制员大模型，借助先进的自然语言处理(NLP)能力和机器学习算 法，助力法律法规的智能解读、咨询服务及文书自动生成等功能， 以适应新时代对政务服务的高要求。 当前，政务工作面临着信息量巨大、法律法规复杂多变的问 题。随着社会的快速发展，公共事务的处理需要更加精准快速，同 时公众对政务服务的期望也在不断提升。传统的人工处理方式已无 法满足日益增长的需求，尤其是在政策解读、法律咨询等领域，往 往存在效率低、准确率不高的问题。因此，本项目的目标是通过科 术的迅猛发展，尤其是大型语言模型（如 GPT-3、BERT 等）的应 用，为政务领域提供了新的解决思路。 政务 AI 法制员的设计旨在通过集成先进的自然语言处理技 术，实现对法律文件、政策解读及案例检索的自动化处理。这一系 统将能够高效地分析当前的法律法规及政策动态，极大提升政府工 作人员的工作效率以及精准度。同时，此项技术的应用也有助于增 强公众对于政府工作的信任与认可，使政务服务更具人性化和便捷 目标明确，项目不仅要满足当前的政务需求，还需具备一定的 前瞻性和扩展性。通过建立政务 AI 法制员大模型，我们期望能 够：  提升法律法规的检索效率与准确性  实现政策文件的自动化分类与解读  提供智能化的法律咨询，满足公众对政务信息的需求  加强对法治宣传、法律风险预警的能力 在项目实施过程中，我们将关注以下几个方面的要素，以确保 政务 AI 法制员的成功落地： 1.

清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研 10 第三，政务热线是决策施政的“信息港”。政务热线在感知、收集群众诉求 的基础上，对诉求数据的价值、关联和反映问题进行深刻“解读”，挖掘出社会 治理过程中的热点、难点、堵点问题，为政府掌握社会运行状况、民生问题分布 和政府治理绩效提供信息依据，从而有针对性地实施政策措施，高效解决社会治 理过程中出现的各类问题。 政务 了答案模板，便于接线员提高接诉效率。然而，政策知识库存在着分类标准不清 晰、不全面的问题，尤其在一些情形复杂且多样的政策领域。另外，政策知识库 更新不及时，各部门出台的政策、法规未及时向政务热线提供具体规范的解读和 必要的知识同步，导致出现热线办理与政策规范相冲突的状况。 第二，合理、规范识别诉求的压力持续增加。其一，通常来讲，政务热线不 受理须通过诉讼、仲裁、纪检监察、行政复议、政府信息公开等程序解决的事项， 动提取核 心信息，提供详细的政策解读或引导至相关服务部门。 2.统一知识库建设 政务热线需要实时更新各类政策、法规及办事指南，而传统知识库的维护效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 3.工单智能化处理 工单的处

小时智能问答系统，准确率需达到 92%以上（参照现有金融 行业智能客服标准），分流 50%的人工咨询量。最后，建立动态知 识库更新机制，确保 3000 余项政策条款的关联关系能随法规变动 实时调整，政策解读一致性需保持 98%以上准确度。 关键效能提升指标如下： 维度 现状基准值 目标值 实现路径 业务处理时效 48 小时 ≤18 小时 智能预审+自动化流程触发 人工干预率 85% ≤30% 规则引擎+多模态文档理解 个工作日，其中人工材料核验环节耗时占比达 67%。窗口工作人员日均处理量超过 40 件时，差错率会从基准值 2.3%陡增至 7.1%，呈现明显的负向规模效应。 标准化程度不足 典型问题包括： - 政策解读差异：同一事项在不同区域窗口出现 23%的处置标准偏差 - 自由裁量权滥用：18%的投诉案件源于工作 人员主观判断失误 - 文档管理混乱：35%的归档文件缺少关键要素 标签 资源调配失衡 知识更新延迟 | 80 请求/秒 | 210 请求/秒 | 162.5% | 流程优化效果通过 mermaid 图示如下： 该技术已在东部某省会城市实现规模化应用，证明其能有效解 决政务服务的三大痛点：政策解读口径不一致（降低 42%的咨询投 诉）、跨系统数据孤岛（减少 68%的重复录入）、服务响应延迟 （高峰时段排队时间缩短 55%）。通过持续学习机制，系统在运行 6 个月后，自动办理事项比例从初期

