在人工智慧技術飛速發展的背景下，政務服務領域正經歷從“經驗驅動”向“數據驅動”逐步轉型。

大模型憑藉其強大的自然語言處理、知識整合與智慧推理能力，正在重塑政務服務的全流程效率與用戶體驗。

通過精準識別使用者需求、自動化處理複雜流程，大模型不僅解決了傳統政務服務中信息不對稱、效率低下等痛點，還為政府與企業、群眾之間搭建了智慧化橋樑。

我將聚焦政務服務事項辦理的“辦事前、中、後”全流程場景，結合技術應用與典型案例，探討DeepSeek大模型落地的核心價值與未來方向。

01 辦事前：需求引導與精準觸達

場景一：政務服務網主頁個性化提升

1.1 使用者痛點

核心痛點：千篇一律的推薦，用戶個人化需求被忽視。

大多數政務網站首頁堆砌著“高頻事項”入口，例如“社保查詢”“企業年報申報”等。然而，這些推薦往往基於全域統計數據，而非用戶實際需求。例如：

1. 小微企業主登錄後，首頁推薦的卻是“個人公積金提取”；
2. 新市民首次註冊時，找不到“居住證辦理”“異地醫保轉移”等剛需入口；
3. 老年使用者需要反覆翻頁才能找到“養老金認證”服務。

某市數據顯示，使用者平均需點擊5次以上才能定位目標服務，超過30%的用戶因體驗差轉向線下視窗。

1.2 解決方案

為了解決上述痛點，我們提出了一套基於DeepSeek的個人化提升的方案。這套系統集成了以下幾個關鍵技術模組：

1. 身份識別：通過企業信用代碼、個人身份證等資訊，自動區分用戶類型（如“科技型中小企業”“退休人員”）。

2. 行為分析：即時追蹤用戶歷史操作，例如：

(1) 若用戶連續搜索“創業貸款”，次日首頁增加“小微企業信貸補貼”入口；

(2) 若使用者多次辦理“社保業務”，主頁自動置頂“醫保報銷”“養老金測算”服務。

3. 動態優化：根據用戶點擊反饋即時調整推薦策略。例如，某使用者多次忽略“稅務服務”推薦，系統自動降低該模組權重。

1.3 用戶價值

通過個人化主頁，不同用戶登錄後將看到量身定製的服務入口，比如：

1. 企業使用者：自動推薦“穩崗補貼申請”“專利快速預審”等專屬入口；
2. 新就業群體：突出“人才公寓申請”“職業技能培訓補貼”等政策；

1.4 參考案例

以杭州市“親清在線”平台為參考：

該平臺引入DeepSeek大模型後，企業用戶登錄首頁即可看到“研發費用加計扣除”“高新技術企業認定”等專屬入口。一家生物醫藥企業負責人反饋：“以前找政策要打十幾個電話，現在首頁直接推送，就像有個懂行的秘書！”上線三個月，科技類企業線上申報量增長120%。

場景二：統一搜索結合語義理解提升精準度

2.1 使用者痛點

核心痛點：傳統搜索像“猜謎遊戲”，使用者常因表述模糊而搜索失敗，被迫成為檢索專家。

例如：

1. 搜索“開奶茶店手續”，系統僅返回含“奶茶店”“手續”等分開關鍵字的數據，而並沒有結合開班累企業相關的數據，如“食品經營許可”“消防檢查”等；
2. 搜索“公司裁員”，結果頁缺失“經濟補償計算”“員工再就業政策”等關鍵資訊。

2.2 解決方案

為了解決上述痛點，我們提出了一套基於DeepSeek的“語義搜索四板斧”以提升智慧化水準。

第一板斧：增設AI搜索模組。

該模組將深度融合Deepseek大模型技術，利用其強大的語義理解和知識推理能力，在用戶發起搜索時，系統會首先基於政務知識庫和Deepseek大模型的預訓練知識進行聯合檢索，精準識別使用者意圖並提供專業解答。當使用者需要進一步諮詢時，系統會自動與智慧客服系統聯動，通過Deepseek大模型特有的上下文理解能力可確保回答的準確性和連貫性，直至用戶問題得到圓滿解決。

