深度觀察 | AI進(jìn)“體制”：大模型如何重塑政務(wù)效率與數(shù)字安全？

深度觀察 | AI進(jìn)“體制”：大模型如何重塑政務(wù)效率與數(shù)字安全？

【摘要】當(dāng)ChatGPT引發(fā)的全球AI熱潮逐漸冷靜，國內(nèi)大模型產(chǎn)業(yè)正迎來“脫虛向?qū)崱钡年P(guān)鍵時刻。在“百模大戰(zhàn)”之后，擁有海量高價值數(shù)據(jù)、迫切提效需求的黨政機(jī)關(guān)、央國企等“體制內(nèi)”領(lǐng)域，正在成為大模型落地的核心主戰(zhàn)場。這不僅是一場技術(shù)的升級，更是一次關(guān)于行政效能與數(shù)據(jù)安全的深度博弈。

一、 告別“文山會海”：基層減負(fù)的新質(zhì)生產(chǎn)力

長期以來，體制內(nèi)工作常常面臨“材料多、會議多、流程繁”的痛點。一名基層工作人員往往花費大量時間在整理會議紀(jì)要、撰寫格式公文、查詢歷史政策上。大語言模型（LLM）的引入，首先解決的就是“人被系統(tǒng)困住”的問題。

與互聯(lián)網(wǎng)C端聊天不同，體制內(nèi)的AI應(yīng)用更像是一個“懂規(guī)矩、守紀(jì)律”的超級助手。

• 公文寫作的“副駕駛”：基于經(jīng)過清洗的高質(zhì)量公文語料訓(xùn)練，大模型能精準(zhǔn)把握通知、函、調(diào)研報告等15類法定公文的格式與語態(tài)。它不是要取代“筆桿子”，而是幫助工作人員完成初稿搭建、校對潤色，將只需5分鐘的重復(fù)性勞動從原本的2小時中解放出來，真正響應(yīng)“基層減負(fù)”的號召。
• 沉睡檔案的“喚醒者”：政務(wù)系統(tǒng)內(nèi)沉淀了無數(shù)PDF、掃描件和案卷。傳統(tǒng)的搜索只能匹配關(guān)鍵詞，而大模型具備“語義理解”能力。比如，當(dāng)輸入“查詢近三年關(guān)于小微企業(yè)退稅的所有政策差異”，AI能瞬間閱讀上千份文件，并梳理出一份結(jié)構(gòu)清晰的對比表格。

二、 從“能辦”到“好辦”：政務(wù)服務(wù)的溫情升級

過去群眾撥打12345熱線或在網(wǎng)上辦事，常遇到“菜單找不到、回答太官方”的尷尬。大模型正在讓政務(wù)服務(wù)變得更有“人情味”。

在“接訴即辦”場景中，大模型不僅能充當(dāng)智能客服，更能成為話務(wù)員的“最強(qiáng)外腦”。當(dāng)市民打進(jìn)電話敘述復(fù)雜的訴求時，AI能在后臺實時抓取關(guān)鍵信息，自動匹配相關(guān)職能部門（是派給城管還是物業(yè)？），并推薦標(biāo)準(zhǔn)的政策答復(fù)口徑。這不僅提升了辦結(jié)率，更通過對海量民意數(shù)據(jù)的語義分析，幫助決策部門提前感知社情民意的情緒波動，實現(xiàn)從“被動響應(yīng)”到“主動治理”的轉(zhuǎn)變。

三、 落地紅線：安全是“1”，應(yīng)用是“0”

在網(wǎng)易科技的調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，體制內(nèi)擁抱AI最為審慎的考量在于：數(shù)據(jù)安全。

不同于個人用戶隨意使用云端AI，黨政國企的數(shù)據(jù)涉及國家安全、商業(yè)機(jī)密和公民隱私，“數(shù)據(jù)不出域”是不可逾越的紅線。因此，體制內(nèi)的大模型應(yīng)用呈現(xiàn)出極其鮮明的“私有化”與“國產(chǎn)化”特征。

1. 物理隔離的“私有云”：絕大多數(shù)項目不直接調(diào)用公網(wǎng)API，而是將大模型部署在單位內(nèi)部服務(wù)器或政務(wù)云的隔離專區(qū)中。數(shù)據(jù)在本地訓(xùn)練、本地推理，確保連網(wǎng)線拔掉也能跑，徹底杜絕數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險。
2. 信創(chuàng)生態(tài)的“硬支撐”：隨著地緣科技博弈加劇，底層算力的自主可控成為必選項。目前的政務(wù)大模型項目，普遍要求適配華為昇騰、海光等國產(chǎn)AI芯片。這倒逼了國產(chǎn)軟硬件生態(tài)的快速成熟，大模型已成為信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)（信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新）最強(qiáng)勁的驅(qū)動力。

四、 拒絕“一本正經(jīng)胡說八道”：嚴(yán)肅場景的技術(shù)突圍

通用大模型存在“幻覺”（Hallucination）問題，即AI可能會一本正經(jīng)地編造事實。這在寫小說時是創(chuàng)意，但在引用法律法規(guī)、回答政策咨詢時卻是“事故”。

為了解決這一問題，業(yè)內(nèi)目前普遍采用“外掛知識庫”（RAG技術(shù)）。

簡單來說，就是給大模型這顆“大腦”配上一本實時更新的“教科書”。當(dāng)用戶提問時，AI必須先去翻閱內(nèi)部權(quán)威的政策文檔，找到依據(jù)后，再結(jié)合依據(jù)生成答案，并注明“引用出處”。如果知識庫里沒有，AI被設(shè)定為寧可回答“不知道”，也不能瞎編。這種機(jī)制極大地提升了體制內(nèi)應(yīng)用的嚴(yán)肅性和準(zhǔn)確性。

五、 結(jié)語：技術(shù)向善，服務(wù)于人

大模型進(jìn)軍體制內(nèi)，并非僅僅是為了“炫技”。其核心邏輯在于利用AI處理海量信息的高效能力，去化解行政運行中的繁冗環(huán)節(jié)。

未來，隨著技術(shù)的成熟，我們或許會看到更多“智能體”（AI Agents）的出現(xiàn)——它們不僅能回答問題，還能協(xié)助完成填表、審批流轉(zhuǎn)等操作。但無論技術(shù)如何演進(jìn)，“輔助人、服務(wù)人”始終是技術(shù)落地的根本宗旨。在安全可控的前提下，讓數(shù)據(jù)多跑路，讓AI多干活，讓人從重復(fù)勞動中解放出來，這才是數(shù)字中國的應(yīng)有之義。