在数字政府建设迈入“智能化深耕”的今天，传统政务问答模式的痛点日益凸显——人工坐席压力大、咨询高峰响应滞后、政策解读不精准、跨部门咨询衔接不畅，群众和企业办事“问不清、等得久、跑多次”的问题难以彻底解决。而大模型技术的崛起，凭借其强大的自然语言理解、多轮对话交互和海量知识整合能力，为政务问答系统迭代升级提供了核心支撑，成为打通政务服务“最后一公里”、提升政府治理效能的关键抓手。

本文结合深圳、台州、荣成、张掖等多地实际落地案例，详细拆解基于大模型的政务问答系统从建设部署、日常运维到成效凸显的全流程，用真实数据和具体场景，展现大模型如何重塑政务咨询服务模式，为各地政务数字化智能化建设提供可借鉴、可落地的实践参考。

一、建设：锚定“实用、集约、安全”，筑牢系统根基

基于大模型的政务问答系统，绝非简单的“技术堆砌”，而是要立足政务服务核心需求，结合《政务领域人工智能大模型部署应用指引》要求，兼顾集约化建设、数据安全合规与场景化适配，才能避免“建而不用”“用而不优”的困境。其建设核心围绕“底座搭建、数据整合、场景适配”三大环节，每个环节都需贴合政务工作实际，融入实战化思维。

（一）底座搭建：统筹集约，避免“重复建设”与“模型孤岛”

大模型政务问答系统的建设，首要遵循“统筹集约、共建共享”的原则，打破以往各部门各自为政、重复开发的弊端。根据《指引》要求，省级层面可统筹算力资源和基础模型部署，地市在省级统一要求下推进，县级及以下原则上复用上级资源，不再独立建设，从源头降低建设成本、提升资源利用率。

案例1：深圳市“深小i”政务智能体——市级统建，全域复用

深圳市政务和数据局牵头，采用“市级统建、部门配置、分级赋能”的建设模式，打造全市统一的政务智能技术架构，避免分散投入和资源浪费。依托深圳市人工智能公共支撑平台，实现全市算力统一纳管与共享调度，通过国产算力和模型优化切换、算法优化，大幅降低算力消耗，同时构建全市统一知识库，推动政务知识共建共用，上线能力开放平台，支持各区各部门敏捷开发、快速落地，目前已有21个单位参与协同推进全市一体化智能客服体系建设，还实现了与中山市移动政务平台的跨域协同复用。

案例2：浙江宁波奉化区——集约整合，降本增效

奉化区整合全区技术资源、统一调度运维力量，推进政务应用集约运维改革，在政务问答系统建设中，复用现有政务云、数据中台资源，不搞“从零建设”，最终实现信息化人员精减76.3%，应用系统压减39.3%，运维成本降低30%，实现了资源集约与效能提升的双赢。

（二）数据整合：夯实基础，破解“答不准、答不全”痛点

数据是大模型政务问答系统的“核心燃料”，只有整合全领域、全层级的政务数据，构建精准、全面、动态的知识库，才能避免大模型“幻觉”，确保问答的权威性和准确性。数据整合重点围绕“政务知识库构建、多源数据联动、合规性处理”三大方面。

1. 知识库构建：覆盖全场景，实现“一网统管”

整合各部门政策文件、办事指南、常见问题、历史咨询记录等核心数据，通过大模型技术进行结构化处理、知识萃取，构建标准化知识库。例如：

• 深圳市“深小i”：首创三维认知图谱技术，基于“主体-意图-情形”，建成覆盖7大高频政务服务领域、1900余个意图、超400万字的政务知识图谱体系，涵盖社保、医保、公积金、企业注册等群众和企业高频咨询领域；

• 张掖市“智能小掖”：整合政府门户网站政策文件、政务服务事项、12345热线知识库等数据信息45万余条，覆盖市情信息、办事流程、政策解读等全场景；

• 台州市12345热线智能系统：集成“政策一键导入”与“知识智能萃取”功能，自动解析政策文件核心内容，构建结构化政策知识库，实现惠民利企政策“精准解读、一库统管”，同时搭建150余项工单模板，对接1600余项内容分类模型，确保问答与工单匹配精准。