（圖源於網路）

第二板斧：向量化索引。

將政策文件轉換為多維語義向量，支援模糊搜索。例如，搜索“養老錢怎麼領”，可關聯“養老金髮放”“高齡津貼”等結果。

第三板斧：用戶畫像聚合到排序策略。

將用戶畫像結合到搜尋結果中根據用戶實情來重排序。

第四板斧：場景化引導。

使用者搜索“居住證續簽”時，系統自動判斷資格並提示：“您符合自動續簽條件，點擊此處刷臉確認”。

2.3 用戶價值

從“關鍵詞匹配”到“需求深度理解”，智慧搜索應做到：

1. 自然語言提問：用戶輸入“新生兒要辦什麼證”，系統自動關聯“出生證明”“醫保參保”“疫苗接種預約”全流程；
2. 跨部門串聯：搜索“高新技術企業認定”，同步推薦“研發補貼”“人才引進”等關聯政策；

2.4 參考案例

以廣州市“穗好辦”平台為參考：

一位創業者搜索“咖啡館開店流程”，系統不僅展示步驟，還提供“消防規範下載”“食品安全培訓報名”連結。該功能上線後，搜索引導的辦件轉化率從18%提升至65%，諮詢電話量下降40%。

02 辦事中：人機協同與流程優化

場景三：智慧客服（事前諮詢與邊聊邊辦）

3.1 使用者痛點

核心痛點：客服像“複讀機”，填表遇到問題只能乾瞪眼，無法即時解決。

1. 事前諮詢：用戶問“註冊資本需要驗資嗎？”，機器人回復“請參考《公司法》”，而非直接告知“認繳制無需驗資”；
2. 邊聊邊辦：填寫“施工許可申請”時，使用者對“消防圖紙要求”有疑問，需退出頁面撥打熱線，返回時數據已丟失。

3.2 解決方案

為了解決上述痛點，我們提出了一套基於DeepSeek的“雙引擎客服”，優勢互補：

1. 知識圖譜構建：解析10萬+政策/辦事檔，生成“企業開辦”“社保醫保”等20個主題的知識網路，作為回復用戶諮詢的基座。
2. 簡單事項直接辦：在填寫欄位少於10個，且資料較少的情況下，直接上傳智慧客服，完成辦件。
3. 嵌入式導辦：在填表頁面添加“懸浮助手”，用戶點擊任意欄位（如“統一社會信用代碼”）即可查看填寫示範。
4. 填單進行即時糾錯：輸入“註冊資本100萬”時，系統標紅提示：“請用大寫‘壹佰萬元整’”。

3.3 用戶價值

打造24小時在線的“辦事貼心小幫手”：

1. 事前諮詢：複雜問題秒級回應，例如：“外籍員工社保繳納比例是多少？”
2. 邊聊邊辦：填表時隨時提問，例如：“經營範圍怎麼寫？”系統彈出案例：“參考表述：電子產品銷售、技術諮詢服務”。

3.4 參考案例

以成都市“蓉易辦”智慧客服為參考：

某裝修公司填寫“資質申請表”時，通過“邊聊邊辦”功能快速解決7處疑問，全程無需退出頁面。該功能使表單一次通過率從55%提升至92%，用戶滿意度達98%。

場景四：統一申辦受理後台的智慧化提升

4.1 使用者痛點

核心痛點：人工審核效率低、政策執行滯後、跨部門協同卡頓。

1. 材料審核耗時且易錯。審核人員需逐頁核驗營業執照、資質檔等材料，平均耗時2小時/件，疲勞或經驗差異導致20%的施工許可申請因“消防圖紙蓋章缺失”等細節問題漏審。
2. 政策更新無法即時生效。審核事項辦理的規則依賴人工維護，比如《公司法》修訂后，系統無法自動同步“註冊資本認繳制”等新規，導致誤判風險。
3. 跨部門任務分派低效。涉及多部門聯審的事項（如企業變更登記需同步稅務、環保部門），人工分派任務導致超48小時流程卡頓佔比超30%。

4.2 解決方案

用DeepSeek大模型實現“三重智能審核”。

第一重：材料完整性智慧核驗

多模態OCR深度解析，採用基於Transformer架構的OCR 3.0技術，突破傳統圖像識別的局限：

1. 支援營業執照、施工圖紙等複雜版式檔的欄位提取，統一社會信用代碼識別精度達99.8%。
2. 通過材料特徵向量庫比對印章位置、文字分佈等要素，自動發現”消防圖紙蓋章缺失”等異常。
3. 構建企業知識圖譜，關聯法人、股東、關聯企業等實體關係，識別”同一地址註冊多家空殼公司”風險。

第二重：動態合規智慧校驗

1. NLP語義解析模組即時抓取《公司法》等政策原文，通過RoBERTa-wwm模型實現條款分類（準確率92.7%）。
2. 建立政策差異庫，自動豁免過時材料要求（如取消”驗資報告”）。
3. 採用BERT-Whitening演算法匹配新舊政策條款，確保”註冊資本認繳制”等新規即時生效。

