核作业管理 数据质量独 立指标体系 元数据质量管理 元 数据 一致性 检查 元 数据 属 性检查 元 数据 关 系健 全 性 数据标准管理 标 准定义 标 准发布 版 本管 理 标 准导 出 元数据管理 元 数据 维 护 元 数据 查 询 元 素据 变 更 元 数据 关 系维 护 3 数据标准 4 元数据分析 标准层数据 整合层数据 贴源 层 数据 数据服务接口 数据服务开发 数据服务门户 服务 范围 内容 服务 管理 运营 服务 水平 承诺 报表分析 交互查询 非结构化数据对接 结构化数据对接 半结构化数据对接 流式数据对接 接口数据对接 上线 发布 需求管理 申请审批 API 市场 API 管理 分级分类 API 运行 API 分析 权限控制 分析 评审 需求 受理 开发 价值变现 易管理 驾驶舱体验 1. 精细化监控告警、日志在 线 检索 2. 支持多集群统一管理 3. 支持超大集群资源弹性调 度 易部署 所用即所得 1. 一键式集群申请， 半小 时 级发放 2. 自动发放裸金属、网络等 3. 支持鲲鹏 &X86 混部 面向线下客户对融合、高可靠、易用、持续演进的 高要求，线下已经打造了国内领先的企业级大数据 平台核心能力

智慧税务大数据质量管理平台 5 6 Page 11 大数据分析平台总体架构 历史数 据查询 数据交换平台 应用集市数据区 集团零售 供应链金融 人人贷系统 基金系统 …… 系统 企业内外部半结构化、非结构化数据 大数据交换组件 数据库数据交换组件 数据区数据交换组件 数据计 算层 大数据区 沙盘演练数据区 数据应 用层 实 时 数 据 区 客户主题 协议主题 产品主题 业务沙盘演练 企业内部非结构 化、半结构化数 据，如：音频、视 频、邮件、 Office 文档、抵押品扫描 件等  企业外部非结构 化、半结构化数 据，如：微博、贴 吧、论坛、用户点 击流 用户移动位  批量采集：大数据 源以 SFTP 协议批 量传输数据文件  在线访问：开发 Java 或 C 应用，调 用大据源 API ，或 以网络平台爬虫方 式抓取源系统非结 构化、半结构化数 企业内外部非结构化、半结构化数据  采集并存储数据，进行结构化处理，最终得到结构化数据 数据内容 主要用途 数据模型 保留周期 用户 访问模式 工作负载 平台要求  数据按照 HDFS 文件存储  建议保留 1 年  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 主题区 / 归档 区批 量作业访问  少量高级业务人员进行大数据分析  MapReduce 分布式计算，半 / 非结构化数据的结构化处理

为例，平均单项业务处理时长达到 48 小时，其中 70%的时间消耗 在材料初审、规则核对等重复性工作上，工作人员日均处理咨询量 超过 200 件，导致服务窗口长期超负荷运转。与此同时，群众对 “秒批秒办”“智能导办”等高效服务的期待值持续攀升，传统技术架 构已无法满足业务需求。 引入 DeepSeek 智能体技术旨在实现三个核心目标：首先，通 过自然语言处理与机器学习技术，将高频标准化业务的处理效率提 力。其核心价值 体现在以下三方面： 首先，多源异构数据融合能力突破传统政务数据孤岛限制。通 过分布式 ETL 引擎支持日均 PB 级数据处理，兼容结构化数据（如 MySQL/Oracle）、半结构化数据（JSON/XML）及非结构化数据 （公文扫描件/会议录音），实现工商、税务、社保等 12 类政务数 据源的自动对齐。典型应用案例中，某省级政务平台接入 DeepSeek 后，将原本需要 ，确保在提升 效率的同时维持 100%的行政合规性。 1.3.2 优化用户体验 在政务系统接入 DeepSeek 构建智能体的过程中，优化用户体 验是核心目标之一。通过引入自然语言处理、智能导办、个性化服 务等能力，显著降低群众和工作人员的操作门槛，提升服务效率与 满意度。具体措施包括： 首先，实现政务服务交互方式的智能化升级。传统政务系统依 赖表单填写或固定菜单导航，操作路径复杂且容错率低。通过

