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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


大模型在政务服务落地这件事,我做了几年,有些想法想讲讲

发布日期:2025-09-01 12:48:22 浏览次数: 1540
作者:柳星聊产品

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一位一线产品经理分享AI在政务服务落地的真实观察与实操经验,带你了解大模型如何助力政务从"能用"到"好用"。

核心内容:
1. 政务服务与大模型的能力边界分析
2. 事前办理环节的三大痛点与AI解决方案
3. 大模型在政务场景中的"助理"角色定位

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


这个分享不是“未来一定好”的宏大叙事,也不是“AI无所不能”的狂热期待,而是一个一线产品经理在推动AI在政务里落地过程中的真实观察、一些思考和实操经验。



01 了解政务服务和大模型的能力边界


“政务服务”这个词,其实听起来耳熟能详,但很多人不清楚它的边界。



它主要包含两类内容。

  1. 一类是政府依据法律赋予的行政权力事项,比如我们熟悉的发证、审批、处罚,这些叫“行政权力事项”。比如高等教师资格认证、举报奖励、专利纠纷的裁决等等。

  2. 另一类是政府为人民提供的公共服务事项,比如接种疫苗、公租房申请、孩子上学这些,叫“公共服务事项”。



如果我们把政务服务当作一场“服务旅程”,它其实包含三个阶段:事前、事中和事后。

  1. 事前是用户搜信息、看指南、准备材料;

  2. 事中是提交申请、材料预审、部门审批;

  3. 事后是查看进度、材料补正、结果评价。



目前政务服务整体在一个从“能用”到“好用”的阶段——“能用”解决的是有没有的问题,“好用”解决的是有没有人愿意用的问题。


而大模型的到来,会大幅推动这个转变发生得更快,可能就在接下来的三年里。


那大模型到底能干什么?


它最擅长的是处理语言和内容类任务,像文本生成、语言翻译、知识整合这些。另外,它对图片、代码、语音等多模态的处理能力也越来越强。


但它的“软肋”也很明显。比如让它做复杂推理、实时决策、边缘计算这些,它的表现就远远不如传统算法。


所以在政务服务这种要求高、标准严的场景里,我们不能指望大模型做“决策者”,它更适合当“助理”——帮你看材料、解释政策、生成文书、整合信息。



02 挖掘政务服务领域的应用场景


场景一:事前办理



1.1 核心痛点


我们先看“事前”这个环节——也就是用户来办事前,会遇到哪些典型问题。

从用户视角来说,其实就三句话:“我找不到”、“我看不懂”、“我不会办”。

  1. “找不到”是因为信息分散,很多事藏在五花八门的网站、App、公众号里;

  2. “看不懂”是因为指南写得太官话,术语密集,没法直接理解;

  3. “不会办”更常见,流程一大堆,表单填写又复杂,很多人填错一项,就得重新来一遍。

这也是我们认为AI最适合切入的环节——把信息整合、语言通俗化、操作流程简化。


1.2 解决方案


那我们是怎么做的?

第一步:就是“打通数据”,解决系统割裂的问题。

我们做了三件事:

  1. 第一个叫“统一埋点采集”,就是无论你是在搜索框、客服还是页面操作,我们都部署同一个SDK,记录用户的完整行为路径;

  2. 第二个是“字段智能映射”,比如“身份证号”在社保系统叫这个,在公积金里可能叫“社会保障号码”,我们训练了个智能引擎,能识别这些字段其实是一样的;

  3. 第三个是“增量同步”,我们不会一次性让所有部门同步所有字段,而是先选10个最常用的字段同步试点,等效果跑出来,再逐步扩展。

这个阶段的目标是:让用户的操作行为,成为我们理解场景、优化模型的“第一手数据”。


有了数据之后,第二步:就是让AI“渗透”到每一步操作中,真正发挥它的能力。


我们设计了三个典型功能:

