孟庆国：AI大模型赋能政务服务创新 推动政府治理范式变革

新华财经广州5月28日电（宁婧）5月28日，2025政务服务便民热线创新发展暨“人工智能+热线”会议在广州召开。国家电子政务专家委员会委员，清华大学公共管理学院教授、国际人工智能研究院首席专家孟庆国在会上发表主旨演讲，系统阐释了AI大模型在推进政务服务创新中的核心作用、典型场景及未来挑战，强调人工智能赋能与政务服务创新变革是一个“双向奔赴”的过程，只有按照这样的逻辑和规律，才能通过技术赋能实现政务服务从工具应用到范式创新的跨越。

孟庆国指出，自上个世纪八十年代以来，政务服务热线伴随政府数字化建设至今，其创新内涵已随技术迭代升级发生了深刻变革。在早期政府信息化阶段，政务服务创新以“技术驱动”为核心，依托信息系统实现政务服务提供和政民互动。在“互联网+政务服务”阶段，政务服务创新转向“数据驱动”，强调以数据共享实现跨部门协同，如当前的“一网通办”“高效办成一件事”模式。如今进入“人工智能+政务服务”时代，政务服务创新开始迈向“模型驱动”阶段。该阶段的核心是政务服务大模型的构建。他认为，当前AI大模型政务应用主要还处于工具层面的辅助性阶段。如果能基于大模型应用的要素特征，做好数据和知识支撑的话，AI大模型赋能政务服务的效能就会进一步提升。例如，济南市公共资源交易中心通过大模型外挂政府采购知识库，使采购文件编制效率提升80%，废标率降低50%以上；广州公共资源交易中心利用法律法规和历史数据加持大模型，自动识别招标文件中的风险条款，完成1362份文件检测，准确率达95%。

当前生成式AI大模型政务服务应用的技术实现有两种形式：一是“检索增强生成（RAG）”，优势在于知识库可动态更新、安全性高，但依赖外部知识库质量且运行速度较慢；二是“微调模式”，通过将专业知识内化于模型，实现快速响应与复杂逻辑推导，但对数据质量和工程化能力要求较高。孟庆国表示，人工智能大模型是先进的工具，但目前政务服务应用仍处于辅助型定位，要在注重安全、合规的前提下有序推进。

针对AI大模型在政务领域的深层应用，孟庆国提出五大关键挑战和建议。首先，建设模式从“工程项目制建设”转向持续迭代的“智育型建设”，需要通过探索新型政企合作关系，以形成基于数据与知识治理的、能够不断优化提升模型专业能力的长期合作与迭代机制。其次，算力资源建设需要在各业务应用中进行统筹布局，以避免分散建设、重复建设导致的资源浪费。第三，政务数据与知识治理亟待强化，以形成高质量的数据集和知识库，尤其需要打破部门壁垒，形成跨部门的数据与知识管理体系。第四，应推进政务大模型体系与应用生态建设，从用户端反推人工智能大模型情形下的政务服务运行模式，进而在政务大模型体系建设上做好统筹优化。最后，要做好政策引导，尤其在国家层面要出台相应的政务大模型落地应用政策，进一步引导政务服务场景下的大模型建设，做到有序和规范发展。

随着DeepSeek等国产大模型的普及，政务服务正迎来智能化升级的历史机遇。孟庆国表示，下一阶段要统筹安全、效率与创新，政务服务大模型建设要在数据与知识管理、算力资源整合与生态体系建设等关键领域突破瓶颈，为数字政府高质量发展注入新的动能。

编辑：陈雨涵

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