民关于城市生活中的各类诉求，收集了大量的碎片化信息。大模型可以通过对这些碎片化信息的整合提炼，将社会问题系统化呈现。一方面，对数据信息进行整合和分析使政府得以精准把握社会民众的需求。政务热线通过建立社会治理云平台，借助大模型对群众诉求进行深入发掘和全景刻画，并将分析结果应用于政策决策上，实现了政府资源配置与民众切实需要之间的精准匹配和有效对接。另一方面，政务热线数智化以数据融通和智慧服务为主要特征，大模型能够促进医疗、教育等多种社会服务平台的信息互通，同时通过对大数据等信息技术分析数据的动态演变规律，及时对社会问题和社会风险进行甄别监测，将问题化解在基层，风险防控在事前，真正实现政府风险感知、风险预测和风险防控能力的提升。

最后，大模型优化服务流程，进一步提升数字政府督办考核能力。

我国人口、面积、经济总量大的特征决定了民生诉求多、业务办理压力大的客观现实，进而也容易滋生懒政怠政、推诿扯皮的工作作风。政务热线在实现各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。一方面，在厘清承办单位职责，精准分类来电诉求的基础上，数智化进一步规范了政务热线统一受理、按责转办的业务办理流程，大模型能够对流程进行实时监控和评估，强调了业务办理的核心地位，有助于提高承办单位的工作认识，调动各承办单位主动领取任务，纠正业务办理过程中的形式主义，确保业务办理结果合民意、迎民心。另一方面，政务热线数智化强调对政府回应热线诉求的全过程进行量化考核，并将其应用到承办单位绩效考核甚至领导班子考核中，大模型可以提供客观准确的考核数据，进一步压实政府责任，促进承办单位回应群众诉求。

总体而言，政务热线作为链接公众与政府的重要桥梁，其数智化转型是数字政府建设的关键部分。大模型在这一过程中发挥着重要作用，通过将数字化和智能化技术融入接诉、办理、评估、治理等环节，最终促进数字政府整体治理水平的提升。

二、大模型驱动政务热线的创新趋势

自2021 年以来，在中央政府的大力推动和各地政府的积极实践下，政务热线数智化发展进入快车道。一方面，国务院颁布了政务热线的专项指导文件，对新时期政务热线的定位功能、发展方向、实施方案提出了具体要求，驱动政务热线提升为企便民服务水平。另一方面，各地政府积极响应中央指示精神，从政务热线的归并优化工作入手，主动引入数字化和智能化技术，驱动政务热线的升级优化，涌现出一批优秀实践案例。

（一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽”

2021 年 1 月国务院办公厅《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导意见》（国办发〔2020〕53 号）（以下简称《意见》）对各地政务热线提出了“接得更快、分得更准、办得更实”的发展目标，要求各地加快热线归并、优化热线运行机制、加强热线能力建设。在此背景下，我国政务热线迎来新一轮的发展高潮，并融入我国数字政府与服务型政府的整体建设之中。

改革开放四十余年来，随着社会经济的快速发展，人民群众的利益诉求和价值观念出现多样化、差异化趋势，对我国国家治理提出了新要求和新挑战。当前，在统筹疫情防控和稳定经济增长的大背景下，如何更加及时、高效地感知和回应社情民意、研判和处置社会风险成为我国政府亟待解决的重要难题。政务热线作为我国政府感知民生、理解民意的重要渠道，同样面临着上述难题。在此背景下，《意见》对新时期政务热线提出了新定位和新需求。

第一，政务热线是社情民意的“传感器”。政务热线是感知城市、社会和民情的重要手段，是政府实现有效治理和提升治理能力的重要方式。随着各地实现多号归并、一号响应、多渠道融合，政府以政务热线为主渠道，整合微信公众号、官方微博等多渠道诉求以感知民生热点和治理重难点所在。政务热线通过与市民时刻“即联”，实时捕捉民情动向，及时查堵治理盲点。尤其是在疫情防控期间，市民诉求往往多变和紧急，政务热线发挥着便捷联通的优势，汇聚最新消息，预警最新风险。

政务热线的数智化转型进一步强化了其“传感器”功能，主要体现在数智化转型实现了对群众诉求进行“数据穿透”、“时空穿梭”、“颗粒缩放”的分析处理，增强了政务热线“以数感知”的能力。一是数据穿透，政府借助数智化技术，透过政务热线直达基层，从而实现对民生民意的实时理解和准确把握。二是时空穿越，数智化转型使得政府能够基于热线数据，实现对任一时点、任一区域进行分析和比较，探究群众诉求的时空分布规律。三是颗粒缩放，政府在数智化技术的支撑下可以实现对特定区域的“放大”和“缩微”（譬如点位、小区、社区、街道、市辖区、全市，甚至是跨区域），从而更加精细和精准地理解社会治理问题的集聚和离散状态。

第二，政务热线是协同治理的“接驳器”。政务热线承担着“上挂下联”的职责，可与政府部门（含同级政府职能部门和上下级政府）“接驳”联动，及时、高效地回应群众诉求。政务热线通过平台互联、数据互通、信息共享等机制，可实现与政府部门在诉求内容、诉求办理、办理效果等环节的数据流通，提升政务热线与政府部门的协同治理水平。此外，政务热线的“接驳器”功能还体现在其能超越属地管理的空间局限，接驳多个行政管辖区域，实现跨区域的协同治理，譬如长三角、京津冀地区的政务热线已积累相关经验。4

政务热线的数智化转型进一步强化了其“接驳器”功能，通过实现“精准派单”、“群众反馈”、“绩效评估”提升政务热线“依数治理”的能力。一是精准派单，政务热线借助大数据文本分析、知识图谱等技术，可实现基于诉求内容的精准分类，从而判定职责归属和办理单位，提高派单的准确度和时效性。二是群众反馈。借助智能语音机器人，政务热线可实现对群众的高效回访，收集群众对诉求办理的评价，用于提升诉求办理的成效。三是绩效评估。借助数智化技术记录诉求办理全流程和群众评价，政务热线可针对职能部门和专项政策进行绩效评估，并以此作为优化治理效果的经验依据。

第三，政务热线是决策施政的“信息港”。政务热线在感知、收集群众诉求的基础上，对诉求数据的价值、关联和反映问题进行深刻“解读”，挖掘出社会治理过程中的热点、难点、堵点问题，为政府掌握社会运行状况、民生问题分布和政府治理绩效提供信息依据，从而有针对性地实施政策措施，高效解决社会治理过程中出现的各类问题。

政务热线的数智化转型进一步强化了其“信息港”功能，通过实现“科学决策”、“应急管理”、“施策评估”提升政务热线“循数决策”的能力。一是科学决策。借助大数据分析方法，政务热线数智化转型助力政府理解诉求者画像、治理问题、问题根源，从而实现以数据为支撑的科学决策。二是应急管理。借助人工智能技术，政务热线可根据群众诉求的紧急和重要程度对诉求问题进行类型学划分，对其中紧急且重要的事情（譬如重大舆情事件、公共卫生事件）开展应急管理，快速回应群众、解决问题。三是施策评估。结合群众回访评价和群众诉求量的发展趋势，政务热线可对政策执行进行诊断评估，为进一步优化政策及其执行提供参考。

（二）技术融合下的服务升级——以北京接诉即办为例5

目前，在中央和各地政府的大力推动下，政务热线已成为反映社情民意、提升政府治理能力和创新社会治理方式的重要手段和渠道。然而不可否认的是，我国各地政务热线的发展水平仍存在明显差异；即便是处于同一级别的行政单位，其政务热线的建设模式、服务水平、运营状况也各不相同。其中，北京市“接诉即办”改革可称之为政务热线发展的标杆典范。无论是从热线自身的运营体系，还是从热线数据延伸出的对政府治理和决策施政的提升作用，北京市“接诉即办”

改革已实现“传感器”、“接驳器”、“信息港”的三重定位，生动地实践出新时代全面深化改革的“北京样本”，树立了数字时代超大城市治理的标杆。

1.改革历程

“接诉即办”改革始于2017年，至今已经历了“吹哨报到”、“接诉即办”、“主动治理”三个阶段。

一是“吹哨报到”阶段。2017 年 1 月，为治理盗采金矿、盗挖山体、盗偷砂石等事件，北京市平谷区开展“乡镇吹哨、部门报到”工作试点，要求乡镇“吹哨”后，各相关执法部门“报到”，建立联合执法机制，根治了盗挖盗采的违法行为。2018 年 2 月，北京市委出台《关于党建引领街乡管理体制机制创新实现“街乡吹哨、部门报到”的实施方案》，将平谷探索实践提升为“街乡吹哨、部门报到”，作为 2018 年全市“1 号改革课题”，在 16 个区 169 个街乡进行试点。2018年11月，习近平总书记在中央深改委第五次会议上对北京市党建引领“街乡吹哨、部门报到”改革给予了充分肯定，对推进党建引领基层治理体制机制创新提出了明确要求。该阶段尚未将政务热线纳入改革，而是将与群众生活直接相关的街乡镇作为问题的发现者，通过街乡镇吹哨上级职能部门，推动后者下沉基层，与街乡镇、社区等基层治理主体协同开展治理。

二是“接诉即办”阶段。2019年起，北京市提出“市民的诉求就是哨声”，并将12345市民服务热线（以下简称12345热线）引入改革，推动“吹哨报到”向“接诉即办”深化，打通服务群众的“最后一公里”。2019年2月，北京市时隔23年再次召开街道工作会议，提出推动“吹哨报到”改革向党建引领深化；6 月，北京市政务服务管理局等部门联合印发《关于优化提升市民服务热线反映问题“接诉即办”工作的实施方案》，明确了改革措施和工作机制。10月，北京市委市政府印发《关于进一步深化“接诉即办”改革工作的意见》，健全全渠道受理、诉求分类处理等十个机制，推进主动治理、依法治理、多元治理、数据治理。

三是“主动治理”阶段。2021 年起，北京市结合党史学习教育，把接诉即办作为“我为群众办实事”实践活动的主抓手，建立“每月一题”工作机制，聚焦市民反映最集中的民生问题，全面加强主动治理、源头治理，推动接诉即办改革向主动治理、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基础上，提供了新时代政府治理改革的北京经验。

