以“智治”破题 以“规范”护航——政务大模型落地的实践路径

云轩丶

当智能客服秒速响应民生诉求，当算法模型精准辅助政策研判，人工智能大模型正悄然重塑政务服务与治理的底层逻辑。中央网信办、国家发改委联合印发的《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（以下简称《指引》），恰如精准导航的“操作手册”，为政务智能化升级划定了航向、筑牢了底线。结合基层政务服务单位的实践探索，唯有把握“应用导向、集约建设、安全可控”三大关键，才能让政务大模型真正成为治理现代化的“加速器”。

政务大模型的价值，终究要在解决实际问题中彰显。基层单位作为政策落地的“最后一公里”，最鲜明的需求是破解“事多、人杂、线长”的治理难题。此前，我单位在政务服务大厅推行智能咨询系统，但因模型适配性不足，常出现“答非所问”的尴尬；在跨部门数据核验中，因系统壁垒导致群众需反复提交材料。《指引》明确提出“聚焦共性、高频需求场景突破”的原则，为我们指明了优化方向。如今，我们依托上级统筹建设的区域政务大模型基座，重点打磨“企业开办一网通办”“社保待遇资格认证”等高频场景：通过模型训练整合市场监管、税务、人社等多部门数据，实现企业注册材料“一次填报、全域复用”；将老年群体常用的社保查询、待遇认证等功能嵌入智能终端，配套语音引导和人工兜底服务，既提升了效率又弥合了“智能鸿沟”。实践证明，政务大模型唯有扎根具体场景，才能从“技术概念”转化为“治理实效”。

集约发展是政务大模型降本增效的核心密码。过去，部分地区曾陷入“各自为战”的建设误区：区县自建小型算力中心，既因规模不足导致模型训练效果差，又因重复投入造成资源浪费。《指引》强调的“一地建设、多地复用”集约化模式，为基层破解了这一难题。我单位未再单独搭建算力设施，而是通过接入省级政务智能算力网，按需调用算力资源，不仅将模型部署成本降低60%，更借助上级已训练成熟的通用模型模版，快速适配本地政务需求。这种“统分结合”的模式，既发挥了顶层设计的资源整合优势，又保留了基层应用的灵活适配空间。同时，我们联合周边区县共建“政务知识库共享池”，将各自在市场监管、民生服务等领域的特色数据纳入其中，共同优化模型效果，实现了“1+1>2”的协同效应。这正是《指引》“统筹资源配置”原则的生动实践，为政务大模型的可持续发展提供了坚实支撑。

安全可控是政务大模型行稳致远的底线保障。政务数据涉及国家安全和个人隐私，模型“幻觉”“算法偏见”等风险更可能影响治理公信力。《指引》明确的“安全稳妥”原则，始终贯穿我单位应用全过程。我们建立了“数据入场-模型运行-结果输出”全流程安全审核机制：对纳入模型训练的政务数据进行脱敏处理，严格区分公开数据与涉密数据边界；在政策解读、信访回应等应用场景中，设置“人工复核”节点，防范模型生成虚假信息；定期开展算法公平性评估，重点核查社保办理、资格审核等场景中是否存在性别、地域偏见。此外，我们还参照《指引》要求编制了《政务大模型应用操作规范》，明确工作人员的权限边界和操作流程，杜绝技术滥用风险。唯有把安全防线筑得更牢，才能让政务大模型在规范轨道上健康发展。

人工智能赋能政务治理，既是技术革命也是理念更新。《指引》的出台，为政务大模型从“试点探索”走向“系统推广”提供了根本遵循。作为基层政务单位，我们将继续以《指引》为指导，在场景应用上求实效、在集约建设上挖潜力、在安全规范上守底线，让智能技术更好服务群众、赋能治理，为推进国家治理体系和治理能力现代化注入更多“智治”动能。