第三重：跨域協同智慧調度（聯邦式任務分派系統）

1. RPA自動化抓取：通過Playwright框架登錄稅務、環保等政務系統抓取數據。
2. 智慧路由引擎：基於部門職能畫像自動分派任務，超48小時未回應時觸發督辦流程。
3. 區塊鏈存證機制：採用Fabric區塊鏈實現審批痕跡多方存證，核驗時間從2小時縮至2分鐘。

（圖源於網路）

4.3 用戶價值

從“人審”到“智審”：效率與準確性雙提升：

1. 秒級核驗：單件審核從2小時→5分鐘，日均處理量提升10倍。
2. 動態合規：新政策即時生效（如“註冊資本無需驗資”自動豁免材料）。
3. 智能協同：跨部門任務自動分派，超時預警，聯審效率提升60%。

4.4 參考案例

以浦東新區「政務智慧辦」系統為參考。

1. 採用AI企業畫像、智慧匹配技術，將材料審查結果分為“通過/不通過/需人工審核”三類，視窗收件時間從30分鐘壓縮至10分鐘。
2. 流程零材料化：推動“減材料”向“零材料”轉變，申報材料一次通過率達98%。

03 辦事後：閉環管理與服務延伸

場景五：用戶專屬空間智能化升級

5.1 使用者痛點

核心痛點：專屬空間成“資訊孤島”，服務被動且缺乏整合。

用戶專屬空間旨在聚合個人或企業的政務資訊，但實際使用中仍存在以下核心問題：

1. 精準推送“呆傻”：系統基於固定標籤（如“企業類型”）推送政策，而非結合實際的經營數據。例如，年營收不足百萬的小微企業收到“大型企業研發補貼”通知，錯失真正適用的“小微企業紓困政策”。
2. 互動體驗割裂：使用者提交訴求后，僅能收到“已受理”範本回復，無法知曉具體經辦人、處理卡點（如“材料需跨部門會簽”），導致重複諮詢。
3. 數據管理低效：企業歷史證照、信用記錄等非結構化數據（如PDF驗收報告）無法直接檢索關鍵資訊，使用者需逐頁翻找。

5.2 解決方案

為了解決上述痛點，我們提出了一套基於DeepSeek大模型的“三核驅動”綜合提升服務能力：

第一，打造多模態數據融合引擎

1. 結構化與非結構化數據整合：利用DeepSeek的OCR與NLP技術，將PDF報告、掃描件中的“環保驗收結論”“處罰金額”等關鍵欄位提取為結構化數據，支援語義檢索（如“查找2023年第四季度納稅記錄”）。後期可以提供給搜索作為個人化能力的一部分。
2. 動態風險畫像：關聯企業數據節點（如“高新技術資質”“行政處罰”），生成風險畫像。例如，檢測到“近兩年無研發投入”，自動隱藏“研發補貼”推送。

第二，建設政策匹配“智慧雷達”

1. 條件自檢+量化測算：用戶點擊“政策匹配”后，DeepSeek自動調取企業數據，計算符合度並生成攻略。例如：“專精特新認定匹配度92%，預計獲補貼50萬元，點擊一鍵生成申報材料”。
2. 申報日曆與預警：自動生成政策申報時間軸，提醒“本月可申報：穩崗補貼（截止25日）”，逾期前3天推送加急提醒。

第三，訴求處理“全流程透視”

1. 智慧分派與進度可視化：使用者提交“跨境投資諮詢”后，系統自動分派至商務局外資處，實時顯示“經辦人：王科長，當前進展：起草回復意見（預計明日完成）”。
2. 超時自動督辦：若某環節停留超48小時，觸發簡訊提醒：“您的問題已升級至督辦佇列，最晚24小時內答覆”。

5.3 用戶價值

從“信息倉庫”到“智慧決策中樞”，通過DeepSeek大模型賦能，用戶專屬空間可實現兩大升級：

1. 精準匹配：基於企業實際數據（營收、專利數、員工規模）推送“可申報”政策，並附“預計節省稅費XX萬元”等量化價值。
2. 訴求處理透明化：使用者提交諮詢后，實時顯示“受理→分派至XX科室→經辦人李科長起草答覆”全流程，超時自動督辦。

