[数码讨论]数智赋能，推进社会治理现代化 [复制链接]

北京12345热线依托AI智能派单系统，实现群众诉求的高效处置与精准响应；借助“挖掘机指数”等实时数据，政府能够动态研判区域投资热度与基建进展；深圳“智慧发改”平台通过构建覆盖超800项指标的城市运行体系，推动治理系统化、智能化。这些实践经验表明，数智技术正深刻重塑着政府与市场关系，为治理体系现代化注入新动能。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出“深入推进数字中国建设”“健全数据要素基础制度”。面对新发展阶段，如何发挥数智技术作用，推动有为政府与有效市场更好结合，已成为“十五五”时期的重要课题。

  数智技术显著提升政府治理效能，为有为政府注入强劲动力。传统治理模式下，政府常受信息滞后、条块分割等结构性因素影响。数智技术的深度应用正重塑这一格局：一方面，通过构建全域感知的数据流通体系，推动治理从经验驱动向数据驱动转型；另一方面，依托人工智能、大模型等前沿技术，显著增强政策制定的预见性与系统性，实现从被动处置到主动干预的治理能力跨越。以北京市“接诉即办”平台为例，其运用自然语言处理技术对民生诉求进行智能识别与精准分拨，构建起高效闭环的处置机制，切实做到“民有所呼、我有所应”。

  数智技术持续优化市场环境，提升资源配置效率。数字时代，市场在资源配置中的决定性作用得到更充分释放。数智技术有助于精准匹配供需、降低交易成本，推动市场运行效率实现质的跃升。各类平台企业依托数据智能分析，构建起供需高效对接的现代流通体系。与此同时，政府通过有序开放应用场景、系统完善数字基础设施，为市场机制顺畅运行提供有力保障。以低空经济发展为例，政府通过统筹空域管理、科学布局起降场站，为无人机物流等新兴业态创造了良好发展条件，形成了“政府科学引导、市场高效主导”的良性发展格局。

  数智时代的治理，关键在于推动形成多元主体协同共治的新格局。一方面，应充分发挥政府在规则制定、公平维护和安全保障中的主导作用，通过数据有序共享与应用场景开放，为市场创新提供有力支撑；另一方面，须充分尊重市场规律，善于运用市场机制优化公共资源配置，在公共服务等领域积极推行“政府引导、市场运作”模式，实现普惠性与专业性的有机统一。同时，还应重视激发社会组织、基层社区和广大公民的参与活力，构建政府、市场与社会各司其职、良性互动的多层次治理体系。依托数智技术搭建的平台，各方主体能够在信息透明、规则清晰、行为可溯的环境中形成有效监督与深度协作，建立起基于社会需求、社群特点和协商共识的合作治理机制，逐渐实现向现代多元协同治理的系统性转变，为推进国家治理体系和治理能力现代化开辟新路径。

  数智化治理行稳致远，必须健全与之相适应的制度体系。通过明确数据权属、流通规则与安全标准，促进数据要素合规高效流通。创新监管模式，推行沙盒监管、触发式监管等机制，实现鼓励创新与防范风险的有机平衡。完善协同治理机制，依托数字技术搭建政府、企业、社会等多方参与的协商平台，形成共建共治共享的治理格局。此外，还应加强全民数字素养教育，提升全社会运用数智技术参与治理的能力，为治理现代化奠定坚实的社会基础。

  展望“十五五”，以数智化推动治理模式变革正当其时。通过技术创新与制度创新的双轮驱动，加快构建政府、市场与社会多元协同的治理共同体，必将推动有为政府与有效市场在更高水平上实现有机统一，达成高质量发展与高水平治理良性互动的生动局面。