北京市在“接诉即办”改革中，深度融合大模型技术，推动政务服务向智能化、精准化、高效化方向迈进。通过制定《北京 12345 市民服务热线数字化建设工作方案（2024-2026）》，明确了以数字化为牵引，打造韧性热线、智慧热线、治理热线、智库热线的 26 项具体举措。在技术层面，北京市以大模型为技术支撑，显著提升了热线服务的智能化水平。通过增强算力算法储备，热线系统能够对海量数据进行趋势研判和模拟预测，为市委、市政府的科学决策提供有力支撑。同时，结合派单目录优化算法模型，智能推荐的精准性得到进一步提升，显著缩短了工单分派时间。此外，系统新增了诉求人画像功能，能够在受理来电时自动展示同一号码的历史来电频次及问题类别，帮助话务员快速了解诉求人特点，提供更加精准的服务。大模型的应用，优化了诉求全流程管理，实现了政务咨询的快速解答、派单推荐的高效精准、群众诉求的智能导办以及回访考核的“零干预”智慧化应用。通过深度挖掘市民诉求大数据，北京市推进了市民诉求数据与多元数据的广泛联动和多维度分析，充分发挥了接诉即办“智慧大脑”的参谋辅助作用，为市委、市政府的决策提供了有力支撑。此外，热线信息系统的持续优化升级，进一步赋能了部门行业治理，推动了政务服务效能的全面提升。北京市通过大模型技术与接诉即办的深度融合，不仅提升了政务热线的智能化水平，也为全国政务服务改革提供了可借鉴的实践经验。

在改革实践的过程中，12345 热线实现了“传感器”、“接驳器”、“信息港”的三重功能，既显著提升了北京超大城市的治理能力和治理绩效，又为我国各地政务热线发展提供了重要的启示。

一是在感知社情民意方面。“接诉即办”改革以 12345 热线作为主渠道，通过归并全市 64 条热线电话、建立网络和移动端等多个渠道，全年全天候快速受理群众来电，以实现对民情民意的全面感知、对全体市民的全面覆盖。自 2019年以来，“接诉即办”改革建设并整合了政务微信、微博、网站、“北京通”APP、人民网“领导留言板”、国家政务服务投诉与建议等 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，依托北京 12345 微信公众号等渠道，增加了“助残辅助类型”标识，进一步提升了适老助残服务的精准性。此外，对于复杂多样的民情民意，“接诉即办”改革坚持贯彻十九大报告要求和北京市委市政府的工作理念，建立了“七有”“五性”的民生诉求监测评价指标体系，并将其所涉及的 12项民生大类事项作为改革重点，持续深化改革。

二是在促进协同治理方面。在改革过程中，北京市形成了党委领导、政府负责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的工作体系，建立起市委统一领导，各区、街乡镇、社区村和各部门各单位闻风而动、接诉即办的群众诉求快速响应机制。一方面，在顶层设计上，北京市坚持党建引领，于 2021年市委深改委增设“接诉即办”改革专项小组，负责全市接诉即办改革工作的统筹谋划、整体推进和督促落实。另一方面，在部门协同上，北京市将全市区、街乡、市级部门和承担公共服务职能的企事业单位全部接入 12345 热线平台系统，缩短“条”“块”衔接周期，通过明确首接负责制、吹哨报到机制、“三率”6考核制度，由首接单位牵头协调、一管到底，吹哨上下级政府和职能部门协同联动，及时、高效地回应群众诉求。

三是在辅助决策施政方面。自2019年以来，“接诉即办”改革积极运用大数据辅助科学决策和社会治理。改革通过 12345热线建立了统一、规范的民意诉求数据库，汇集入库 3400多万件群众反映记录、240余万条企业法人数据和7000多个社区（村）点位信息。改革综合运用了大数据分析、定量分析、案例分析、类型学分析、可视化技术等研究方法，挖掘热线工单的“数据富矿”，建设以诉求量分析、类别分析、地域分析、考核排名、城市问题台账为主要内容的大数据分析决策平台。通过建立日报、周报、月报、专报、年报的报告体系，开展对高频民生热点问题、治理难点堵点问题的深度诊断，系统呈现民众诉求的分布情况和政府部门的治理效果，形成对社会运行、政府治理的全面理解和认知，并提出针对性的对策建议和解决方案，从而发挥辅助政府决策施政的关键性作用。

三、当前政务热线发展面临的挑战

政务热线业务流程可大致分为接诉、办理、评估、治理四个环节，分别对应诉求的接听、工单的流转与处置、诉求办理的质量检查与考核激励，以及基于热线数据的问题诊断与辅助决策。基于这四个基本环节，本章将系统梳理当前政务热线发展面临的挑战。

（一）接诉

政务热线承担着城市政务服务“总客服”的角色。很大程度上，政务热线的诉求承载水平、诉求接听效率和诉求识别能力，决定了公众对政务热线的初步印象。然而，许多城市的政务热线建设，在诉求承载能力的科学分配、诉求接听的科学管理和诉求识别的精细规范等多个方面仍然存在一系列挑战与不足。

1.诉求承载

诉求量的快速增加对政务热线诉求承载能力提出了挑战。尤其是在一些城市，大量热线诉求集中在单一渠道，造成信息过载，弱化了城市政民互动能力。

第一，跨部门和跨地区热线归并有待推进。当前，政务热线被日渐广泛地用于受理企业和群众各类非紧急诉求，往往涉及经济调节、市场监管、社会管理、公共服务、生态环境多领域的咨询、求助、投诉、举报和意见建议。通过热线归并实现多领域多种类诉求接入标准化，符合政府流程优化的改革方向。从归并进展看，基于横向的整体并入和双号并行取得了相对较好的效果，而由于存在工作流程统筹、人员信息对接方面的问题，基于层级间政府关系的分中心归并相对滞后。

第二，政务热线网络渠道运用水平不足。开辟多元化网络渠道是提供即时化、个性化公共服务，降低话务成本、缓解话务压力的有效手段。虽然各地在网站、客户端、小程序、新媒体、电子邮件等网络渠道的建设上做出了诸多努力，但是，相关渠道的利用存在两方面典型问题。一方面，网络渠道建设缺乏总体规划，导致各渠道管理标准不一致、渠道之间融合度低等问题，削弱了网络渠道的服务效率，无法有效分流传统电话端的服务压力。另一方面，网络渠道关于市政服务、灾害防治等相关信息发布机制不健全，进而导致对大面积投诉和询问的前置性消解能力相对有限，涉及停电、停水、供暖、路网等规模性重复诉求需要事后回复处理。

第三，特需群体诉求表达的保障能力削弱。在当前信息技术发展与数字鸿沟加剧同时发生的背景下，数字弱势群体（如老年人和残障人士）对电话式的传统热线更加依赖。但是，热线归并和网络渠道运用不足客观上加大了热线电话的接入压力。新冠肺炎疫情期间，涉及日常生活物资采购、慢性病用药、急诊就医、心理健康维护、妇婴养护等内容的诉求量显著上升，对数字弱势群体的专线建设需求日益突出。

2.诉求接听

诉求接听是诉求办理的首要环节。整体来看，话务服务供需矛盾、坐席设置和工作方式机械化等管理问题，使得热线接通率和通话时长优化的改善程度有限，同时新冠肺炎疫情也给政务热线的应急管理能力提出新的挑战。

第一，话务服务供需矛盾增大。一是多数地区的坐席规模和人均数量明显偏低，且地区间差异明显，除一线城市外多数地区人员配备严重不足。二是接线员的服务质量参差不齐，受话不规范的情况时常出现。部分接线员还存在服务礼仪与态度差、专业知识与接听技能缺失的问题。三是接线员流失率较高，专业素养和能力培养成本居高不下，维持热线服务质量的难度升高。目前来看，随着政务热线诉求量持续增长，上述问题会越发突出。

第二，接通率和接通时长的改善程度有限。接通率高、等待时间短、通话时长科学合理是高效接听诉求的外在体现。这既与坐席数量设置密切相关，另外也更广泛地受到来电内容和办理方式变化的影响。整体上看，当下来电数量的持续增长和诉求领域的日渐多样，不仅增加了受话过程的复杂性，也降低了记录的准确性，接线员在来电通话中提取关键信息、填写工单的沟通成本和工作压力不断提升。另外，跨语言习惯、跨语种交流的增加也进一步加剧了来电接听难度：一方面，部分地区通过顶层设计，高位推进跨地市、跨区域的热线整合，这使得接线员需要面对方言等地方话沟通的挑战；另一方面，部分地区需要提供涉外服务，对接线员能力要求高。

第三，坐席设置和适应性调试能力薄弱。一方面，坐席班次设置机械化。坐席班次设置相对固定，对周期性诉求密集出现时段所做的预先准备不充分，易出现热线接入挤兑，加大了接诉压力。另一方面，应对灾害和风险的预案不完善，日常状态和紧急状态之间的转换难度较大，体现在两个方面：一是在突发灾害状况下，热线接入流量暴涨，但坐席人员配备不足，并缺乏应急问题处置能力；二是在传染性疾病流行状况下，可能因为防疫需要隔离、居家办公等出现“非战斗减员”情况，热线的接诉能力维持和保障压力大。

3.诉求识别

诉求识别是诉求办理的起点。诉求识别的精准程度对接线员的政策与业务知识储备有着天然要求，但是许多城市热线的政策知识库建设水平不高，导致诉求识别问题频繁发生。

第一，政策知识库精细程度和更新效率不足。政策知识库为接线员应答提供了答案模板，便于接线员提高接诉效率。然而，政策知识库存在着分类标准不清晰、不全面的问题，尤其在一些情形复杂且多样的政策领域。另外，政策知识库更新不及时，各部门出台的政策、法规未及时向政务热线提供具体规范的解读和必要的知识同步，导致出现热线办理与政策规范相冲突的状况。