2. 多源数据联动：打破“信息孤岛”，实现跨部门协同

打通政务服务平台、12345热线、各部门业务系统的数据壁垒，实现数据实时同步、互联互通。例如荣成市AI智能问答模块，联动行政审批、医保、民政等多部门数据，梳理形成高频“一件事”事项清单，打造专属办事专区，将各类关联政策集中纳入管理，实现“咨询-解读-办事”一站式衔接；台州市12345热线智能系统，联动话务数据、工单数据、政策数据，实现诉求感知、精准响应、闭环治理的全链条联动。

3. 合规性处理：坚守安全底线，防范数据风险

政务数据涉及国家秘密、工作秘密和群众敏感信息，因此数据整合过程中，需严格落实《指引》要求，进行数据脱敏、权限分级、安全审核，构建“输入拦截-模型约束-输出审核”三层安全风控体系。例如“深小i”创新安全与问答模型解耦部署，对敏感数据进行加密处理，确保数据使用合规；各地系统均建立数据分级管理机制，明确不同岗位人员的数据访问权限，防范数据泄露风险。

（三）场景适配：以人为本，聚焦“高频需求”落地

大模型政务问答系统的建设，核心是“服务于民、赋能政务”，需聚焦群众和企业高频咨询场景，适配不同交互渠道，让智能问答真正融入日常政务服务。根据《指引》明确的4大类13项典型应用场景，政务问答系统重点适配以下核心场景：

1. 高频咨询场景：覆盖社保、医保、公积金、户籍、企业注册等群众和企业最常咨询的领域，实现“即问即答”。例如荣成市AI智能问答模块，聚焦城乡居民低保金给付、生育津贴支付、养老保险资格认证等高频事项，编制标准化问答库，群众获取所需信息的效率提升70%以上；

2. 多渠道适配：嵌入政府门户网站、政务APP、微信公众号、12345热线等多种载体，实现“指尖可达”。例如“深小i”部署在“i深圳”App，荣成市AI智能问答嵌入“荣成社区美美与共”微信公众号，“智能小掖”部署在张掖市7家政府门户网站，满足群众多渠道咨询需求；

3. 特殊群体适配：优化交互方式，支持语音问答、方言问答，适配老年人、残疾人等特殊群体需求，让智能服务更有温度。例如台州市12345热线智能系统，通过语音识别技术（准确率达85%），支持语音咨询、语音回访，方便老年人操作；

4. 人工协同场景：明确大模型“辅助型”定位，建立“智能+人工”协同机制，当智能问答无法解答复杂问题时，自动转接人工坐席，同时将咨询记录、问题要点同步给人工，提升衔接效率。例如“深小i”上线“智能+人工”协同场景，“智能小掖”遇到复杂问题时，可快速转接人工，确保群众诉求不遗漏。

二、运维：长效迭代，确保系统“持续好用、精准可用”

不同于传统政务系统“建完即停”的模式，基于大模型的政务问答系统具有“技术迭代快、需求变化快”的特点，需建立常态化运维机制，聚焦“内容更新、模型优化、问题处置、成本控制”四大核心，才能避免系统“老化”“失效”，确保其持续适配政务服务需求，真正发挥作用。

（一）内容运维：动态更新，确保知识“时效性、准确性”

政务政策具有很强的时效性（如社保政策调整、税收优惠更新、办事流程优化），若知识库无法及时更新，会导致问答不准确，影响群众体验。因此，需建立“多渠道更新、专人审核、动态优化”的内容运维机制。

1. 更新渠道：建立“部门联动+用户反馈”双驱动更新模式。一方面，对接各政务部门，建立政策更新专人对接机制，当政策发生变化时，24小时内完成知识库更新；另一方面，收集用户咨询中的“未解答问题”“解答不准确问题”，定期汇总给相关部门，补充完善知识库。例如：

• 台州市12345热线智能系统：建立知识库动态更新机制，依托“政策一键导入”功能，政策发布后可快速完成解析和录入，同时结合用户反馈，定期优化问答内容；

• 荣成市AI智能问答模块：基于群众提问频次调整重点事项咨询排序，结合反馈意见定向督促相关职能部门优化问答内容，形成动态更新的常见问题库；

• 张掖市“智能小掖”：安排专人负责知识库更新，定期梳理政策变化，确保常见政务咨询回答准确率保持在99%以上。

2. 审核机制：建立“人工审核+模型校验”双重审核，落实《指引》要求，强化内容安全把关和人工审核兜底，避免错误信息、敏感信息输出。例如“深小i”对更新的知识库内容，先通过模型校验，再由专人审核，确保内容准确无误；台州市12345热线智能系统，对生成的工单摘要、问答内容，进行人工抽查审核，准确率达到100%。