条件 匹配 消息 推送 推荐事项 服务实时推送 政策 事项 解读 条件 • 数据资源标签化 • 数据价值最大化 • 实时标签匹配 26 “ ” 温馨提醒办 业务流程 市民 / 企业 个人空间待办 温馨提醒办政务服务系统 标签创建 规则匹配 政 策 研 判 制 定 办事 提醒 SMS/IM 政策解读 服务推送 办事指南 现网政务系统 标 签 映 射 到 数 据 27 “ ” 温馨提醒办 政务服务系统架构 “ 温馨提醒办”政务服务系统 服务 门户 现网政务系统 网上服务门户 移动端 PC 现网数据 交换平台 智慧 应用 提醒办服务应 用 政策解读 服务推送 自然人 信息库 链接 / 运营枢纽 枢纽 政策库 证照库 行业服务 规则匹配服务 规则匹配 标签计算 匹配计算 接口发布 现网 数据 交换 平台 统一身份 认证 标签管理 画像管理 标签应用 数据管理 个人中心 统一电子 证照 现网 事项库 数据集成 & 治理服务 政务服务 数据归集 云服务 大数据 计算 存储 网络 现网 办件库 ISV 产品 28 ① 政策解读，算法自动生成申报项，人工审核确认组合关 系 ③ 人工审核及组合关系确认，录入 政策库 ① 政府出台惠民惠企政策 ② 惠民惠企政策拆分申报项 政策采集 自动拆分 人工审核， 录入政策库 政策

以数字人为载体，率先落地问政与看数两个场景 基于大语言模型，以数字人“小鲸”为载体，面向“问 政”与“看数”两个场景，实现（1）面向政务工作人员的政务 大屏解读和（2）面向基层民众与网格员的政务执行咨询。根据 会议应用演示： 【政务大屏解读】场景中，“小鲸”针对“城市经济发展 任务完成情况全年分析”等问题，演示了数据查找、数据分类 分析及图表生成、数据分析推演并生成结论建议等功能，快速 顺畅的输出了切实可行的政务结论。 面向“问政”与“看数”两个场景，满足（1）政务工作人员的政务大屏解读和（2） 基层民众与网格员的政务执行咨询两大方面的数据咨询需求，精准实现面向政务相 关事项的查询、推理、分析以及问答等能力的落地应用。 图表 2 星智政务大模型智慧城市政务大屏 资料来源：中国电子云官方视频号，华西证券研究所整理 【政务大屏解读】：在发布会的政务场景应用展示中，“小鲸”针对“城市经济

宜能够自动识别符合特定条件的企业或 个人，提供精准的政策服务，提高政策落实的准确性和效率； b) 宜具备政策解读提供对政策文件进行深入解读，为用户提供详细的政策解读和解读报告，提高 政务服务的透明度和公信力，增强用户对政务服务的信任和认可。例如，针对某项税收政策， 可以生成详细的政策解读报告，帮助用户理解和掌握政策内容； c) 宜具备政策生成与推演能力，涵盖政企匹配、政策调优建议和文案生成等能力，实现企业画像

智能客服、轻量级对话助手、编程辅助工具 14B : 知识问答、长文本内容分析与生成、企业级复杂任务 ( 合同分析、报告生成 ) 32B: 高精度专业领域任务 ( 医疗问诊建议、法律条文解读 ) 。 70B: 高复杂度生成任务 ( 数学分析、创意写作、算法设计、 金融预测等 ) 671B : 任意复杂场景。 近些年大模型技术 兴起 数据清洗 Al 中台 语音指令 语音转写 智能检索 报告生成 智能校对 智能生成 语音识别 内容提炼 智能推荐 知识问答 政策解读 润色扩写 党建私域专属大模型 应 用 终 端 智慧党建 APP 党建小程序 大模型，融入沉淀多年的党建数据，贯穿党建工作“发布 - 学习 - 生成 - 问答 - 阅读 - 提醒”全链条， 实现党建工作从“人工主导”向“智能协同”的跨越式升级。 智能推荐 智能校对 政策解读 AI 底座能力输出 Al 中台 | 开放平台 | 统一认证 | 安全 管控 智听 慧填 智能检索 产品优势 - 党建大模型作为专属 AI 底 座 智能分析 | 应用展 示 平台监管 |

企业基础库 政策图库 政策专题库 企 业 标 签 政 策 要 点 结构化处理 企业实体 所属行业 企业关系 企业性质 15 应用库 16 政策内容智能解读、 提取关键要素、 构建知识图谱 60+ 搜索维度、 NLP95% 以上符合率、 2s 响应时间 6w+ 政策标注、 1W+ 样本训练、 10+ 专属 AI 模 型 80%+ 政策匹配率 强化基础支撑能力： 自 动化实现政策智能匹配与 政策测评 • 根据契合度进行政策推荐， 提供政策匹配详情报告 政策智能解读 • 利用 NLP 技术进行政策语 义 分析 ，帮助用户快速掌 握政 策摘要、 申报条件、 关键词 等政策要素 ，提高 传统人工 解读政策的效率。 政策精准投放 • 通过系统算法智能匹配 政 策标签和企业画像以 及人 工定向选择特定企 业两种 方式 ，将政策精 关系抽取 条件识别 政策分类 逻辑回归 预训练语言模型 政策统计 政策可视化 政策图谱 政策模板 政策采集 数据平台 共享交换平台 74 建成数用一体模式： 政策智能服务 - 智能解读服务 利用 NLP 、 图谱技术进行政策语义、 关联分析 ， 帮助用户快速掌握政策要素及相关政策、 申报、 公告等 ，提高传统人工解 读政 策的效率。 相 关 推 荐 丽 丽 命名实体识别

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