第二，合理、规范识别诉求的压力持续增加。其一，通常来讲，政务热线不受理须通过诉讼、仲裁、纪检监察、行政复议、政府信息公开等程序解决的事项，不受理已进入信访渠道的事项，不受理涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私和违反社会公序良俗的事项。对于上述事项的判定需要相关专业知识和政策背景。其二，随着政务热线更为广泛地应用于社区和乡村事务的解决，大量非合理诉求和夹杂个人情感因素的诉求进入到行政轨道中，甚至有些来电人的目的并不在于解决什么事情或者对于生活做出什么改变，而仅仅在于寻求倾诉。这对于正常诉求的表达和治理空间产生了挤压效应。其三，与之相伴的是重复、虚假诉求增加，但现有甄别拦截能力相对有限。调研显示，有些地区的负责人会通过制造虚假的简易诉求来提高本地区的阶段性考评成绩，也有当事人会通过反复呼叫的方式提高热线对反映问题的关注度或表达对既有处理结果的不满。这些状况都在事实上加重了热线运营的负担。其四，新型诉求的归类科学性不足。一线接线员与后台管理层的联动不足，政府办公室、编制办公室、司法局等机构的即时参与不足，增加了分类争议和标记争议，加大了后期办理和回访的工作压力。

（二）办理

政务热线的服务工作通常可以分为咨询类和办理类。咨询类服务大多是对市

民的政策疑问进行告知或解释，这类服务可在坐席侧内闭环完成。办理类服务则需要通过坐席转派至各委办单位具体处理。因此，政务热线的办理工作通常涉及较长业务链条，从派单到部门对接、联动、协同办公再到跟踪办理情况。由于关联单位众多、业务分工精细，部分诉求办理过程复杂、时间周期较长。对此，如何提高精准派单水平、如何提升部门间的对接联动效率以及如何及时跟踪和准确记录工单办理情况，已成为推动诉求办理效能提升的建设方向。

1.精准派单

政务热线办理工作的第一步便是精准识别辖区并进行派单，这一环节依赖对地理位置信息的准确把握，来电人所在地址或者被诉主体所在地址将直接决定工单要发往的承办单位。

第一，全面准确把握诉求地理信息难度较大。一是由于市域地理信息庞大，每个接线员所了解的市域地理与行政区划知识有限，在实际服务过程中需要花费大量时间与来电人沟通核对地理位置信息。在电话中与来电人核对具体地理信息细节（例如具体小区或楼宇名称、周边标志性建筑等）是一件繁琐耗时的工作。二是在完成与来电人的地理位置核对以后，接线员通常还要借助地图工具检索来电人所在行政区划，再结合自己对各承办单位职能分工的理解，将工单派发到具体的承办单位。因行政区划调整、承办单位职能交叉等多种因素影响，这个过程并不能完全保证工单的精准派发，依然会经常出现工单打回的情况，这不仅会耽误来电人诉求办理的时间，也可能引起政务热线与承办单位之间的矛盾。

第二，转单过程可控性弱。很多工单无法一次派发完成，还需要承办单位进一步转发给下游单位，这个过程称为转单。转单过程并不在政务热线的业务范围以及指导干预能力之内，因此一旦涉及到转单，服务质量与闭环处理的保障难度就更大，可控性更弱。二是转单工作的精准性也会直接影响市民诉求的受理情况、办理时长以及办结比例。有时候，一些单位转单的准确率和效率可能比热线直接派单更低。这种不确定性也是目前影响热线总体服务水平的一个重要因素。

2.高效联动

在政务热线的办理过程中，将市民诉求与一个或多个相关办理部门高效精准对接，使各个办理部门联动回应诉求，是决定整个政务热线服务质量的关键所在，但这一过程始终是政务热线工作的难点。

第一，市民诉求与办理部门之间的对接仍存在多个薄弱环节。一是由于各部门内部长期设有本部门热线，导致热线重复设置现象一度突出，一定程度上分散了市民诉求。二是我国基层长期存在的“条块矛盾”导致权责失衡，一方面上级政府“权大责小”，另一方面基层政府“权小责大”，在具体办理过程中经常出现责任下放但无权办理的上下联动障碍。三是许多诉求内容处于几个业务部门的管理交叉地带，需要多部门协同处理。此时，一方面由于诉求事项相对复杂，接线员往往难以精准定位最合适的办理部门，另一方面部门间业务流整合困难，各部门在承接政务热线转办诉求后无法形成有效联动。四是在许多地区，各部门各层级间数据共享度低，信息传递不畅通，对最新政策的更新步骤不统一7①,这使得需要多部门参与回应的诉求难以形成统一明确的答复。在此情况下，市民的诉求在不同部门会得到差异化回应，严重降低办理效率。

第二，政务服务热线与紧急事件求助热线的衔接工作仍存在挑战。在政务热线的办理过程中，有效衔接政务服务热线与紧急事件求助热线（如 110、120 等）可使业务办理和诉求受理的对接更加精准化。一是部分市民向政务热线诉求的内容实际需要紧急事件求助热线介入，但接线员在实际服务的过程中可能无法准确人为判断事件紧急程度。二是政务服务热线与紧急事件求助热线对事件紧急度划分标准不一，双方责任边界不清晰、数据共享不充分、信息化支撑不到位，两类热线之间无法形成有效联动。具体而言，对于部分有紧急属性的诉求，即使在接到政务热线的办理转移后，紧急求助热线也可能以求助内容不符合相关标准而拒绝办理，使市民无法得到回应和帮助，导致不良后果。对于部分并无实质紧急属性的诉求，政务热线也可能将其转给紧急热线处理，造成紧急求助热线的通道挤占与资源浪费。

3.有效跟单

跟单是政务热线诉求办理过程中的重要环节，其核心目的是形成对整个诉求办理过程的追踪机制，例如回访机制。

回访环节目前面临不少技术层面的挑战，使回访工作无法真实有效地反馈政务热线的办理质量。一是目前回访问题主要由“是否有相关部门联系您？”“您的诉求是否得到解决？”等简单问题构成，然而现实中热线诉求的办理可能涉及多种情况，市民难以通过回答上述简单问题来全面表达对办理工作的意见。例如，部分城市已根据市民诉求的紧急程度，设置了不同类型事件的办理时限，但由于实际办理过程中涉及多部门协作且存在技术性难点，许多诉求难以在规定时限内顺利解决，市民在接到回访电话时，仅能以“未解决”等回答来回应结构化的追踪问题。二是在回访过程中存在一定数量的针对相关业务部门或工作人员的“恶意反馈”，导致回访机制的功能效应减弱。这些“恶意反馈”形成的原因可能是诉求办理过程中出现效率降低、沟通不畅、平台技术性故障等问题导致来电人心生不满，也可能是来电人本身将对地方治理部门的不满迁移至政务热线工作人员处。这些“恶意反馈”无法被工作人员直接识别，需要耗费一定的时间和人力成本进行录音调取及对话核实，以确定有关单位和人员是否在工作中存在失职失责情况。

（三）评估

鉴于人员素质、系统技术、承办单位等多种因素的潜在影响，对热线过程的评估便是必然要求。这种评估不仅包含对接线员提供服务的质量检验，也包括对委办单位在工单处置方面的绩效考核。合理有效的热线评估不仅能进一步提升热线接听办理的质量，更可以促进政府将政务热线打造成感知民情回应民意的平台。

1.热线质检

热线质检环节的目的是保证热线服务质量，促进良好的政民沟通。受人力成本制约，一些城市的热线质检不仅在及时检查接诉服务过程上存在明显缺漏，在对接诉服务进行总体事后质量评估上也有着许多不足之处。

第一，难以对接诉服务过程开展及时质量检查。首先，传统的接诉服务质检通常是专人以抽样方式对接线员进行接诉监听，并根据其话务表现进行评分。由于在实际工作中，专人话务抽查的比例较低（3‰左右）。由此，过程质检的作用有限，无法做到对服务质量的实时把控，特别是对接线员的不规范服务进行及时纠正。其次，不同于大多数计件型工作的工作成果可以通过仪器或肉眼快速扫描完成质量评估，热线服务数据是以语音为主要内容的非结构化数据，在缺少先进质检技术的情况下需要质检人员依据个人经验进行评估，完全不具备批量扫描质检的可行性。最后，长期依靠专人进行评估，不仅难以避免人工偏误，同时也无法避免部分质检人员可能对接线员的中低风险违规进行包庇。

第二，难以对热线服务体系进行全量质检评估。一个城市的政务热线每日接听量通常以万为计数。虽然传统政务热线服务评估多依靠对客户（来电人）的回访，但这不足以综合考量政务热线接线员的专业化水平。全量话务的质检，一方面在于为每个接线员就其沟通技巧、专业知识回答等方面的能力提供客观的绩效考核，另一方面在于发现热线服务过程中接线员的共性问题与不足，以利于开展后续话务培训工作。目前，全国大部分城市的政务热线系统依靠主要抽检的形式对话务进行质检评估，难以避免抽样偏误。这不仅无法实现对于每个接线员的整体服务情况进行综合性评价，同时也不足以对城市热线话务系统进行全景式评估、发现运营问题，不利于促进热线及时提升运行效能，优化接诉服务。

2.部门考核

以政务热线为基础的热线问政制度是党委政府践行“群众路线”和“全心全意为人民服务”“以人民为中心”理念的重要工具与抓手，有效驱动了包括党委办、政府办、信访办、纪检督查办等在内的多元化回应性体系发挥督导合力，并切实推动了政府各个委办部门优化治理职能。但是，从全国城市现有经验上看，政务热线无论是在推进诉求督办上，还是在考核各个委办部门绩效考上，仍然缺乏长效激励机制。

第一，政府督办线索提供不充足。政务热线通常是市民围绕城市民生进行诉求表达的重要渠道，在这些诉求中存在不少涉及政府督办的重要线索材料，其对社会稳定和政府执政隐患排除有着重要意义。在传统热线运行框架下，受限于接线员的专业知识水平以及来电人的表述能力，话务沟通过程中存在明显的不足之处：一是难以区分督办诉求和常规诉求，客观上降低了政务热线的督办效率；二是督办诉求中的有效线索提供不充足，即使能够通过诉求回访方式进行素材补充，但仍存在延误督办进程的风险。面对海量诉求，重要线索的前置提醒功能十分重要。这有助于督办单位在众多诉求中发现群众“急难愁盼”事项，推进重点事项优先处理，保障难点事项有序治理。但是，目前该功能还未在全国城市热线体系中得到大范围应用。

