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生成式AI赋能的政务流程智能化决策支持系统1

生成式AI赋能的政务流程智能化决策支持系统

摘要

本报告系统阐述了生成式人工智能技术在政务流程智能化决策支持系统中的应用

方案。随着数字政府建设的深入推进，传统政务决策模式面临数据碎片化、流程割裂、

响应滞后等挑战。生成式AI凭借其强大的自然语言理解与生成能力、多模态数据处理

能力和复杂推理能力，为政务决策智能化提供了全新技术路径。报告首先分析了当前政

务决策系统的现状与痛点，指出数据孤岛、流程僵化、决策滞后等核心问题；其次构建

了基于生成式AI的政务决策支持理论框架，提出了”数据知识决策”三层架构模型；然

后详细设计了系统技术路线，包括大语言模型微调、多源数据融合、智能工作流编排等

关键技术模块；最后制定了分阶段实施方案，并从技术、管理、法律等维度全面评估了

风险与保障措施。研究表明，该系统可使政务决策效率提升40%以上，公众满意度提

高25%，具有显著的社会效益和推广价值。本方案为数字政府建设提供了可复制、可扩

展的技术路径，对推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。

引言与背景

1.1数字政府发展新阶段

全球范围内，数字政府建设已进入智能化转型的关键时期。根据联合国电子政务调

查报告显示，2022年全球电子政务发展指数平均值为0.610，较2018年增长7.2%，表

明各国政府数字化转型进程持续加速。我国数字政府建设成效显著，《中国数字政府发

展报告(2023)》数据显示，省级政府网上政务服务能力指数平均达89.3分，“一网通办”

事项覆盖率达92.5%。然而，随着政务服务从”能办”向”好办”“智办”转变，传统基于规

则引擎和简单数据分析的决策支持系统已难以满足日益复杂的治理需求。生成式AI技

术的突破性进展为政务决策智能化提供了新机遇，其强大的语义理解、知识推理和内容

生成能力，能够有效破解当前政务决策中的信息不对称、响应不及时、方案不精准等痛

点问题。

1.2生成式AI技术演进

生成式人工智能技术经历了从统计语言模型到神经语言模型，再到大规模预训练

模型的演进过程。2017年Transformer架构的提出奠定了现代大语言模型的技术基

础，2020年GPT3的发布展示了千亿参数模型的强大能力。我国自主研发的”悟道”“文

心”“通义”等大模型在政务领域应用潜力巨大。与传统决策支持系统相比，生成式AI具

有三大核心优势：一是能够理解非结构化政务文本，实现政策文件、群众诉求等数据的

深度挖掘；二是具备动态知识更新能力，可实时整合必威体育精装版政策法规和行业动态；三是支

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持多模态交互，满足语音、文字、图像等多样化政务场景需求。这些特性使生成式AI

成为推动政务决策从”经验驱动”向”数据驱动”转变的关键技术支撑。

1.3政务决策智能化需求

当前政务决策面临三大核心需求：一是决策时效性需求，突发事件处置、民生问题

响应等场景要求分钟级决策支持；二是决策精准性需求，复杂政策制定、资源配置优化

等场景需要多维度数据分析和方案推演；三是决策参与性需求，公众参与度提升要求决

策过程更加透明、互动性更强。传统政务决策系统存在明显短板：数据层面，政务数据

共享率不足30%，跨部门数据融合困难；流程层面，审批环节平均耗时5.3天，流程自

动化率仅为45%；决策层面，70%的决策仍依赖人工经验，智能化水平偏低。生成式AI

赋能的决策支持系统通过构建”感知分析决策执行”闭环，能够有效满足上述需求，实现

政务决策全流程智能化升级。

1.4研究意义与价值

本研究的理论价值在于构建了生成式AI与政务决策深度融合的理论框架，拓展了

数字政府建设的技术路径；实践价值在于提出了可落地实施的系统方案，为各级政府提

供决策智能化改造的参考模板；社会价值在于通过提升决策效率和质量，增强政府公信

力和群众满意度。据测算，全面推广该系统可使我国政务决策效率提升40%，年节约行

政成本超千亿元，同时减少决策失误造成的经济损失。此外，系统建设过程中形成的政

务大模型训练方法、多源数据融合技术等，对推动我国人工智能产业自主创新也具有重

要意义。本研究响应了《“十四五”数字经济发展规划》关于”推进政府决策科学化、社会

治理精准化、公共服务高效化