北京市12345市民服务热线作为城市治理的重要“神经末梢”，近年来通过深度融合人工智能（AI）与大数据技术，构建起一套智能化、自动化、精准化的诉求处置闭环体系。其中，AI智能派单系统成为提升群众诉求响应效率与服务质量的核心引擎。该系统不仅实现了从“人工分拣”向“智能调度”的跨越式升级，更推动了城市治理从“被动响应”向“主动预判”的深刻转型。以下从五个维度深入解析其运作机制与深层价值：

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一、多模态语义理解：实现诉求内容的精准识别与分类

传统热线依赖人工听录音、读工单进行派单，效率低且易出错。AI智能派单系统依托自然语言处理（NLP）与深度学习模型，对市民来电实现全量语音转写与语义解析：

- 语音识别（ASR）：实时将通话音频转化为文本，支持多方言、口音适应与噪声过滤。
- 意图识别（Intent Detection）：通过预训练大模型（如基于BERT的政务专用模型），识别市民诉求的核心目的，例如“投诉小区噪音”“咨询社保政策”“报修路灯故障”等。
- 实体抽取（NER）：自动提取关键信息要素，如时间、地点、人物、事件类型、涉事单位等，构建结构化数据标签。

> 深层价值：系统可区分“同一表述下的不同实质诉求”。例如，“物业不作为”可能指向卫生问题、安保缺失或收费纠纷，AI通过上下文语境判断真实意图，避免误派。

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二、智能路由匹配：基于知识图谱的精准责任主体推荐

在完成诉求解析后，系统需将工单派往最合适的承办单位。AI系统通过构建政务知识图谱 + 动态权责规则库，实现“诉求—部门—区域”的三维匹配：

- 知识图谱建模：整合全市各级政府部门、街道乡镇、公共服务企业的职能边界、辖区范围、历史办理数据，形成动态更新的责任网络。
- 规则引擎融合AI推荐：结合固定权责清单（如《接诉即办职责目录》）与机器学习模型输出的概率推荐，生成最优派发路径。
- 异常情况自适应调整：当某一单位长期超负荷或办理质量差时，系统可动态调整派单权重，引导分流至协同单位。

> 创新实践：对于跨部门复合型问题（如“共享单车乱停放影响盲道”），系统可自动识别涉及城管、交通、残联等多个主体，并生成联合处置建议单，推动“一件事一次办”。

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三、全流程智能监控：构建闭环管理与效能反馈机制

AI派单并非“一派了之”，而是嵌入整个办理生命周期，实现全过程可追溯、可预警、可评估：

- 时效预警机制：根据事项紧急程度（如火灾隐患 vs 政策咨询），设定差异化办理时限，临近超期自动提醒并升级督办等级。
- 办理质量预测：基于历史数据训练模型，预测某类诉求在特定单位的满意度概率、重复来电率，提前介入高风险案件。
- 回访结果反哺优化：市民对处理结果的评价被纳入模型训练集，持续优化派单策略，形成“实践—反馈—进化”的正向循环。

> 治理意义：该机制倒逼职能部门提升响应速度与服务质量，使“接诉即办”真正转化为“未诉先办”。

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四、群体诉求洞察：由个体事件到城市治理的宏观研判

AI系统不仅能处理单个电话，更能通过对海量数据的聚合分析，发现潜在社会风险与民生痛点：

- 热点聚类分析：自动识别阶段性高频诉求，如冬季集中反映供暖不足、汛期频发积水内涝，辅助政府提前部署资源。
- 情绪倾向监测：运用情感分析技术捕捉市民语气中的焦虑、愤怒等情绪强度，标记“高情绪密度”区域，供决策层重点关注。
- 趋势预测与风险预警：结合时空分布模型，预测某些问题可能扩散的趋势，例如某片区房产维权事件若持续上升，可能演变为群体性风险。