第二，热线考核评估体系权威性不强。越来越多的地方政府已意识到政务热线数据对职能单位的考核价值。但是在民生服务方面，由于不同地域、不同部门的职能设计客观上存在明显的差异，因而在没有行政一把手的强力支持下，以热线数据为基础建设统一的考核指标体系在许多地方仍存在较强的反对意见。此外，由于不少地区的政务热线建设水平较低，政务热线的服务能力也未得到市民认可，也不足以支持政府的职能绩效考核工作。

（四）治理

海量的来电诉求数据对地区治理有极大价值。基于热线数据的治理是指从管理者关注的价值方向入手，挖掘出数据潜在的价值，帮助管理者实现更高精度的全域洞察，进而驱动城市决策和治理的现代化。尽管目前已有 300 多个城市设立了政务热线，但大多数城市仅仅将其作为倾听民众声音、派员处理居民难事的渠道，很少对政务热线数据进行挖掘，并将其作为强化政府现代化治理能力的重要资源。充分发挥热线数据赋能社会治理现代化，相关挑战存在于问题诊断与辅助决策两个方面。

1.问题诊断

对热线数据进行诊断式分析是政务热线赋能各个层级政府及部门科学决策与有效管理的基础性活动。从全国范围看，政务热线数据汇集度低、数据质量不高、数据挖掘能力有限，从而制约了当前热线数据价值的充分发挥。

第一，数据归口不统一。《意见》要求各地加快推进政务热线归并，但是调研显示，不少地方在归并过程中仍存在数据汇集方面的困难，并主要表现为数据归口不统一。一是市域热线将市场监督、卫生健康、生态环境保护等行业热线并入热线标准统一提供服务，但是行业热线的分类标准与统一热线的分类标准存在差异，导致行业主管部门需要在两套分类标准之间进行“转译”，不利于基于统一热线分类标准的数据分析报告对行业主管部门的管理活动发挥参考价值。二是省域热线归并市域热线，不同地市各有分类标准，导致汇集后的数据无法准确呈现全省整体情况以及全省内部跨时间、跨部门、跨地域的社会治理表现，并由此提出综合性或针对性的治理方案。

第二，数据质量问题。一是信息偏误，市民通过热线反馈问题时，向政务热线接线员提供有偏误、不准确的信息，同时接线员也有可能标记错误。二是数据噪音，市民提供过多无意义信息，或者同一张工单中出现多个地点等问题，接线员在短时间内无法识别出准确信息。三是信息缺失，接线员在记录原始工单时遗漏重要信息，或者市民对问题描述过于简单缺乏细节，或者接线员在高强度工作压力下，通常只能记录最基础的通用字段信息。四是标准不清晰，权责清单与事项分类清单不够明确，容易导致工单归类错误。因工单偏误、数据噪音、信息缺失以及标准不统一等缺陷导致的数据质量问题使分析结果不准确甚至失真。

第三，自动化分析深度受限。多数城市虽有采购自动化数据分析解决方案，但其落地运行仍有明显的不足之处。一是分析主题固化，分析工作通常围绕已有分类体系展开，根据分类体系对某个主题下的问题进行罗列，而当需要开展一些实验性或突发性的分析主题拓展工作时，通常会面临原始数据利用或分析工具欠缺等难题。二是“下钻”能力缺失，多数政务热线分析报告仅能够对市民来电进行简单统统计量分析，诸如来电量、解决率、满意率，并配以标准化图表输出，而对来电内容的分析不足，缺乏能力解释某些现象的原因及其影响。只有部分专题分析报告可以靠人力查看数据可以下钻一层。三是典型案例缺乏，自动化分析系统无法选择出具有代表性、典型性的个案以供决策者参考。

2.辅助决策

在对热线数据进行沉淀基础上，政府可以掌握城市运行概况、社会问题分布和条块部门绩效，从而制定有针对性的政策来提升社会治理能力。一些政务热线发展水平较高的城市（如北京），已经积累了许多使用热线数据辅助决策的实践经验，其热线系统自身拥有一定的数据分析能力，并与科技企业和科研机构积极合作，开展基于热线大数据的周期性常规分析（如日报、月报、年报）与非周期性专题分析（如疫情防控、复工复产、防汛防涝、市场监管、营商环境、物业管理、垃圾分类、违建治理等），对辅助市委市政府科学决策发挥了重要作用。但是，目前大多数城市在深度运用热线数据辅助决策方面正处于探索阶段，面临着一些共性问题。

第一，多维度研判能力缺乏。一是未能对来电人进行深入的画像描绘。目前来电人画像分析仅仅围绕性别、年龄、所在辖区等，没有分析来电人诉求的动因和基本情况。基于来电人动因和基本情况分析，政府可以对不同类型来电人采取针对性的回应策略，从而高效、迅速和合理地解决来电人所面临的具体问题。二是未能以治理为导向开展对诉求内容的类型分析。例如，根据紧急和重要程度两个维度将诉求问题划分为紧急且重要、短期难以解决但重要、紧急但影响较小、不紧急且不重要，根据问题类型优化调整政府的资源分配和议程设置，让能办的问题必须办，难办的问题催着办，办不清楚的问题明白办8。

第二，多元知识整合程度不足。不少城市在实践中发现，要使政务热线充分赋能城市管理决策，除了对政策热线数据进行深度揭示，还需要借助公共管理和政治学的理论分析框架，以及参考委办部门和基层的治理经验。融合数据、理论和经验三个方面的知识，才能具有针对性、理论性和实操性的决策建议。以物业管理为例，对市民来电的分析可以揭示常见物业管理问题，诸如停车秩序乱、小区安保差、物业收费不合理、公维基金使用流程不规范等。另外，还需要从专业视角对来电反映问题进行理论分类，并结合住建部门、属地、物业公司、社区居民的经验和意见，综合多元知识才能形成具有咨政意义的政策建议和执行方案。

第三，潜在风险预警功能不完善。一是风险及其相关概念的定义不清晰。只有准确把握风险的概念内涵才能将风险操作化，得到可量化的风险值。但是，地方政府和政务热线承建企业常常不了解如何定义风险。在目前的业务体系中，热线承建企业通常也提供敏感事件、危机事件、热点事件、集中性事件的分析，但是缺乏社会治理知识来定义这些事件。二是风险评估的指标设计及其权重设置不完善。城市治理中的风险可能包括多重维度，诸如生态环境、卫生健康、社会治安、网络舆情等多个方面。不过，政务热线大多缺乏合理的风险评估指标体系，以及根据后果的严重程度设置各项指标权重。三是风险监测涉及的多源数据难以获取。除了市民来电，还有大量风险线索淹没在网络之中。在实践中，只有充分分析市民来电的“民情”数据和微博等互联网渠道的“舆情”数据，才能全面评估社会治理中的风险水平。

四、大模型在政务热线中的场景化实践

随着人工智能技术的深入发展，大模型在政务热线中的应用日益广泛，为政府与公众的互动提供了更加高效、智能的解决方案。本章将围绕智能运营体系构建、典型应用场景，以及转型痛点与优化方向三个方面，探讨大模型在政务热线中的实践路径，并提出相应的优化建议。

（一）智能运营体系构建

在政务热线智能化升级的过程中，构建高效的智能运营体系是关键。大模型的引入不仅提升了话务处理能力，也优化了热线管理模式，使政务服务更加精准、高效。

1.智能语音与文本交互系统

传统政务热线依赖于人工接听和结构化菜单导航，导致市民在复杂场景下难以快速获取所需服务。大模型的引入使得智能语音交互和文本识别更加精准，市民可以使用自然语言表达诉求，系统则通过自然语言处理（NLP）技术自动理解并提供精准回复。例如，当市民询问“如何办理居住证”时，系统可自动提取核心信息，提供详细的政策解读或引导至相关服务部门。

2.统一知识库建设

政务热线需要实时更新各类政策、法规及办事指南，而传统知识库的维护效率较低。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、分类与转派，避免人工填写和筛选的低效问题。通过智能算法，系统能够识别市民诉求的关键要素，并自动匹配最适合的政府部门，减少因人工判断失误造成的流转延误。例如，对于涉及多部门协作的诉求，系统可以自动拆分任务并分配至不同责任单位，确保诉求得到快速响应。

4.数据分析与趋势预警

政务热线每天接收大量市民诉求，如何有效利用这些数据以优化服务质量是关键。大模型能够对历史数据进行深度挖掘，识别高频问题和突发事件，提前向管理部门发出预警。例如，当某一地区的交通拥堵投诉量激增时，系统可以自动生成分析报告，提醒相关部门采取措施。

（二）典型应用场景

大模型的应用已覆盖政务热线的多个环节，从前端的市民交互到后端的内部管理，智能化程度不断提升。以下列举几个典型应用场景，展示大模型如何提升政务热线的服务效率与质量。

1.智能语音导航与智能应答

传统的IVR（交互式语音应答）系统常常存在操作繁琐、用户体验较差的问题。大模型驱动的智能语音导航可以精准识别用户诉求，直接引导至相关服务。例如，市民拨打热线后可直接说“我要咨询医保报销”，系统会自动识别关键词并提供相关信息或转接至对应人工客服。此外，智能语音应答功能可以直接解答高频问题，如“社保卡如何挂失”，减少人工客服的压力。

2.智能情绪识别与服务优化

市民在拨打热线时，往往因问题得不到解决而产生负面情绪。大模型的情绪识别功能可以分析市民的语音或文本情绪，在识别到愤怒、焦虑等情绪时，系统

可优先转接至人工客服，并提供安抚性话术。例如，系统可以在识别到“你们服务太差了”这样的语音时，自动调整应答策略，以缓解市民的不满情绪。

3.多语言与方言识别

在多民族、多语言的环境中，政务热线往往面临方言或外语交流障碍。大模型的多语言和方言识别能力可以帮助热线无障碍沟通。例如，市民使用粤语咨询问题，系统可以将其转译为普通话，再由客服或系统自动回复。这一功能提升了政务热线的包容性，使更多市民能够便捷获得服务。

4.智能热点问题监测

当某一事件引发大量市民投诉时，政府需要迅速响应。大模型可以自动监测投诉的主题和数量变化，及时生成热点问题报告。例如，在极端天气期间，若市民关于供电故障的投诉大幅增加，系统会自动提醒相关部门采取紧急应对措施。

