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人工智能赋能数字政府决策支持系统分析报告

一、绪论

（一）研究背景

1.数字政府建设的战略需求

当前，全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化、智能化成为政府治理现代化的核心方向。我国高度重视数字政府建设，“十四五”规划明确提出“提高数字政府建设水平”，《关于加强数字政府建设的指导意见》进一步强调要“构建智能高效的政务服务体系”。数字政府建设不仅是国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑，更是提升政府行政效能、优化公共服务的关键路径。在此背景下，决策支持系统作为政府“大脑”，其智能化水平直接关系到政策制定的科学性、执行的有效性和监管的精准性。

2.人工智能技术的突破性进展

近年来，人工智能（AI）技术迎来爆发式增长，机器学习、自然语言处理、知识图谱、大数据分析等核心技术日趋成熟。以大语言模型（LLM）、多模态智能分析为代表的AI应用，已在金融、医疗、交通等领域展现出强大的数据处理、模式识别和预测能力。这些技术为破解传统决策支持系统中存在的数据孤岛、响应滞后、预测能力不足等问题提供了全新解决方案，成为赋能数字政府决策支持系统升级的核心驱动力。

3.传统决策支持系统的现实挑战

我国数字政府建设虽取得显著成效，但决策支持系统仍面临诸多痛点：一是数据整合度低，跨部门、跨层级数据壁垒尚未完全打破，导致决策依据碎片化；二是分析能力有限，传统系统多依赖规则引擎和统计模型，难以应对复杂社会问题的非线性特征；三是响应时效性差，面对突发公共事件或紧急决策需求，系统无法实时生成多方案比选；四是智能化程度不足，缺乏对政策实施效果的动态评估和迭代优化能力。这些挑战亟需通过AI技术赋能予以系统性解决。

（二）研究目的与意义

1.研究目的

本研究旨在通过分析人工智能技术在数字政府决策支持系统中的应用路径与价值，提出一套“数据驱动—智能分析—决策优化—反馈迭代”的全流程AI赋能框架。具体目标包括：一是厘清AI技术与政府决策需求的耦合机制，明确系统功能定位；二是设计基于AI的决策支持系统架构，攻克数据融合、智能建模、场景适配等关键技术；三是构建应用场景库，为应急管理、城市规划、民生服务等领域的精准决策提供实践参考；四是提出系统实施保障措施，推动AI赋能下的政府决策模式从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。

2.研究意义

（1）理论意义：本研究将人工智能理论与公共管理决策理论深度融合，拓展了数字政府建设的理论边界，为智能决策支持系统的构建提供了跨学科研究范式；同时，通过探索AI技术在政府决策中的伦理规范与风险防控机制，丰富了数字政府治理的理论体系。

（2）实践意义：一是提升决策科学化水平，通过AI对海量数据的深度挖掘，实现政策制定“精准画像”；二是增强政府应急响应能力，在自然灾害、公共卫生事件等场景中实现秒级预警与方案生成；三是优化公共服务供给，基于用户需求预测实现政策资源的动态调配；四是降低行政运行成本，通过智能决策减少重复调研和试错成本，推动政府治理效能整体跃升。

（三）国内外研究现状

1.国内研究进展

我国对AI赋能数字政府决策支持系统的研究起步于“十三五”时期，早期聚焦于大数据技术在政务数据整合中的应用。随着《新一代人工智能发展规划》出台，研究重心转向AI技术与决策场景的深度融合。学术界方面，清华大学《智能政府：人工智能与国家治理现代化》提出“智能决策中枢”概念，强调知识图谱与政策仿真模型的结合；复旦大学团队基于强化学习算法，构建了城市交通拥堵治理的动态决策模型。实践层面，浙江“浙政钉”平台引入AI政策推荐系统，实现政策匹配准确率提升40%；广东省“粤治慧”平台通过多源数据融合，支撑疫情防控中的资源调配决策。然而，现有研究仍存在技术落地与业务场景脱节、数据安全与隐私保护机制不完善等问题。

2.国外研究现状

发达国家在AI政府决策应用方面起步较早，形成了“技术驱动+场景牵引”的典型模式。美国依托“大数据计划”和“人工智能国家战略”，在联邦层面构建了AI决策支持平台，如疾病控制与预防中心（CDC）的疫情预测系统，通过机器学习模型实现病毒传播趋势的实时推演。欧盟注重“伦理优先”，在《人工智能法案》框架下，推动成员国开发可解释AI决策系统，如荷兰“数字孪生城市”项目通过模拟仿真评估政策环境影响。新加坡“智慧国2025”战略则聚焦“政府即平台（GaaS）”，利用AI实现公民需求与公共服务的智能匹配。国外经验表明，AI赋能决策支持需兼顾技术创新与制度创新，但其在数据开放共享、本土化适配等方面仍面临本土化挑战。

（四）研究内容与方法

1.研究内容

本研究围绕“AI赋能数字政府决策支持系统”的核心命题，重点开展以下四方面内容：

（1）需求分析与功能定位：通过调研政府部门决策流程，识别数据整合、智能分析、风险预警等核心需求，明确系统“全周期决策支持”的功