叉身份因素相关的偏见）。许多生成模型都是根据互联网数据进行训 练的，这通常是生成偏差的根源。加拿大国际治理创新中心研究指出， ChatGPT 具有政治倾向，使用 ChatGPT 类工具进行政府治理容易导 致政治价值观受到侵害。2023 年 3 月，美科技伦理组织向联邦贸易 委员会投诉称，GPT-4 具有偏见性、欺骗性，易导致对边缘化群体的 负面联想和有害的定型观念。6 月 9 日，美国两党参议员提出一项新 要来源于维基百科、社交媒体平台等公开数据，专业知识占比较低 15， 应用在政府治理活动很可能产生不准确、不连贯、不完整的内容。日 本横须贺市对政府机关工作人员使用 ChatGPT 情况的调查显示，近 一半使用者认为 ChatGPT 会出现不恰当答案，希望提高回复准确性。 来源：日本横须贺市企业企划部数字政府推进室 图 5 日本横须贺市机关人员关于 ChatGPT 回复准确性的调查结果 场景的问答 交互能力。 中国电信政务大模型提供面向市民端、坐席端和政府决策端的三 大智能化场景。面向市民端，基于大模型的在线智能客服提供更好问 答体验，减少市民排队等待时间，同时提供政务服务导办功能，通过 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 37 “边问边办”的方式指引市民完成办事流程；面向坐席端，为坐席全 流程智能化赋能，提供知识推荐、智能填单、智能派单、智能质检、

总体任务包括： 21 大数据云平台实施方案  建立政府和社会、和民众畅通的沟通渠道，从多个渠道收集、 分析、挖掘居民群众的迫切需求；  强化党委统筹，加快向社会组织、居委会等方面的延伸，引 导社会组织入驻，强化社区党委的统筹功能，形成了社会共治的良 好局面。  依托市数据交换平台，建设网格化社会治理的块数据，并优 化升级网格化管理系统，夯实基层社会治理工作；  采用租用的统一云平台的方式搭建系统运行环境，促进市云 3.5.1 大数据基础平台设计 3.5.1.1 概述 大数据数据应用平台以 Hadoop 及其相关技术为核心，提供海量 数据存储和数据查询、挖掘分析能力。通过集成系统中各来源的结 构化数据和半结构化数据，一方面将各级职能部门结构化信息进行 统一管理，另一方面将内网上相关信息加以融合。大数据平台将结 合其他各个业务系统，集成各种数据源后，搭建统一集中大数据处 理和分析平台，从全方位，多角度为运营决策提供强有力的帮助。 Control-M 的特性，引入了两类虚拟任务，大大增 加了依赖配置的灵活性，并减小了依赖配置的难度。 图 26ETL 调度任务依赖关系示例 如上图所示，我们的一张整合层表，往往要有多个源系统的导 入作业和多个整合作业才能完成。我们将每张整合层的物理表对应 到了 Control-M 中的一个 Smart table。在 CTM 中，Smart table 也拥有 作业的属性，可以拥有自己的依赖条件和输出。

等分布式训练工具，实现高效的资 源调度和任务管理。 训练数据是模型性能的关键，因此本层设计了多源数据接入与 预处理模块。政务数据来源广泛，包括结构化数据（如电子表格、 数据库）、非结构化数据（如公文、报告）和半结构化数据（如 XML、JSON 文件）。数据预处理环节包括数据清洗、去重、标 注、格式化等步骤，确保数据质量。为提升训练效率，采用分布式 数据存储与缓存技术，如 HDFS、Alluxio，实现数据的高效读取与 储是基础且关键的环节。该环节主要涉及从多源异构数据中高效采 集、清洗、存储和管理数据，以满足后续数据处理、分析和模型训 练的需求。数据采集应覆盖政务系统中的结构化数据（如数据库中 的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的文档）以及 非结构化数据（如文本、图像、视频等）。通过分布式爬虫、API 接口、日志采集器等技术手段，能够实现数据的实时或定时采集， 确保数据的及时性和完整性。 在数据存储方面，应采用分层存储架构，根据不同数据类型和 使用频率选择适当的存储方案。结构化数据可以存储在关系型数据 库中（如 MySQL、PostgreSQL），以满足事务处理和复杂查询的 需求；半结构化数据则更适合存储于 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Elasticsearch）中，以提高灵活性和扩展性；对于大 规模的非结构化数据，建议使用分布式文件系统（如 HDFS）或对 象存储（如

