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人工智能已成為現代數字政府「放管服」改革主要手段

[羅戈導讀]數字政務,是提升民眾“數字獲得感”的主戰場。在建設數字中國的大背景下,越來越多的城市著手推進數字政府建設。數字政府是公共治理與數字技術深度融合的產物,是用數據說話、管理、決策、創新的政府,是需求導向型、公眾響應型的政府,是網絡強國、數字中國、智慧社會的有力支撐。“最多跑一次”“不見面審批”“一網通辦”,數字政務用大數據解決市民的小煩惱。

數字政務,是提升民眾“數字獲得感”的主戰場。在建設數字中國的大背景下,越來越多的城市著手推進數字政府建設。數字政府是公共治理與數字技術深度融合的產物,是用數據說話、管理、決策、創新的政府,是需求導向型、公眾響應型的政府,是網絡強國、數字中國、智慧社會的有力支撐。“最多跑一次”“不見面審批”“一網通辦”,數字政務用大數據解決市民的小煩惱。

數據智能技術不斷引導政府在運行流程、政府對外提供的公共服務以及民眾的體驗上實現顛覆式的突破,推動電子政務公共服務從數字化、網絡化向智能化加速變革。

一、數字政務定義與基本概念

1.1數字政務定義

通過數字政務基礎設施的建設,政府可以有效整合資源,實現政務信息數據的創新管理,建立豐富業務應用體系,實現各類信息的資源共享與在線應用,為企業、市民提供便捷、高效、透明的服務,為政府提供智能決策和政策推行支持。

與傳統政務形態相比,數字政務的政府行為手段和方式從傳統的人工或簡單機械方式,轉變到電子化、網絡化方式。此外,傳統政務組織體制的根本可以簡單地概括為兩點:集權與科層制;而數字政務將實現扁平化網絡結構、分權化(參與與互動及責任本位)、無縫隙的政府。

數字政務在1)辦公手段;2)業務流程;3)與公眾溝通的成本;4)政府管理成本等方面,相比傳統政務都有重要區別。

1.2數字政務核心價值鏈

1.3政府數據管理概念

政府數據管理含義:1)政府信息本身的管理;2)對涉及政府信息活動各種信息資源要素管理。

政府數據管理貫穿信息收集、整理、貯存、發布、服務等全過程,內容包括信息網絡、應用系統、信息的采集和發布及相關的管理體制、程序、實施模式和項目管理。

二、數字政務產業發展現狀

2.1數字政務產業發展背景

中國政府IT應用產業規模保持高速增長態勢。從產業機構來看,硬件占比將逐年下降,IT服務和軟件占比逐年上升。內外發力,驅動政務治理與互聯網產業深度融合。數字政務進入數字化、智能化階段。由數字政務到互聯網+政務服務的轉變,信息化工程(信息打通的基礎設施)向云(平臺打通為應用生態提供可能)化轉變,未來向智能化(智能化分析、智能化決策)轉變。

2.2數字政務產業市場規模

前瞻產業研究院于2018年發布的報告指出,2017年我國的數字政務市場增速再創新高,市場規模達到2722億元,同比增長16%。預計未來5年,我國的數字政務市場仍將保持13%左右的穩定增長,預計2018年將突破3100億元。

2.3數字政務產業鏈

三、數字政務核心數據智能技術及應用思路

四、數字政務市場常見數據智能技術產品/解決方案

五、數字政務中代表數據智能技術應用案例

上海科技智能客服機器人“海德先生”:基于用人工智能技術在政府網站建設客服機器人的構想,上海市科技信息中心在“上海科技”網站上實例建設了一個智能客服機器人“海德先生”。管理人員可以通過基于WEB的管理后臺方便地管理客服系統的內容,調整客服系統的表現形式等操作。該項目自2006年11月1日運行以來,共有9618人次在線提問,答復準確率為86.22%。

客之音12345政務服務熱線:客知音為南京12345的熱線坐席提供了“智能回訪"和”智能推薦知識點的解決方案。智能回訪:對于近期向南京12345反映問題的市民,及時采集事件辦結情況。智能回訪:使回訪率達到了84%,較短信回訪增長了68% ,提高了市民滿意度。"智能推薦知識點”上線后,月砰均單通對話解決率相對提升25%,市民對12345更有好感。

IDHub基于IDHub技術的IMI數字身份系統:IDHub在構建區塊鏈數字身份時,基于四個身份基礎屬性:自主性、隱私性、安全性、資產性。尤其是基于身份信息對個人數據進行確權,用戶應該自己決定誰可以控制和分享個人數據信息,以及個人信息在不同場景下的訪問權限和開放程度。

e簽寶工商全程電子化:e簽寶提供的工商全程電子化解決方案主要從以下方面入手解決工商業務場景中的難題,一方面依托準確的個人身份認證能力,解決用戶在網上辦理業務個人身份難以識別鑒定的問題,避免利用虛假身份注冊企業的現象發生。另一方面通過成熟的電子簽名技術能力,解決電子文件簽署的技術難題、司法難題。

 

 六、數字政務智能化發展趨勢及難點

趨勢

1. 基于大數據的政務服務輔助決策。

2. 基于語音識別和情感分析的政務互動系統。

3. 基于人工智能視頻處理的公共服務質量管理體系。

4. 100以上維度的個人圖像和企業圖像為基礎的主動服務。

5. 基于區塊鏈+人工智能的新型社會信用體系基礎上的新一代公共服務。

難點

1. 如何徹底解決數據整合與流程優化問題。

2. 如何做好人才培養與儲備,政府應提前做好預案。

3. 數據倫理問題,人工智能公平性有待考察。

4. 大量政務數據聚集,安全風險加大。難以預測的網絡攻擊次數增多,造成損失累加。

5. 數據孤島、數據低質和數據泄露等問題普遍存在。

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