（三）转型痛点与优化方向

尽管大模型在政务热线中的应用取得了显著成效，但在实际落地过程中仍然面临诸多挑战。针对这些痛点，需要不断优化系统，以确保智能化转型的平稳推进。

1.数据安全与隐私保护

政务热线涉及大量市民个人信息，数据安全问题不容忽视。大模型的部署需要确保数据存储加密、访问权限控制，并防止数据泄露。例如，可通过联邦学习等技术，在保护隐私的前提下实现数据共享与模型优化。此外，需要严格规范系统的日志记录，确保每一次数据调用都有迹可循。

2.人机协作的合理分工

尽管大模型能够提升服务效率，但完全依赖智能系统可能会影响用户体验。

部分市民仍习惯于与人工客服交流，尤其是在处理复杂或紧急事务时。因此，应合理设置“人工优先”或“智能预处理+人工介入”模式。例如，对于涉及法律解释或政策细节的咨询，系统可以先提供基础信息，再由人工客服进行深入解答。

3.适应复杂政务需求

政务服务涉及多个部门的协同，复杂度远高于一般商业客服。大模型在处理跨部门工单时，可能面临信息割裂、职责不清的问题。优化方向包括加强不同部门数据的共享接口，确保工单流转过程清晰透明。同时，可结合政务知识图谱，提升大模型对政府机构架构和职责的理解能力，确保分派精准。

4.持续优化与用户反馈机制

大模型的应用效果需要不断优化，以适应政策调整和市民需求的变化。应建立反馈机制，收集市民对智能客服的评价，并根据反馈优化系统。例如，可以引入主动学习机制，让系统不断学习新的问题类型，并动态调整知识库内容。此外，还应设立人工质检团队，对模型的回答进行定期审核，以确保服务质量。

大模型的引入正在深刻改变政务热线的运营方式，提高政府服务的智能化水平。然而，在推进过程中，仍需关注数据安全、人工协作、跨部门协调等问题，以确保技术能够真正惠及市民。未来，政务热线应结合自身特点，持续优化大模型的应用方案，使其更好地服务于公共治理和社会发展。

五、业内典型实践

案例一北京智能政务问答知识中枢

【案例简介】

为加速推动首都北京政务服务从“能办”向“好办”转变，不断突破痛点难点，北京市政务服务和数据管理局顺应与把握政务服务新趋势，坚持问题导向和目标导向相结合，注重改革引领和数字赋能，联合北京智谱华章科技有限公司研发形成了“北京政务问答大模型知识中枢”（以下简称“政务知识中枢”或“知识中枢”）。知识中枢旨在解决政策文件信息公开更新不及时、传统机器人问答需人工拆解知识、维护成本高等问题。实践证明，政务知识中枢不仅确保了政策文件的及时更新，还提供了更加智能化的咨询服务，显著提升了政务问答的智能水平和效率，提高了公众对政务咨询服务的可及性和满意度。

政务知识中枢通过搭建专门的政务大模型训练环境，针对北京市公积金、交管局、规自委等具体业务场景、部门及政策文件进行了全面智能分析和深度模型训练。结果显示，大模型具备了多领域的专业知识，显著增强了政务大模型的能力基础。在实际应用中，系统不仅能够精准理解用户意图，还能在真实的政务问答场景中提供及时而准确的回答和指引。截至目前，该系统已在超过 10,000 次实际对话场景中得到验证，准确率超过 95%，成功构建了高效的政务服务知识中枢。

【案例实施】

北京智能政务问答知识中枢已成功接入北京市海淀区公共资源交易一网办事平台。市民和企业可以通过该平台使用文件审核等功能模块。系统能够根据用户提交的需求文件，提供修改建议，并反馈修改原因和依据，同时突出显示需要修改的语句。

为满足公共资源交易主体在招投标需求文件及政策文件解答方面的需求，系统通过接入智谱GLM 大模型，以松耦合的方式嵌入海淀区交易平台的原始系统中。这一集成不仅提升了交易主体处理投标文件的效率和准确性，还确保了文档的合规性。系统为交易主体提供了智能批注、AI 问答、数据统计分析、智能检索等服务。

大模型与政务服务咨询问答场景结合，依托政务大模型及工程化手段，从政策数据实时抓取、知识处理、多模态解析存储、问答效果测评、回流数据分析等方面，提供精准的大模型智能问答、智能检索、智能信件等应用。知识中枢通过优化算法，精准解析文本和表格中的政策知识，并利用 OCR技术增强模型对图片类型政策知识的摘要总结能力。同时，具备语音转文字和说话人音色识别功能，以解析热线语音知识。

知识中枢支持批量上传政策文件，快速解析并生成多风格的 QA 问答内容。通过多级业务场景的逻辑知识树，系统引导用户逐步提供详细诉求，大模型迅速定位所需知识范围，精准提供答案。大模型问答与知识树的结合，不仅提高了知识检索效率，还帮助用户梳理业务知识的逻辑关系和场景分类。

知识中枢具备知识自动更新能力，能够自动检测并修正知识歧义，从而确保内容发布安全、问答准确。基于Agent 智能体技术，该系统能够精确解析用户意图，不仅从政策知识库中提取信息，还能智能调度业务系统 API。例如，当用户查询附近交通管理办事场所时，系统可迅速调用政务地图 API，精确检索并以地图形式展示。

知识中枢还提供基于政务大模型的 ChatBI 工具，利用 Agent 能力打造数据分析智能体，支持多轮对话，精准理解意图，快速生成可视化统计图表和分析总结，为海量线上咨询问答记录提供快速统计和 BI 分析展示。ChatBI 可通过拖拉拽形式组合搭建智能分析领导驾驶舱，组件切换灵活，为用户决策提供高效、直观的数据支持。

政务知识中枢管理平台以智谱国产化大模型 ChatGLM 为基础，结合本地高质量政务知识库及AI智能辅助工具，形成全市知识共建的政务知识AI管理平台。通过优化适用算法，自研 RAG检索增强、AI工具等技术，为外部提供全面的政务问答服务。

【案例成效】

北京智能政务问答知识中枢通过创新应用大模型技术，显著提升了需求文件审核效率和准确性，降低了沟通成本。实现了对招标文件的系统性智能审核，确保其合规性，提升了招标过程的公平性。通过构建高质量知识库和智能问答功能，系统能够及时更新政策内容，提供精准的政务服务。此外，采用国产化大模型，确保数据安全和自主可控，推动了智慧政务的高效发展。

1.降低沟通成本，提升需求文件审核效率。在需求文件编制过程中，代理机构与采购人往往需要多次沟通，部分采购人对政策了解不足，难以进行规范性描述，导致编制时间延长，影响项目进度。通过在标注的需求文档数据集上训练大模型，可以实现对违反《负面清单》及其他重要规则的自动标注。需求文档批注功能使招标人能够在线初步审核需求文件，显著节省了招标项目准备阶段的时间成本。

2.智能审核提升招标过程公平性。不合规的采购需求描述可能引发法律风险和投诉。在招投标过程中，基于大模型的需求文档智能审核有助于确保文档的合规性和质量，提高政府文档处理的效率、准确性和自动化水平，从而规避法律风险，为公众和相关业务提供更优质的服务。

3.高质量知识库构建与智能问答。在“海淀区公共资源交易信息网”首页新增智能问答悬浮窗口，市场主体无需登录即可进行多轮交互的人机智能问答。大模型解析内部和外部政策文档，收集常见问题，通过构建高质量知识库和业务知识问答树，实现多轮问答功能。大模型定期获取系统最新数据，确保知识库内容的同步更新，以便及时准确地回答招标项目类型的相关问题。

4.国产化大模型的自主可控部署。采用清华大学和智谱 AI 发布的国产化GLM 大模型，具备完全自主知识产权，并支持华为昇腾智算等国产硬件设备，随时为国产化做好准备。支持私有化部署，确保数据安全性和自主可控性。

概括地，北京智能政务问答知识中枢不仅提升了需求文件审核的效率，确保了招标过程的公平公正，还实现了智能问答的及时性和准确性，同时保障了数据的安全和自主可控。

【案例评语】

北京智能政务问答知识中枢是大模型技术在城市治理中的创新实践，展现了大模型在政务服务领域的应用潜力和实际价值。

其一，该系统通过大模型技术，实现了对政策文件信息公开的实时更新和智能解析，突破了传统问答系统需人工拆解知识的限制。通过训练大模型识别《负面清单》和重要规则的能力，系统能够自动标注和批注需求文件，减少了人工干预，提高了效率。这种智能化的政策解读和问答能力，为政务服务带来了全新的变革。

其二，系统已成功接入北京市海淀区公共资源交易平台，提供文件审核、智能批注、AI 问答等多项功能。通过松耦合的方式嵌入交易平台，系统有效提升了交易主体处理投标文件的效率和准确性，确保了文档的合规性和质量。这种应用不仅降低了沟通成本，还显著提高了政务服务的响应速度和准确性。

其三，该系统大幅提升了政务问答的智能水平和公众满意度，推动了智慧政务的发展。通过构建高质量的知识库和业务知识问答树，系统实现了多轮问答功能，并通过定期更新保障知识库的时效性。这种高效、精准的服务模式，不仅提升了政府文档处理的效率，还规避了法律风险，为公众和相关业务提供了更优质的服务。

其四，系统采用国产化大模型，并支持私有化部署，确保了数据安全性和自主可控性，符合国家对信息安全的要求。这一创新应用不仅为政务服务提供了强有力的技术支持，也为其他领域的智能化治理提供了借鉴，具有推广价值。

案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 政务创新样板

【案例简介】

为推进县域政务智能化转型，湖南省张家界市桑植县携手清华大学数字政府与治理研究院，完成了政务环境 DeepSeek 大模型的本地化部署，推出政务专用人工智能助手“桑智”。这一创新举措使桑植县成为湖南省首个实现“DeepSeek+政务平台”的县域政府。通过这一系统，政务办公全面实现数字化，并且在多轮对话理解、文档自动处理、信息快速检索等方面取得重大突破，同时保证数据安全与基层公务人员减负增效。

“桑智”系统一经推出，便获得湖南经济电视台《经视新闻》栏目、《湖南日报》等多家主流媒体的关注与报道。实践证明，该系统不仅提升了政务办公的智能化水平，还推动了政务服务的高效协同，为山区县域的治理现代化提供了创新样本。