服务检索 批量数据目录 资源目录检索 实时数据目录 资源目录维护 分级分类 申请审批 需求管理 权限控制 数据浏览 数据脱敏 服务订阅 服务注册 服务发布 服务变更 结构化数据对接 半结构化数据对接 非结构化数据对接 流式数据对接 接口数据对接 数据服务门户 数据服务开发 数据采集与计算平台 数据资源目录 API 分析 API 运行 API 管理 API 市场 数据服务接口 3. TPC-DS 全球第一 多模数仓 1. 支持 HTAP 混合负载，一库两用 2. 内置时序流引擎，每分钟千万级数据 高速入库、支持规则计算（ 330 ） 3. 支持全文检索，结构化、半结构化数 据关联分析 Cloud Native 管理运维 1. 一键式集群申请， 20 分钟发放 2. 自动发放裸金属、虚拟机、网络设施 3. 一键升级扩容， Cloud Native 向导式、

大模型强大的自然语言处理能力，实现政务服 务的智能化交互。通过智能问答、语音识别、文本生成等技术，为 用户提供全天候、高精度的政务服务咨询和业务办理支持。例如， 用户可通过语音或文字描述需求，平台能够自动匹配相关业务并引 导完成操作，减少人工干预，降低沟通成本。 其次，利用 AI 大模型的数据分析与挖掘能力，优化政务平台 的业务流程。通过对平台历史数据的深度学习和实时数据的动态分 析，识别业务流程中的瓶颈和低效环节，提出优化建议并自动生成 数据存储与管理 为了确保全省一体化政务平台的数据高效、安全地存储与管 理，首先需要构建一个多层次、分布式的数据存储架构。该架构应 涵盖结构化数据（如关系型数据库）、非结构化数据（如文档、图 片、视频）以及半结构化数据（如 JSON、XML 文件）。采用混合 云存储模式，将核心敏感数据存储于本地私有云，而公开数据和非 敏感数据则可部署于公有云，以实现成本与安全的平衡。数据存储 应采用分布式文件系统（如 的实时采集、清洗、 建模和分析，生成多维度、多层次的分析报告，帮助政府各部门优 化资源配置、提升服务效率、降低运营成本。 在数据预处理阶段，模块采用分布式存储和并行计算技术，实 现对结构化、半结构化和非结构化数据的统一处理。通过数据清 洗、去重、归一化等操作，确保数据的高质量和一致性。随后，模 块利用 AI 大模型的自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）能 力，对文本、图像、视频等非结构化数据进行智能解析和特征提

统具有良好的可持续发展能力。  易操作性及实用性 1）采用全中文友好界面，方便准确地提供丰富的信息，帮助和提示操作人 员进行操作，易学易用。 2）系统的操作简单、快捷、环节少以保证不同文化层次的操作者及有关领 导熟练操作。 3）系统有非常强的容错操作能力，使得在各种可能发生的误操作下，不引 起系统的混乱。 4) 系统支持热插拔，具有良好的维护性。 1.4 设计依据 本方案设计严格按照国家、行业及地方标准规范进行，具体规范要求如下： 自助服务区是为群众提供全天候、全方位的税务服务，配备自助服务终端 （ARM 机）、电脑等设备供群众办理各种税务业务。为防止业务纠纷及恶意破 坏，在自助服务区区域部署一台 300 万像素日夜型高清网络枪机或高清网络半 球，实现操作过程的记录。  大厅公共区域 大厅是客户的咨询、等候区域，人员复杂，情况多变。为此，在大厅应部 署 300 万像素红外型高清网络球机，对大厅内的人员及整体情况进行实时监控。 息显示设备的特点，在相应的信息中增加“预约”字眼或者以特殊颜色进行标识。 3.2.3.4 特色应用功能  预审清分 针对表单资料较多的涉税业务设计，为提高前台业务办理效率，在前台进 行办理前，由预审清分岗（或导税员）对纳税人所带表单资料等进行预先审核， 审核通过后通过客户端通知系统进行排队呼叫。一般业务流程如下：  中断、续办 由于业务手续需要，纳税人需要临时离开办理其它手续的，如到银行缴款， 可

签名、XML 安全技术等手段从应用程序一级进行安全保障。 1.8.8.5 数据资源安全 数据安全是对数据采集、数据传输、数据存储、数据发布分发和数据备份 的整个过程的安全保证。数据安全防范一半在技术，一半在管理。一方面建立 数据管理法规，纵观众多的信息泄漏事件，大多数都是由于内部人员放松警惕 保密意识不强，对计算机安全意识薄弱所造成的。因此，建立一个良好的数据 安全管理制度是很有必要的。另