报告核心观点 - 报告梳理DeepSeek在政务热线及其他政务场景的应用现状与成效，分析技术优势与挑战，为政务热线智能化升级和数智化发展提供经验，推动“人工智能技术 + 政务热线”应用实践创新，助力构建高效、智能、便民的政务服务新模式 [5] 大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁 政务热线的发展历程 - 政务热线发展历经信息化、数字化、智能化三个阶段 [9] - 信息化孕育阶段，热线具离散式和平行化特征，以“倾听民生、汇聚民意”为目的，热线数据治理价值挖掘少 [10][11] - 数字化发展阶段，热线形成集成式和总台化特征，政务服务覆盖度提高，热线数据社会价值受重视，用于辅助政府决策 [11] - 智能化升级阶段，热线呈融通式和智慧化特征，人工智能嵌入各环节，实现智能服务，释放劳动力，降低成本，强调智能算法赋能，推动城市治理升级 [12][13] 大模型在政务热线中的全新价值 - 大模型驱动资源整合，强化数字政府协同联动能力，推进热线整合和部门联动，解决“数据孤岛”等问题 [15] - 大模型重塑政民互动模式，提升政务服务精准度，拓宽社会主体政治参与渠道，使政府更好体察民情、回应民愿 [17] - 大模型助力提升数字政府风险防控能力，整合碎片化信息，精准把握民众需求，促进服务平台信息互通，及时甄别监测社会问题和风险 [18] - 大模型优化服务流程，提升数字政府督办考核能力，优化和监督业务办理流程，规范业务办理，提供客观考核数据，压实政府责任 [20] 大模型驱动政务热线的创新趋势 政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽” - 政务热线是社情民意的“传感器”，数智化转型强化其“以数感知”能力，包括数据穿透、时空穿越、颗粒缩放 [24][25] - 政务热线是协同治理的“接驳器”，数智化转型强化其“依数治理”能力，通过精准派单、群众反馈、绩效评估提升协同治理水平 [25] - 政务热线是决策施政的“信息港”，数智化转型强化其“循数决策”能力，包括科学决策、应急管理、施策评估 [27] 技术融合下的服务升级——以北京接诉即办为例 - 改革历程历经“吹哨报到”“接诉即办”“主动治理”三个阶段 [30] - 改革成效显著，深度融合大模型技术，提升热线智能化水平，实现“传感器”“接驳器”“信息港”三重功能，为全国政务服务改革提供经验 [33][34] 当前政务热线发展面临的挑战 接诉 - 诉求承载方面，存在跨部门和跨地区热线归并待推进、网络渠道运用水平不足、特需群体诉求表达保障能力削弱等问题 [41][42][43] - 诉求接听方面，面临话务服务供需矛盾增大、接通率和接通时长改善有限、坐席设置和适应性调试能力薄弱等挑战 [44][46][47] - 诉求识别方面，存在政策知识库精细程度和更新效率不足、合理规范识别诉求压力增加等问题 [49][50] 办理 - 精准派单方面，全面准确把握诉求地理信息难度大，转单过程可控性弱 [52][53] - 高效联动方面，市民诉求与办理部门对接存在薄弱环节，政务服务热线与紧急事件求助热线衔接有挑战 [55][57] - 有效跟单方面，回访环节面临技术挑战，难以真实有效反馈办理质量 [58] 评估 - 热线质检方面，难以对接诉服务过程开展及时质量检查，难以对热线服务体系进行全量质检评估 [61][62] - 部门考核方面，政府督办线索提供不充足，热线考核评估体系权威性不强 [63][64] 治理 - 问题诊断方面，存在数据归口不统一、数据质量问题、自动化分析深度受限等挑战 [66][67][68] - 辅助决策方面，面临多维度研判能力缺乏、多元知识整合程度不足、潜在风险预警功能不完善等问题 [71][72][73] 大模型在政务热线中的场景化实践 智能运营体系构建 - 智能语音与文本交互系统，使市民可用自然语言表达诉求，系统自动理解并精准回复 [77] - 统一知识库建设，结合知识图谱技术构建动态知识库，即时提供最新政策信息 [78] - 工单智能化处理，支持工单智能生成、分类与转派，减少流转延误 [79][80] - 数据分析与趋势预警，对历史数据深度挖掘，识别高频问题和突发事件并预警 [81] 典型应用场景 - 智能语音导航与智能应答，精准识别用户诉求，引导至相关服务，解答高频问题 [83] - 智能情绪识别与服务优化，分析市民情绪，优先转接人工客服并提供安抚话术 [84][85] - 多语言与方言识别，解决方言或外语交流障碍，提升政务热线包容性 [86] - 智能热点问题监测，自动监测投诉变化，及时生成热点问题报告 [87] 转型痛点与优化方向 - 数据安全与隐私保护，确保数据存储加密、访问权限控制，防止数据泄露 [89] - 人机协作的合理分工，设置“人工优先”或“智能预处理 + 人工介入”模式 [90][91] - 适应复杂政务需求，加强部门数据共享接口，结合政务知识图谱提升大模型理解能力 [92] - 持续优化与用户反馈机制，建立反馈机制，引入主动学习机制，设立人工质检团队 [93] 业内典型实践 北京智能政务问答知识中枢 - 案例简介：北京市研发“北京政务问答大模型知识中枢”，解决政策文件更新不及时等问题，提升政务问答智能水平和效率，准确率超95% [95] - 案例实施：接入海淀区公共资源交易一网办事平台，提供文件审核等功能，结合大模型提供多种服务，具备知识自动更新等能力 [97][98][99] - 案例成效：提升需求文件审核效率和准确性，降低沟通成本，实现招标文件智能审核 [100]