5.4 參考案例

海上城“企業數位管家”實踐為參考，綜合做了以下提升：

1. 政策匹配：某生物科技企業登錄后，系統推送“生物醫藥產業扶持政策”（匹配度95%），並附“材料自動生成”功能，申報準備時間從3周縮至2天。
2. 訴求跟蹤：企業提交“跨境研發資質諮詢”后，即時查看處理節點，平均回應時長從7天縮短至1.5天。

場景六：辦事進度的智能跟蹤與回訪

6.1 使用者痛點

核心痛點：審批流程不透明，用戶被動等待。

傳統進度跟蹤機制存在三大缺陷：

1. 資訊更新延遲：進度狀態（如“審批中”）無法細化至具體環節（如“環保評審中”）；
2. 卡點定位模糊：用戶無法獲知延遲原因（如“材料缺失”或“部門協作停滯”）；
3. 反饋管道單一：缺乏主動預警與補正提醒，超期辦件投訴佔比達60%。

6.2 解決方案

為了解決上述痛點，我們提出了一套基於DeepSeek的“全流程透視系統”，主要實現：

1. 數據對接：打通跨部門審批系統，即時抓取節點狀態。

2. 智慧推送：

規則1：若某環節超時，發送簡訊：“您的施工許可因消防驗收延遲，預計3個工作日內完成”；

規則2：材料補正提示具體到頁碼，並附示例圖。

3. 情感化回訪：辦結后根據用戶行為生成個人化問卷，例如多次催促的使用者收到：“抱歉讓您久等！我們將優先處理您的新申請。”

6.3 用戶價值

讓使用者像“查快遞”一樣即時掌握審批動態，通過智慧跟蹤系統：

1. 節點可視化：展示“材料初審→部門會簽→領導簽發”全流程進度條；
2. 精準預警：若材料需補正，提示具體問題（如“第3頁缺少法人簽字”）；
3. 一鍵催辦：對卡頓環節發起催辦，系統自動提醒經辦人員。

6.4 參考案例

以武漢市“漢融通”平台為參考：

某企業申請高新技術補貼時，系統提前預警“審計報告缺頁碼”，最終趕在截止日前完成申報。該功能使超期辦件率下降80%，用戶投訴量減少65%。

04 風險防控與避坑指南

關於風險預防主要有三條：

第一，數據安全與隱私保護：需採用私有化部署與數據脫敏技術，避免敏感信息洩露。例如，安徽通過當地語系化部署大模型，確保政務數據不外流。

第二，演算法偏見與可信度：建立多維度評估體系，定期優化模型訓練數據，減少因數據偏差導致的決策錯誤。

第三，技術與業務融合不足：避免“為技術而技術”，需以實際需求為導向。可參考北京市“用戶反饋—模型反覆運算”閉環機制，持續優化服務場景。

最後的話

當前，以DeepSeek為代表的通用基座大模型正通過“技術普惠化”重構政務服務生態。其開源特性與高性價比優勢，已賦能材料審核、政策更新等場景實現效率躍升。

未來可規劃開展生態化合作模式：

採用“通用底座+場景定製”模式，以DeepSeek大模型為技術基座，提供標準化介面與工具鏈，供政府部門按需調用。例如：

1. 市區聯動開發：市級平台統一部署多模態OCR、動態規則引擎等核心功能，區級單位基於實際需求疊加特色模組（如環保督查、社保核驗），避免重複建設；
2. 敏捷反覆運算能力：依託模組化設計，支援快速適配新政策與新場景，例如某市通過“通用審批流+行業定製規則”模式，將企業開辦全流程耗時壓縮85%；
3. 算力彈性調配：基於異構算力融合技術，實現政務事項優先順序與算力資源的智慧匹配，例如某市通過動態資源調度演算法，極端場景下系統穩定性達99.99%。

這一模式將釋放三重潛力：

第一，降本增效：開發成本降低60%以上，政務服務回應速度提升70%；

第二，精準服務：通過知識圖譜與動態畫像技術，實現政策匹配精度超90%，並支援殘障人士無障礙交互等定製化場景；

第三，生態協同：聯合開發者、企業共建“可信AI聯盟”，推動技術共用與安全可控，例如某市通過統一介面調用與安全監測，構建大模型應用生態閉環。

隨著技術底座與治理體系的持續完善，DeepSeek將深度融入城市治理的“神經末梢”，從“單點提效”邁向“全域協同”。

未來可重點探索“數據驅動決策+人機協同服務”新範式，構建跨部門聯辦“城市超腦”，讓政務服務無限貼近市民需求，為治理現代化注入更強大的生命力。

希望帶給你一些啟發，加油！