> 战略价值：推动城市治理从“经验驱动”转向“数据驱动”，助力政府实现前瞻性布局与精准施策。

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五、人机协同进化：构建可持续迭代的技术治理体系

AI系统的高效运行离不开制度保障与组织协同：

- 人工复核机制：初期设置“人工校验池”，对AI不确定或高敏感案件进行人工干预，确保安全可控。
- 标注训练闭环：一线坐席与承办单位反馈错误派单案例，用于模型再训练，不断提升准确率（目前北京部分场景准确率达95%以上）。
- 标准规范建设：制定《智能派单算法 伦理准则》，防止算法偏见、保障公平性，确保技术服务于公共利益。

> 未来展望：随着大模型技术发展，AI或将具备“政策解读+情境推理”能力，不仅能派单，还能初步解答常见问题，甚至模拟生成处置建议方案，进一步释放人力于复杂治理场景。

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结语：AI不仅是工具，更是城市治理现代化的催化剂

北京12345热线的AI智能派单系统，本质上是一场关于城市感知能力、响应速度与治理精度的系统性变革。它将千万级市民声音转化为结构化数据流，让政府能够“听见民声、读懂民意、预判民忧”。更重要的是，这一系统正在重塑政府与民众之间的互动逻辑——从“被动接诉”走向“主动服务”，从“碎片应对”迈向“系统治理”。这不仅是中国超大城市精细化治理的典范实践，也为全球智慧城市建设提供了极具参考价值的“北京样本”。

数智赋能推进社会治理现代化，是通过新一代信息技术与治理体系的深度融合，实现决策科学化、服务精准化、协同高效化的系统性变革。其核心路径与实践价值主要体现在以下方向：

一、重构政府治理范式，提升决策与响应效能
数据驱动决策转型
依托全域感知网络（如物联网、城市传感器）构建实时数据流通体系，推动治理从经验判断转向精准预测。例如，深圳“智慧发改”平台整合800余项城市运行指标，实现对经济、基建等领域的动态研判；北京“接诉即办”系统运用自然语言处理技术，自动识别民生诉求并分拨处置，形成“民呼我应”的高效闭环27。

智能干预风险防控
人工智能与大模型技术赋能风险预警与主动干预。通过大数据挖掘潜在社会矛盾（如群体性事件苗头），构建动态风险评估地图，实现从被动处置到事前防控的治理能力跨越514。

二、优化市场资源配置，激发创新活力
供需精准匹配机制
平台企业运用数据智能分析技术，打通生产、流通、消费链条，降低交易成本。例如电商平台通过消费行为预测优化供应链，政府则通过开放应用场景（如低空空域管理）、完善数字基建（如5G网络、算力中心），为无人机物流等新兴业态创造发展条件211。

要素市场化改革深化
建立数据权属界定与流通规则，推动公共数据有序开放。贵州探索“电力数据贷”模式，基于企业用电记录生成信用画像，解决小微企业融资难题，体现数据要素的乘数效应11。

三、构建多元协同治理共同体
主体角色再定位

政府主导规则与安全：制定算法监管框架，推行“沙盒监管”等柔性机制1；
社会力量深度参与：宁波奉化区社会组织总会整合社区资源，形成“人人参与、人人负责”的基层治理网络8；
公众赋权增能：广西来宾市“乡呼县应”平台贯通三级服务体系，群众诉求直通职能部门，满意度达99.3%17。
技术赋能协商民主
基于区块链的公共协商平台确保议事过程透明可溯，如“数字枫桥”系统实现矛盾纠纷在线调解、风险图谱可视化，推动共识形成1423。

四、筑牢制度与能力基石
完善治理制度体系
明确数据分类分级标准，建立隐私计算、联邦学习等“数据可用不可见”的技术规范，防范算法歧视与安全漏洞313。

全民数字素养提升
开展数字技能普惠培训（如乡村干部AI工具应用课程），降低“数字鸿沟”；同步加强伦理教育，培育技术向善的社会共识13。

数智化治理的本质是以技术创新倒逼制度创新，通过“数据+算法+场景”的深度融合重塑治理生态。未来需持续推动技术应用与制度规则的双向调适，方能实现高质量发展与高水平治理的有机统一。