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基于生成式AI的政务服务流程智能化优化策略1

基于生成式AI的政务服务流程智能化优化策略

摘要

本报告系统研究了生成式人工智能技术在政务服务流程优化中的应用策略与实施

路径。随着数字政府建设的深入推进，传统政务服务模式面临效率瓶颈、服务体验不足

等挑战。生成式AI作为新一代人工智能技术的代表，具备强大的自然语言处理、内容

生成和决策辅助能力，为政务服务智能化转型提供了新的技术支撑。报告通过分析国

内外政务服务数字化发展趋势，结合生成式AI技术特性，构建了政务服务流程智能化

优化的理论框架与技术路线。研究采用文献分析、案例研究、专家访谈和系统建模等方

法，提出了基于生成式AI的政务服务优化实施方案，包括智能问答系统、流程自动化

引擎、个性化服务推荐等核心模块。报告还详细分析了实施过程中的技术风险、数据安

全风险和组织变革风险，并提出了相应的保障措施。研究预期成果包括一套完整的政务

服务智能化解决方案、评价指标体系和政策建议，可为各级政府部门推进政务服务数字

化转型提供理论参考和实践指导。报告最后展望了生成式AI在政务服务领域的未来发

展方向，强调了技术伦理与治理框架建设的重要性。

引言与背景

数字政府建设的时代要求

当前，全球正经历着以数字化、网络化、智能化为特征的第四次工业革命，数字技

术已成为推动国家治理体系和治理能力现代化的重要驱动力。我国”十四五”规划明确提

出要”加快数字化发展，建设数字中国”，将数字政府建设作为国家战略的重要组成部分。

根据《中国数字政府发展报告（2022）》显示，我国省级政府网上政务服务能力总体指

数从2015年的58.3提升至2021年的89.6，年均增长率达到9.2%，表明我国政务服务

数字化水平已取得显著进步。然而，随着公众对政务服务需求的日益增长和多样化，传

统基于规则和流程的政务服务系统已难以满足高效、精准、个性化的服务要求，亟需引

入新一代人工智能技术进行突破性创新。

生成式AI技术的革命性突破

生成式人工智能（GenerativeAI）是指能够根据输入数据或指令自动生成新内容的

人工智能技术，包括文本、图像、音频、视频等多种形式。与传统的分析型AI不同，生

成式AI具备更强的创造性和适应性，能够理解复杂语境、进行多轮对话、生成个性化

内容。2022年以来，以GPT系列、Claude、文心一言等为代表的大型语言模型（LLM）

取得了突破性进展，其参数规模从亿级跃升至万亿级，理解能力和生成质量显著提升。

斯坦福大学《2023年AI指数报告》显示，大型语言模型在自然语言理解基准测试中的

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准确率已达到人类专家水平的90%以上，为政务服务智能化提供了前所未有的技术可

能性。生成式AI的引入有望从根本上改变政务服务的人机交互模式，实现从”人找服

务”到”服务找人”的范式转变。

政务服务智能化转型的迫切需求

政务服务作为政府与公众互动的重要窗口，其效率和质量直接影响政府公信力和

群众满意度。根据国务院办公厅《关于加快推进”一网通办”前提下”最多跑一次”改革的

指导意见》，我国已基本建成全国一体化政务服务平台，实现了政务服务事项”一网通

办”的总体目标。然而，实际运行中仍存在诸多痛点：一是服务流程标准化程度高但灵

活性不足，难以应对复杂多变的群众需求；二是人工客服压力大，高峰期响应不及时，

服务质量参差不齐；三是跨部门数据共享不充分，存在”信息孤岛”现象；四是特殊群体

（如老年人、残障人士）服务体验有待改善。生成式AI技术的引入，能够通过智能对话、

流程自动化、知识图谱构建等方式，有效解决上述问题，推动政务服务从”能办”向”好

办”、“易办”转变。

研究意义与价值

本研究的理论意义在于，将生成式AI技术与政务服务流程优化相结合，拓展了数

字政府建设的研究视角，丰富了人工智能在公共管理领域的应用理论。实践价值体现在

三个方面：一是为政府部门提供一套可操作的智能化改造方案，提升政务服务效率和质

量；二是探索生成式AI在公共服务领域的应用边界和风险防控机制，为技术伦理治理

提供参考；三是通过案例分析和效果评估，为其他地区政务服务数字化转型提供借鉴经

验。根据麦肯锡全球研究院的预测，到2030年，人工智能技术有望为政府服务领域