【案例实施】

1.智能助手本地化部署

桑植县政府在现有的党政办公一体化平台基础上，完成了 DeepSeek 大模型的本地化部署，确保数据闭环安全，并深度适配政务场景。“桑智”不仅仅是一个聊天机器人，更是一个具备知识计算与智能决策辅助能力的政务智能助手。

该系统能够基于政策文件、政务数据和县情民情信息，智能生成公文初稿，并结合政务场景专用的错敏词库，对公文、报告、公告等材料进行自动校对，提供风险提示。例如，以往公务人员在撰写政府公文时需耗费大量时间进行政策梳理和格式调整，而“桑智”可以在短时间内完成初稿生成，并给出优化建议，极大提高了政务文书工作的效率和准确性。

2.数据智能整合与快速检索

“桑智”系统具备强大的数据处理能力，可在 5G 双域加密环境下，关联全县部分工作数据，并进行高效的信息查询。例如，当政府工作人员需要查询某一类政策文件或以往会议纪要时，以前可能需要翻阅大量材料，而现在只需输入关键词，系统便能迅速检索并提供精准信息。

此外，该系统支持跨部门数据联动，实现县、乡、村三级数据共享，提高政务工作的协同效率。例如，在乡村振兴工作汇报中，乡镇政府可直接调用系统内的历年台账数据及相关政策文件，以往需要三天才能完成的报告，现在仅需半天便可整理完成。这一创新极大地提升了政务数据的可用性和工作效率。

3.赋能基层，减负增效

“桑智”不仅提高了政务办公的智能化水平，还切实减轻了基层公务人员的工作负担。由于乡镇基层工作繁琐，公务人员需处理大量重复性行政事务，传统模式下，政务人员需要耗费大量时间手动归档、统计和撰写公文。该系统的智能文档处理能力，能够自动归纳数据、整理会议记录，并提供智能建议，使得基层公务人员能够将更多精力投入到公共服务和群众工作中。

“用 AI 技术为基层减负赋能，让节约出来的时间和精力更好地服务群众，进一步提升基层治理能力。”桑植县委副书记、县长梁高武表示，“桑智”只是“智慧桑植”建设的第一步，未来，桑植县还将基于 AI 技术构建更完善的政务智能体系，以技术赋能和数据治理，持续推动山区县域治理现代化。

【案例成效】

1.高效智能政务办公

“桑智”系统通过本地化大模型优化，实现了政务办公的智能化升级。与传统政务办公相比，该系统显著提升了公文处理、数据查询、政务决策支持等工作的效率。例如，政策文件的查询与梳理时间缩短了 70%以上，而公文初稿生成的效率提高了 2 倍以上。

2.数据安全保障与闭环管理

DeepSeek 的本地化部署确保了政务数据的安全性，所有数据均在桑植县内部服务器运行，避免了数据外泄风险。同时，该系统建立了严格的数据访问权限管理机制，确保不同层级的政务人员只能访问相应权限范围内的数据，保障了信息安全和政务管理的规范性。

3.强化跨部门协同，提升政务服务质量

政务工作的协同性和效率是衡量治理现代化的重要标准。借助“桑智”，桑植县实现了县、乡、村三级政务数据互联互通，使不同部门能够快速协作。例如，

在社会救助审核过程中，不同职能部门可以通过系统共享信息，避免重复提交材料，极大提高了审批效率。

4.赋能基层治理，优化公务人员工作方式

“桑智”的推广应用，让基层公务人员告别了传统的手工整理数据和低效的文件查阅方式，提高了工作体验。走马坪白族乡工作人员庹心怡表示，使用“桑智”撰写乡村振兴工作报告后，发现系统能自动关联历年台账数据，大幅缩短了工作时间。AI 技术的引入不仅让政府办公更加高效，也减轻了基层公务人员的负担，让他们能够投入更多精力到实际治理工作中。

【案例评语】

湖南省桑植县的“DeepSeek+政务平台”本地化部署，是人工智能赋能基层治理的重要实践案例，为山区县域治理现代化提供了新的路径。

首先，该案例展示了 AI 在政务办公中的深度应用，实现了多轮对话理解、智能公文处理、政务知识自动检索等功能，不仅提升了政务办公效率，也降低了公务人员的负担。

其次，该系统通过5G 双域加密技术和本地化部署，确保了数据安全，同时实现县、乡、村三级政务数据联动，提高了政务协同效率。这种模式为其他县域政府提供了可借鉴的智能化治理方案。

再次，基于 DeepSeek 的政务大模型优化，桑植县不仅提升了政务办公的智能化水平，还通过技术手段助力乡镇基层治理，让乡村振兴、社会救助等重点工作更加高效。

未来，桑植县计划进一步拓展 AI 在政务治理中的应用场景，包括智能行政审批、民生服务智能问答、政务大数据分析等领域，构建更完善的 AI 政务智能体系。清华大学数字政府与治理研究院也将继续提供技术支持，推动政务服务的智能化和精细化发展，为全国范围内的数字政府建设提供参考。

本案例表明，人工智能技术的应用不仅可以优化政府内部治理模式，还能够提升基层治理效能，为构建现代化的数字政府提供有力支撑。

案例三蜜巢多领域政务服务大模型应用

【案例简介】

为积极回应国家“数据要素×”战略布局、数字政府建设背景、数字智能技术前沿发展及其行业深入应用需求，深度赋能千行百业的各类应用场景，蜜度语言智能融合应用多项人工智能前沿技术，自主研发蜜巢、文修两个垂直大模型与六大AI 算法引擎，基于高质量数据库，围绕智能检索、智能校对、智能生成三大核心应用，推出十余款语言智能产品。

蜜巢依托自主构建的大规模高质量中文语料数据，从源头强化价值观对齐能力与中文理解能力，同时融合书生·浦语大模型，聚焦知识问答、文稿写作、舆情分析三大垂直应用领域，构建起“双引擎”协同机制，推动场景化深度开发与高效落地实施。

蜜巢政务大模型作为蜜度自主研发政务大模型的典型代表，目前已从 1.0 迭代至 3.0 版本，完成了生成式人工智能备案及中国信通院“政务服务大模型应用能力要求”首批评估，并在多个行业实现商业化落地，赋能政务热线、政务智能问答等政企 20+核心应用场景，展现出“自主安全双引擎，应用丰富落地强”的特点。

【案例实施】

目前，蜜度打造 20+核心应用场景，已率先在政务热线管理、政务智能问答、执法文书辅助写作、司法文书校对、智能伴游、宣传稿件辅助撰写等多维应用场景中树立了一批落地标杆。蜜度结合自主研发的政务大模型及其衍生技术，深度聚焦政务热线、行政管理、市场监管等核心领域，为其发展提供有力的工具支持，成为政府数字化转型的重要助推力量。

1.政务服务热线。在市民服务热线场景中，热线总量大、工单分类难、诉求分析少、辅助决策难等痛点、难点、堵点问题长期存在。针对这些关键问题，蜜度定制开发一体化智能解决方案，即通过运用蜜巢政务大模型的知识管理、舆情分析能力，同时引入先进 AI 算法，将业务工作层、数据分析层、治理决策层进行一体化整合，实现业务痛点逐一击破，有效解决传统热线服务中效率低下、精准度不足的问题，改善热线工单分类和诉求处理的精确度，推动市民服务热线更协同、更高效。

2.行政执法文书。在行政执法文书撰写与管理领域，精准性和规范性是关键要求，但传统文书撰写方式常面临耗时长、易出错、格式不规范等问题。蜜度通过构建覆盖16 本应急执法场景指导手册的专业知识库，结合执法取证文档的上传与主题匹配功能，智能生成与事件高度相关的执法文书，大幅缩短文书撰写时间，同时确保文书格式和内容符合标准，从而提升行政管理的整体响应能力。

3.智能宣传支持。在政务宣传与舆情管理领域，蜜度通过深度学习和自然语言处理技术，为政务宣传提供了多样化、智能化的解决方案。在文稿生成方面，蜜度推出的智能工具能够根据用户需求快速生成高质量的宣传文案，同时兼顾语言的流畅性与内容的逻辑性，确保文稿符合政务宣传的严谨性要求。在舆情分析中，蜜巢政务大模型的强大数据处理能力支持实时监测、分析和预测舆论走向，为政府部门提供及时、准确的决策依据。此外，蜜度的智能校对功能可快速识别文稿中的语言错误、不当表达及格式偏差，进一步提升宣传材料的专业性。

【案例成效】

蜜巢聚焦知识问答、文稿写作、舆情分析三大垂直应用方向，落地知知通、文稿通、新浪舆情通三款智能应用产品，帮助提升政企办公场景日常工作效能。蜜度通过技术赋能政务热线、行政执法与政务宣传，实现了政府服务效率、规范性与精准度的全面提升，其多维应用不仅有效解决了传统模式中的核心难点，还开辟了数字化转型的新路径，推动政务服务向智能化、高效化、数字化方向迈进。

1.技术赋能政务热线，高效协同提升服务质量。蜜巢政务大模型针对市民服务热线当前存在的痛点问题，建设“政务热线综合智能平台”提升政务服务热线业务效率。在具体实践中，该模型通过全业务流程智能化，有效提升了工单分类效率，节省成本。例如，传统热线人工分类的错误率较高，而蜜巢模型的应用使分类准确率提升至 95%以上，处理速度加快了 30%。在实际案例中，话务员平均回复时间从 5 分钟缩短到 5-10 秒，极大地提升了接线响应效率，助力业务效率整体提升 80%以上。推动了政务服务从“被动应答”向“主动服务”的转型。

2.创新驱动行政执法，文书撰写实现规范精准。蜜巢政务垂类大模型数据智能化的应用，打破以往应急执法场景复杂、执法口径不一、执法行为难规范的困境，为应急执法庞大的规范体系、高速的变化更新、专业的处理标准、规范的处理方式等问题提供了新的解决途径。同时，该模型实现了文书撰写的全流程智能化，从执法取证文档的上传到匹配生成的事件文书，形成了高度自动化的闭环，通过智能问答-现场对话的形式，便捷、高效地检索出执法规范和标准，力求办案流程的详细展示。蜜度大模型能够缩短行政处罚决定书的撰写时间，从平均 3小时缩短至 30 分钟，错误率减少 80%以上。