（二）模型运维：持续优化，提升“问答精度、交互体验”

大模型的性能并非一成不变，需结合用户咨询数据、场景需求，进行持续迭代优化，解决“答不准、答非所问、交互生硬”等问题，同时控制运维成本。

1. 模型迭代：基于用户咨询数据，定期对大模型进行微调，优化语义理解能力、多轮对话能力。例如“深小i”团队经过200多次持续迭代，创新“通专结合”多智能体协同弹性调度技术，让推理更精准、成本更优化；台州市12345热线智能系统，通过百万级语音样本训练优化，语音识别准确率提升至85%，多轮对话流畅度提升30%。

2. 性能监控：建立实时监控机制，跟踪系统响应速度、问答准确率、用户满意度等核心指标，及时发现并解决模型卡顿、报错等问题。例如：

• “深小i”：实时监控问答精准率（保持94.3%）、应答率（97.7%）、响应时间（控制在6—8秒），一旦出现指标异常，立即启动优化；

• “智能小掖”：实时监控系统响应时间（控制在3秒以内）、回答准确率，确保7×24小时不间断服务；

• 台州市12345热线智能系统：构建“双闭环”监测机制，实时分析通话情绪波动、应答静默时长等指标，预判服务风险并触发预警。

3. 成本控制：通过算力共享、算法优化、模型复用等方式，降低运维成本。例如“深小i”依托市级算力共享平台，实现算力消耗大幅降低；宁波奉化区通过集约运维，将政务系统运维成本降低30%，其中问答系统运维成本占比下降25%。

（三）问题处置：闭环管理，解决“用户诉求、系统短板”

建立“用户反馈—问题收集—整改优化—回访确认”的闭环运维机制，将用户反馈作为系统优化的核心依据，确保群众诉求得到切实解决，同时不断补齐系统短板。

案例：台州市12345热线智能系统闭环运维实践

市民张先生反映车辆补贴审核通过后，补贴资金超一个月仍未拨付到位，对办理进度不满意。智能回访系统在工单办结后2小时内自动触发满意度回访，精准识别到“不满意”评价及相关诉求，立即触发红色预警，推送至人工专席跟进处置。人工专员第一时间对接张先生核实详情，通过闭环督办机制将问题直转至商务局业务处室负责人，督促加快补贴发放流程，最终补贴资金及时拨付到位，工作人员主动反馈办理结果，张先生对处理效率表示认可。

此外，该系统还定期汇总用户反馈的“高频未解答问题”，联合相关部门优化知识库和模型，例如针对公积金利率调整后咨询量激增的问题，快速更新知识库，优化模型语义识别能力，确保咨询响应精准高效。

（四）团队运维：政企协同，补齐“技术、业务”短板

政务问答系统运维需要“技术+业务”双重支撑，单纯依靠政府部门难以满足需求，因此需按照《指引》要求，加强政企协作，引入市场化产品和服务竞争机制，降低部署和迭代成本。例如：

• 台州市12345热线智能系统：依托市数据局、中国移动、北大信研院等多方力量，组建运维团队，政府部门负责业务需求对接、内容审核，企业负责技术迭代、系统维护；

• 荣成市AI智能问答模块：依托DeepSeek大模型技术支持，组建“技术+业务”运维团队，业务人员负责政策解读、内容更新，技术人员负责模型优化、系统故障处置；

• 深圳市“深小i”：联动科技企业、政务部门，建立常态化运维团队，分工负责内容更新、模型迭代、安全保障，确保系统稳定运行。

三、成效：赋能政务服务与治理，实现“多方共赢”

经过多地实践，基于大模型的政务问答系统已取得显著成效，不仅解决了传统政务咨询的诸多痛点，还推动政务服务模式从“被动响应”向“主动服务”转变，从“人工主导”向“人机协同”转变，实现了“群众省心、企业省力、政府高效”的多方共赢，真正践行了“以人民为中心”的发展理念，助力政府治理能力现代化提升。