第一,搜索即办理:比如你搜索“营业执照补办”,结果页不是给你一堆文章,而是直接弹出一个办理入口,附带进度条、自动填写最近操作过的内容。

第二,划词咨询:在办事指南页面,只要你划中一段话,比如“股东会决议”,系统会自动弹出模板下载、常见错误提示等个性化帮助。

第三,边聊边办:我们整理了10万+的政策文件,构建了20个知识图谱,让智能客服既能答问题,也能带着用户一步步填好表格。用户在填表过程中,点任何一个字段,系统就能告诉你怎么填、有无示例,几乎是“托着手”把你办完。

这三个功能的背后,其实就是一个理念——让AI不再“等你来问”,而是“主动帮你做”。



第三步,是做闭环。

我们希望每一次用户的点击、填写、咨询,都是可被记录、理解、学习的。比如某段文字被反复划词咨询,那它很可能写得不清楚;又比如用户在某字段反复出错,说明表单设计有问题,模型也该优化提示。


我们把这一系列反馈输入到系统里,驱动模型持续学习、服务不断打磨,这就形成了我们常说的“数据飞轮”。


简单讲就是:用户越用,它越准,越准就越好用,越好用用户用得就越多。


场景二:事中审批



1.1 核心痛点


讲完事前,接下来是“事中”环节,也就是办事提交之后,进入审批流程这一块。

  1. 这个阶段的主要矛盾,是用户和政府双方都很“痛”:

  2. 对群众来说,流程复杂、节点不透明、老要来回跑;

对政府来说,部门职责割裂,人工判断占大头,压力也非常大。


AI模型在这里的机会,是通过“识别-预测-调度”的方式,把一些重复性、结构化的审批流程自动化,提升办事效率,减少沟通成本。


1.2 解决方案


在审批环节,我们做的第一步:就是搭建“统一申办平台”,并且引入了一个很关键的能力,叫“材料预审智能体”。


这个智能体的底层模型是用DeepSeek,我们还自建了材料标签库。它能干什么?

比如你上传了个证书,它能自动识别这个文件有没有盖章、是不是过期了、是不是重复提交了某张材料。更厉害的是,它还能校验你写的资质名称和系统标准是不是一致,比如企业类型和对应编号有没有对上。


我们还构建了“事项-材料-字段”的匹配逻辑。比如你申请消防审查时,系统能检测你的“图纸”如果缺章,立刻打标为“风险件”,提示审核员重点关注。


这背后的核心思路是:把复杂的人工判断,变成系统辅助的预判断,最终由人确认,大大减少差错率和工作量。


第二步,是“政策变化”带来的审批混乱问题。这个其实是很多地方政务服务系统的“老毛病”。


政策一更新,系统跟不上;材料要求改了,窗口人员没同步;结果就是审批卡壳、群众白跑路。


我们做的是一个“政策规则触发引擎”。流程是这样的:

  1. 每次有新政策发布,我们会先用大模型把政策文本结构化,生成“条款-要素对照表”;

  2. 然后标注出哪些条款会影响到办事材料、申请条件这些关键点;

  3. 最后通过审批规则中心自动触发提醒,告诉系统某个事项的材料规则是否需要更新。

这样就实现了“政策一变→系统即应”,也避免了窗口人员因信息滞后产生的各种低级错误。


第三步,是解决审批里最麻烦的“跨部门联审”。


大家都知道,只要一个事项涉及两个以上的部门,基本都会出现“谁先干、谁等谁、谁负责到底”的问题。


我们引入了一个“协同调度智能体”。


首先是识别事项背后需要哪些部门参与,然后通过部门画像,判断每个部门在审批中的职责和作用。


接下来,它会根据历史数据,比如每个节点的平均耗时、等待时间等,自动生成一个“联审路径”——就像导航地图一样,帮你规划出审批的最快通道。


最后,它还和工单系统结合:派单后48小时不处理,就自动提醒,严重超时还会抄送给牵头部门,让谁都躲不掉。

这个智能体不光帮用户提速,也能倒逼内部管理流程更加清晰、透明。


场景三:事后查看



1.1 核心痛点


审批办完了,用户以为终于结束了,其实事后服务才是情绪“高发区”。


很多用户的常态是:我点提交了申请之后,就只能“干等”。系统没有明确告知现在在哪个节点,也没有预计多久能结束。


更别说12345这种热线,经常是被转来转去,越转越烦,最后不是解决问题,而是劝退用户。


所以在“事后”环节,我们也做了系统优化,让用户真正“看得见、能感知、有反馈”。


1.2 解决方案


我们搭了一整套“全流程透视系统”,三个核心能力:

第一,是实时状态同步。

系统打通了多个审批子系统,每个节点的状态变化、时长都会实时抓取,用户可以看到申请现在在哪一步,还要多久。

第二,是按具体情形做个性化推送。

  • 如果某个节点超时,我们不是发模板短信,而是根据真实原因发定制提醒,比如:“您的施工许可因消防验收延迟,预计3个工作日内完成”。

  • 而如果材料需要补正,我们会具体到哪一页有问题,附上示例图和说明,帮助用户一次改到位。

第三,是情绪回访。

我们会根据用户的行为数据判断服务感受,比如一个用户多次催单、频繁查看进度,那我们在办结后就会发一句:“非常抱歉让您久等,我们会优先处理您的下次申请。”


这个小动作,虽然不增加成本,但用户感知完全不一样。



03 产品经理如何通过实战提升能力?


先讲第一个点,也是我最常说的一句话:“业务优先”。


大模型再强,它不懂业务就是白搭。我们产品经理的第一职责,不是做模型调参、也不是看参数量,而是搞清楚用户到底要什么,业务到底怎么走。


很多时候,老百姓的真实需求,不是在办事指南里写清楚的,而是藏在窗口人员的一句牢骚、或者用户一次次问“为啥我又被打回来了”里。


所以我常常会跑窗口,去听群众怎么说、工作人员怎么解释,甚至坐在那边看他们用系统怎么卡壳,哪里停顿。


另一方面,技术能力也不能放掉。


但我想强调的是:“懂得边界”比“迷信技术”更重要。

我们要知道模型能干什么、不能干什么。比如说RAG怎么串知识库、微调能不能提升准确率、模型是用云端还是本地部署,这些虽然不需要精通,但你至少要会问、会判断。


我自己的习惯是:定期看看DeepSeek、OpenAI、量子位这些网站的技术更新,有些论文看不懂也没关系,扔给AI总结。你会发现它变成了一个不错的“知识代读”。



第二个想说的是:别神化AI,也别小瞧它。


现在我们经常能看到两种极端的声音:

  1. 一种是觉得AI太强了,什么都能干,我是不是快被淘汰了?我看我同事偷偷在学,用AI做周报、写材料、写方案,效率翻倍,我怎么办?

  2. 另一种是看不上AI,说它问一句答一句,周报都写不明白,语义老跑偏,感觉“也不过如此”。

但我觉得,这两种态度都不太对。


我更认同的一句话是:“用对地方,比用得好更重要。”


在政务领域,我们不是追求炫酷,而是追求实用。AI不能做决策没关系,只要它能省下3分钟填写表单、能准确提示风险、能提前提醒政策变动,那就足够有价值了。


我们不是要让AI“干掉谁”,而是让AI成为一个靠谱的搭子,让你有更多时间思考那些真正重要的事。


第三个深刻体会是:AI不是一个工具,更应该是一个思维的“训练伙伴”。


很多人用AI,只是为了拿一个结果。比如你问它:“我遇到竞争了,怎么办?”它就会给你一堆策略。


但我现在会这么问:“我遇到美团和京东激战,饿了么怎么才能长期发展?你是怎么一步步分析这个问题的?每一步的依据是什么?”


这就不是要答案,而是在训练“思维过程”。


你会发现,AI的厉害之处,不只是给你结论,而是跟你一起拆问题、建模型、拉推理线,甚至反驳你。


比如:


大模型在不断进化,人更需要在不断进化。我们唯一能做的,就是不断跟它交手、借它训练我们的认知系统,成为“AI时代的思维变种人”。



最后的话


最后,用一句话做结尾:


“行业聚变之际,产品经理当以舍我其谁的担当,与业务共舞于技术浪潮,方能立于不败之地。”



我们不是被技术裹挟的人,而是站在技术浪潮上,把脚深深扎在业务里,去到一线,找到真正价值、去推动真正落地的人。


这不只是一场大模型的革命,也是我们作为产品人的一次升级。


希望带给你一些启发,加油!

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