3.智能赋能宣传工作，数据驱动优化传播路径。在政务宣传与舆情管理方面，蜜度的技术突破不仅为宣传内容的生产提供了高效工具，也推动了政务传播的智能化转型。基于深度学习和自然语言处理技术，蜜度开发的智能文稿生成工具能够根据需求快速生成高质量、逻辑严谨的宣传文案，大幅缩短内容制作周期。蜜度可利用技术协助生成超过200篇主题宣传文稿，使信息发布效率提升 50%以上。与此同时，蜜巢政务大模型强大的舆情分析能力支持实时监测和预测舆论动向，帮助政府部门精准掌握公众情绪，及时调整宣传策略。可通过对百万级数据的分析，在24小时内准确定位舆论发酵点，为政府决策提供关键支持。

【案例评语】

蜜巢政务大模型以创新能力为核心驱动，以实用价值为突出特色，以示范效应为重要成果，助力政务服务智能化转型，推动政府治理现代化。具体而言：

第一，具有突出的创新能力。蜜巢政务大模型充分整合多源政务数据、精准分析用户需求与快速处理政务数据，凭借语义分析能力与深层次的理解能力，为政府政务服务、社会治理以及内部办公等提供智能化支持，开启了数字政府创新发展的全新范式，充分考虑不同层级的功能需求，实现政务服务智能化发展。

第二，具有较高的实用价值。蜜巢政务大模型可以直接解决大量人工咨询和投诉问题，有效缓解人工咨询压力、降低政务服务成本，在提升政务服务质量与效能、提升社会治理智能化水平以及提升政府整体运行效率方面具有显著优势。

第三，具有深远的示范效应。蜜巢政务大模型广泛应用于多地政府部门，为政府工作模式向深度数字化与智能化方向转型提供了实践样板，树立了技术创新标杆，推动了政府数智化转型向纵深发展。

案例四大模型赋能辽宁“热线+网格”融合治理

【案例简介】

数智技术的应用与推广正改变着社会的方方面面，其中，数智治理作为政府转型的重要方向之一，正逐步成为推动城市发展的中坚力量，而城市作为我国经济、政治、文化等方面活动的中心，在党和国家工作全局中具有举足轻重的地位。习近平总书记指出：“推进国家治理体系和治理能力现代化，必须抓好城市治理体系和治理能力现代化。”而城市治理现代化的关键点之一就是加强基层数智治理现代化。当前，全国基层数智治理现代化建设仍面临着群众诉求信息渠道不畅、政府处置效率低、政务决策缺乏依据等问题。辽宁联通承建并运营的辽宁 12345政务服务便民热线平台（以下简称“辽宁 12345 热线”）通过“12345 热线+网格”基层治理模式，深度融合大模型等数智技术，打造下连企业群众，上通党政机关的政务服务“总客服”、“总枢纽”、“总参谋”，促进社会基层数智治理更加精准、协同、高效。

【案例实施】

辽宁“12345 热线+网格”基层治理平台对接辽宁省级一体化数据资源管理系统（政务大数据平台），运用大模型能力，赋能数据采集、处理等方面，开发业务智能体应用，构建领域大模型、场景小模型。同时，制定业务流程规范、服务管理规范、统一数据标准和安全保障机制，保障热线平台高质运行。

基于20年的平台服务经验，辽宁“12345热线+网格”基层治理平台以数智转型为引领，融合大模型技术，重塑治理体系、运行机制，围绕企业、群众、社会组织、政府机关等主体需求，多层次赋能基层数智治理。

1.创新体制机制，打造政务数智服务“总客服”。作为全国首条政务服务热线，辽宁12345热线不断创新体制机制。目前，热线已覆盖辽宁全省30041个政府承办单位，惠及 4300 万人口及 655 万市场主体。

一是整合热线，实现一号响应。辽宁 12345 热线作为全国率先完成热线合并的省份，已将全省 1014条热线整合为统一服务热线，并接入国务院政务服务网投诉建议平台、人民网《地方领导留言板》等国家级平台和省长信箱、辽事通APP 等省级诉求渠道。实现归口化、集中化管理，年数据量超 4000 万条，确保诉求信息无遗漏、全覆盖。实现辽宁全省一号响应，快速收集处置民意。二是制定标准，确保规范服务。辽宁12345热线构建“1+6”制度体系，出台《辽宁省12345 政务服务便民热线管理办法》及系列细则，率先在全国颁布第一部省级《12345政务服务便民热线管理与服务规范》。同时，参与编制国家级标准，出台地方性标准，确保辽宁全省政务热线建设“一盘棋”，打造全国服务标准统一，管理规范高效的政务服务标杆。三是六级联动，保障快速响应。辽宁12345热线建成由 12345 热线省总平台、15 个地市分平台（含沈抚示范区）、3 个分中心（税务、海关、烟草）构成的管理构架，在全国率先实现“省、市、县（区）、乡（镇）、街道（村）、社区”六级联动体系，实现民生问题上行通道拓宽，部门职能下沉责任压实，成为解决群众急难愁盼问题的有力保障。四是互联网+监察，完善闭环管理。辽宁 12345 热线在全国首创“互联网+监察”模式，将诉求办理全过程纳入监管，实现问题“线上督办”、“线上反馈”。通过构建与纪委、信访、司法等部门的协同联动机制，对不合理诉求处理进行“全流程”、“穿透式”闭环监督。解决在全国政务热线领域群众、企业合理诉求久拖不决、部门推诿等问题，实现大量信访隐患得以提前化解，提升社会治理效能。

辽宁“12345 热线+网格”六级联动体系

2.大模型赋能，构建业务数智流转“总枢纽”。辽宁12345热线运用大模型+区块链+数据挖掘等技术，打造高效、透明、智能的政务服务“总枢纽”。实现从“人机协同”到“模型引领、人为监管”的模式转变，工单平均办结天数从 9天缩短至7天，远高于全国平均水平10天。

一是运用大模型技术，提升热线服务效能。辽宁12345热线依托20年数据资源，运用大模型技术，构建热线领域大模型与场景小模型，通过语义分析能力，打造智能工单、智能派单等10 余类AI 智能体，赋能受理、分转等八个流程环节，提升工单办理效率。同时，开发小区画像、供热服务等六大应用场景，对重点人物、重点事件及社会治理热点领域进行“一键分析、智能画像”，形成热点事件、苗头事件分析报告，为基层治理提供了有力支撑。

二是运用大模型+区块链技术，增强诉求群众信任。辽宁 12345 热线打造确权识别 ID、诉求基本信息、诉求事项信息等五大账本，全面覆盖热线服务的各个环节，确保政务数据的安全性和完整性，增强公众的信任。同时，在此基础上，开发 3 大智能合约，进一步赋能辽宁 12345 热线系统。数据存证智能合约为纠纷解决提供法律支持；查询与溯源智能合约保障诉求信息从源头到当前状态一目了然，提升信息查询的便捷性与准确性；事项督办预警智能合约自动监测处理进度，确保诉求得到及时有效响应。

三是运用大模型+大数据技术，精准预警风险事件。辽宁 12345 热线构建了高质量数据集，数据来源包括话务、网络等内部渠道及物联感知、视频融合等外部渠道，覆盖电力、通信、交通等 48 类行业领域，依托大模型能力，构建形成推动城市运行和基层社会数智治理的全要素数据“中台”。在数据产品方面，围绕社情民意八大指标，沉淀出智绘感知、专属模型大屏等产品。在数据服务层面，开发事件预警、热点分析、风险评估等模型，对外提供定制数据分析服务，为基层治理提供数据支撑。

【案例成效】

辽宁 12345 热线运用大模型技术对诉求数据及外部数据进行深度处理及融合，实现数据要素叠加、倍增、乘数效应，促进政务服务从“接诉即办”到“未诉先办”的转变，争当政务决策“总参谋”。在提升城市决策科学性、城市管理精准性、公共服务普惠性等方面，取得实质性成效。

一是提升城市决策科学性。通过构建“12345+人大代表监督系统”平台，实现人大代表从“履职推着代表跑”到“履职内容自己找”的工作方式转变，提升代表提案科学性；通过对老旧小区改造、市政设施基础建设等方面的诉求数据分析，促进财政资金合理投入，如持续开展的供热“冬病夏治”工作，针对群众诉求量集中的 82 家供热企业、266 个园区，集中开展老旧管网改造和锅炉检修更换，使辽宁全省供热诉求同比下降 45.7%。自热线开通以来，累计推动各级政府部门还利于民、于企 100.9 亿元，促进政府公益性投入科学分配 127.1 亿元。

二是提高城市管理精准性。依托大模型技术能力，实现工单秒派功能，做到一般问题“一键直达”、复杂问题“提级办理”，提高诉求事件处办精准度。在今年辽宁葫芦岛市汛情期间，以12345咨询、求助数据为基础，结合水情、墒情、积水点位等物联感知数据，第一时间生成汛情专报，助力政府精准实施救援方案，转移风险部位人员2337人，营救遇险人员769名。

三是促进公共服务普惠性。针对供热、供电、供水等公共服务类民生行业，搭建网格“直通车”模式，实现“多格合一、一格多用”力量联动，平均缩短办理时效至9小时。同时，12345热线依托辽宁全省社区、楼盘、住户数量等数据信息，形成 6000余个小区（楼盘）的数据分析画像，通过分析小区诉求数据，挖掘各诉求事件之间潜在关联，智能研判苗头性、突发性等风险，促进公共服务

普惠性。

民有所呼，我有所应。辽宁12345热线作为数智化、便民化的综合性政务服务平台，不仅为百姓搭建倾诉心声、反映诉求的桥梁，更在政务数智服务领域逐步实现从“话务中心”向“治理中心”的转变。未来，辽宁 12345热线平台将在政务服务热线领域中破浪前行，让群众每一份诉求都有回应，每一份期待都不被辜负，携手社会各界共促社会数智治理新发展。

【案例评语】

辽宁“12345 热线+网格”基层治理平台的实施展示了数智技术在现代城市治理中的巨大潜力。从实用性角度来看，该平台通过整合全省热线资源，实现了一号响应和集中化管理，极大地提高了政府对群众诉求的响应速度和处理效率。通过省、市、县、乡、街道、社区六级联动体系，平台确保了民生问题的快速上行和部门职能的有效下沉，成为解决群众急难愁盼问题的重要工具。

在创新性方面，辽宁 12345热线不仅是全国首条政务服务热线，还在体制机制上不断革新。通过“互联网+监察”模式，将诉求办理全过程纳入监管，确保问题处理的透明性和及时性，显著减少了部门推诿和信访隐患。这种创新模式为全国其他地区提供了可借鉴的成功经验。

技术推广潜力方面，辽宁 12345热线充分利用大模型、区块链和大数据等先进技术，构建了智能化的政务服务枢纽。通过大模型技术的应用，热线服务效能大幅提升，工单平均办结天数缩短至 7 天，远高于全国平均水平。同时，区块链技术的引入增强了数据的安全性和公众信任，为其他地区的政务服务平台提供了技术应用的范例。

该平台的数智化转型不仅提升了城市决策的科学性和管理的精准性，还促进了公共服务的普惠性。通过对供热、供电、供水等公共服务类数据的智能分析，平台实现了风险的提前预警和快速响应，切实提高了公共服务的质量和效率。

总的来说，辽宁“12345 热线+网格”平台在实用性、创新性和技术推广潜力上都展现出了显著的优势。其成功经验为全国其他地区的数智治理提供了宝贵的参考和借鉴，未来有望在更大范围内推广和应用，推动社会治理的现代化进程。

案例五慧泽大模型助力数字政务建设

【案例简介】

中国电信推出的“天翼云政务大模型慧泽”致力于通过人工智能提升政务服务的效率和智能化水平。在数字政府转型的背景下，传统政务服务已难以满足复杂的社会需求。天翼云利用其在云计算、大数据和人工智能领域的优势，开发了“慧泽”大模型，旨在解决政务服务中的低效办理、信息查询困难和多样化需求等问题。

通过深度学习技术，慧泽大模型实现了政务流程的智能化理解和自动化处理，显著提升了群众的政务体验。自推出以来，该模型获得了广泛关注，并荣获 2024年度数字化政务创新奖。慧泽大幅缩短了业务办理时间，增强了政务流程的便捷性和高效性，成为数字政务领域的标杆之一。此外，慧泽在公共服务、数据分析和政策解读等方面也产生了积极影响，对数字化城市治理发挥了积极作用。

【案例实施】

中国电信的“天翼云政务大模型慧泽”通过整合人工智能和大数据技术，应用于智能客服、流程自动化和数据分析等政务场景，推动了政务服务的智能化和高效化。

1.智能客服系统，提升服务满意度。慧泽大模型在智能客服方面应用自然语言处理技术，显著提升了政务咨询效率。它能够精准识别用户需求，为群众企业提供一对一的在线咨询服务。例如，群众在查询社保、医保、户籍等信息时，慧泽可以实时提供准确解答，缩短咨询等待时间。通过机器学习的自我迭代，慧泽不断优化对用户提问的理解和回答的准确性。实践中，某地区政务服务大厅引入慧泽客服系统后，平均查询处理时间减少了30%，用户满意度提高了15%。

2.流程自动化处理，提高业务办理效率。针对传统政务流程复杂、审核环节繁多的问题，慧泽大模型通过流程自动化功能，实现了业务的自动流转和智能审批。慧泽深入分析各类政务流程，形成自动化处理框架。在企业注册、项目审批、社会救助申请等领域，慧泽能自动识别审核要点，智能处理对应环节，减少人工介入。实践中，某省政务服务中心应用慧泽后，将企业注册审批时间从 15 个工作日缩短至 3 个工作日。这不仅减轻了审批人员的负担，也提升了整体服务效率，为企业群众提供了更便捷的政务服务。

3.数据分析与政策解读，支持科学决策。慧泽大模型的数据分析功能为政府决策提供科学支持。通过对历史政务数据的深度挖掘，慧泽总结出群众在不同季节和时间段的办事需求变化趋势，帮助政务部门科学安排人力和资源。此外，慧泽具备政策解读功能，能够从海量政策文件中自动提取关键词和要义，帮助政府迅速解读政策要点。例如，在某地社保政策调整中，慧泽在政策发布后第一时间生成解读报告，为相关部门提供了执行参考，极大提升了政府反应速度。通过数据分析与政策解读，慧泽支撑着政府加速实现精细化管理和科学决策，进一步提升了城市治理的智慧水平。

总体而言，“慧泽”大模型通过智能客服、流程自动化和数据分析功能，显著提升了政务服务的效率和智能化水平，成为数字政务领域的典范案例。它不仅优化了政府服务流程，还在公共服务、数据分析和政策解读等方面产生了积极影响，对数字化城市治理发挥了关键作用。

【案例成效】

1.智能客服系统显著提升群众服务满意度。通过自然语言处理和语义理解技术，慧泽能够精准识别并响应群众的需求，提供一对一的在线咨询服务。在社保、医保、户籍等信息查询时，慧泽系统的回答更加准确，显著缩短了等待时间，减少了传统咨询的困扰。例如，某市政务服务大厅引入慧泽系统后，平均查询处理时间缩短了 30%，用户满意度提升了 15%。通过机器学习模型的自我迭代，慧泽不断优化对用户提问的理解能力，提高了回答的准确率，使群众无需重复解释。这种智能化客服模式有效降低了群众的咨询挫折感，提升了服务的亲和力，树立了智能政务的良好形象。

2.流程自动化处理提升业务办理效率。慧泽大模型的流程自动化功能显著优化了传统复杂的政务流程，大幅提升了业务办理效率。通过自动化处理框架，企业注册、项目审批和社会救助申请等业务能够自动识别审核要点，智能化处理关键环节，减少了人工审核的干预。举个例子。某省政务服务中心的企业注册审批时间从15个工作日缩短至 3个工作日，流程自动化的效率提升让群众更快速地完成审批事项。这不仅为群众提供了更便捷的体验，也大大减轻了审批人员的工作负担。数据显示，自动化审批系统将业务流转时间平均缩短了50%，使工作人员能够更专注于复杂案件的处理，进一步提升了政务服务的整体效率，实现了“少跑腿、快办事”的目标。

3.数据分析与政策解读支撑科学决策。慧泽大模型强大的数据分析与政策解读功能为政府的科学决策提供了坚实的数据和信息支撑。通过对历史政务数据的深度挖掘，慧泽总结出群众在不同季节和时间段的需求变化趋势，为政务部门的人力资源安排和服务资源分配提供了科学依据。在某地试点应用中，慧泽通过数据分析优化了办事高峰期的人力调配，节省了 15%的人工成本。此外，慧泽的政策解读功能使政府部门能够快速处理和解读最新政策文件。在某市社保政策调整应用中，慧泽系统在政策发布后立即生成政策解读报告，为政府部门提供政策执行参考，有效提升了反应速度，政策执行效率提高了 20%。慧泽的数据分析和政策解读功能推动了政府的精细化管理，使得决策更加科学和高效，为智慧城市治理提供了强有力的支持。

【案例评语】

天翼云“慧泽”大模型不仅是政务服务领域的创新，更是智慧城市治理领域重要创新。该模型通过人工智能和大数据技术，将传统政务服务流程转变为更高效、更智能的模式，大幅提升了政府与群众之间的互动效率。慧泽实现了从“以人工为主”到“智能辅助决策+人工复核”的转变，优化了公共服务体系，提高了服务效率。慧泽增强了政务资源的科学配置和智能调度，使得政务部门能够合理分配人力、物力，有效应对不同业务高峰期的需求变化。其精准的用户需求分析和快速响应能力不仅提升了公共服务质量，也增强了政府的社会治理能力，减少了因沟通不畅或响应滞后导致的误解。慧泽的数据分析和政策解读功能为城市治理提供了科学决策依据，使政府能够及时捕捉社会动态，制定符合公众需求的政策。慧泽不仅是一项技术创新，更是推动城市治理智能化、现代化的重要力量，助力数字政府的可持续快速发展。

政务热线数智化转型研究团队

团队牵头人：

孟天广张小劲

团队成员：

杜玉春冯天黄敏璇黄一然吕俊延刘文清

李梓琳兰鹰门钰璐王翔君谢子龙徐恺岳

徐晶于建钧张雅雯张渝西钟珮郑伟海

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AI 驱动政务热线发展研究报告

目录

前言

一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁

（一）政务热线的发展历程

（二）大模型在政务热线中的全新价值

二、大模型驱动政务热线的创新趋势

（一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽”

（二）技术融合下的服务升级——以北京接诉即办为例5

1.改革历程

2.改革成效

三、当前政务热线发展面临的挑战

（一）接诉

1.诉求承载

2.诉求接听

（二）办理

1.精准派单

2.高效联动

3.有效跟单

（三）评估

1.热线质检

（四）治理

1.问题诊断

2.辅助决策

四、 大模型在政务热线中的场景化实践

（一）智能运营体系构建

1.智能语音与文本交互系统

2.统一知识库建设

3.工单智能化处理

4.数据分析与趋势预警

（二）典型应用场景

1.智能语音导航与智能应答

2.智能情绪识别与服务优化

3.多语言与方言识别

4.智能热点问题监测

（三）转型痛点与优化方向

1.数据安全与隐私保护

2.人机协作的合理分工

3.适应复杂政务需求

4.持续优化与用户反馈机制

五、业内典型实践

案例一 北京智能政务问答知识中枢

【案例实施】

【案例成效】

【案例评语】

案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 政务创新样板

【案例简介】

【案例实施】

1.智能助手本地化部署

2.数据智能整合与快速检索

3.赋能基层，减负增效

【案例成效】

1.高效智能政务办公

2.数据安全保障与闭环管理

3.强化跨部门协同，提升政务服务质量

4.赋能基层治理，优化公务人员工作方式

【案例评语】

案例三 蜜巢多领域政务服务大模型应用

【案例简介】

【案例实施】

【案例成效】

【案例评语】

案例四 大模型赋能辽宁“热线+网格”融合治理

【案例简介】

【案例实施】

【案例成效】

【案例评语】

案例五 慧泽大模型助力数字政务建设

【案例简介】

【案例实施】

【案例成效】

【案例评语】

政务热线数智化转型研究团队

四、大模型在政务热线中的场景化实践

案例一北京智能政务问答知识中枢

案例三蜜巢多领域政务服务大模型应用

案例四大模型赋能辽宁“热线+网格”融合治理

案例五慧泽大模型助力数字政务建设

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