（一）对群众：咨询更便捷，体验更优质

1. 响应更快：打破“朝九晚五”服务限制，实现7×24小时不间断服务，群众随时咨询、随时响应，平均响应时间大幅缩短。例如“智能小掖”平均响应时间控制在3秒以内，“深小i”平均响应时间6—8秒，台州市12345热线直接答复速度提升27%；

2. 解答更准：通过精准的知识库和优化的模型，问答准确率大幅提升，避免“答非所问”“重复咨询”。例如“深小i”问答精准率94.3%，应答率97.7%；“智能小掖”常见咨询回答准确率99%以上；台州市12345热线诉求归纳准确率100%；

3. 渠道更活：多渠道适配，群众可通过微信、APP、网站、热线等多种方式咨询，无需跑腿、无需排队，实现“指尖咨询、掌上解惑”。例如荣成市AI智能问答模块，让群众获取信息效率提升70%以上；“深小i”累计服务用户近百万，提供AI智能问答服务超400万次，近4000份调查问卷显示，用户满意度超93%；台州市12345热线群众满意度达99.8%。

（二）对企业：办事更高效，成本更降低

针对企业咨询高频的政策解读、审批流程、资质办理等问题，大模型政务问答系统可提供精准、全面的解答，同时推送相关办事指南、材料模板，避免企业因政策不了解、流程不熟悉而跑冤枉路，大幅降低企业办事成本。例如：

• 深圳市“深小i”上线智能辅助申报、政策服务等场景，为企业提供政策精准匹配、申报辅助，帮助企业快速掌握惠企政策，提升申报效率；

• 台州市12345热线智能系统，为企业提供税收优惠、社保缴纳、企业注销等高频咨询解答，结合“政策找人”功能，主动推送惠企政策，助力企业精准享受政策红利；

据统计，各地大模型政务问答系统上线后，企业政务咨询平均耗时缩短60%以上，因咨询不明确导致的办事延误率下降80%，有效减轻了企业办事负担。

（三）对政府：效能更提升，治理更精准

1. 降低人工成本：分流大量高频咨询，减少人工坐席压力，让人工坐席专注于复杂问题处置和情感关怀。例如台州市12345热线在智能助手助力下，人工整理和回听时长压缩80%，在公积金利率调整咨询高峰期间（话务量环比增长27.96%），有效缓解话务压力，市民每通来电服务时长大幅缩短26.59%；

2. 提升行政效率：实现政务咨询“自动化、智能化”处理，跨部门咨询衔接更顺畅，避免部门之间“推诿扯皮”，同时通过数据统计分析，为政务决策提供支撑。例如“智能小掖”可统计咨询数据，协助生成热点问题报告、政策盲点分析，帮助政府及时发现服务短板；台州市12345热线通过工单数据统计，精准掌握群众诉求热点，为政策优化、流程改进提供依据；

3. 优化服务质量：通过闭环运维和持续优化，不断提升咨询服务的精准度和便捷度，树立政府高效、务实、为民的良好形象。例如宁波市奉化区通过集约建设运维，不仅降低了成本，还提升了政务服务的规范化水平，群众和企业满意度持续提升；

4. 防范形式主义：按照《指引》要求，坚持“以用为核心”，杜绝将政务大模型用于应付检查、替代调研等形式主义行为，确保系统真正服务于民、赋能政务，推动政务服务从“数字形式”向“实际效能”转变。

四、总结与展望

基于大模型的政务问答系统，是数字政府建设的重要组成部分，其核心价值在于“用技术赋能服务，用数据提升效能”。从建设来看，需坚持统筹集约、数据合规、场景适配，筑牢系统根基；从运维来看，需建立常态化迭代、闭环管理、政企协同机制，确保系统持续好用；从成效来看，其不仅解决了传统政务咨询的痛点，更推动了政务服务模式的深刻变革，为政府治理能力现代化注入了新动能。

随着《政务领域人工智能大模型部署应用指引》的深入落实，以及大模型技术的持续迭代，未来政务问答系统将向“更精准、更智能、更有温度”的方向发展——进一步优化多模态交互（语音、视频、文字融合），提升复杂问题解答能力；深化跨部门、跨区域数据联动，实现“全域协同咨询”；加强个性化服务，精准匹配群众和企业需求，真正实现“群众有疑问，智能来解答；企业有需求，服务跟得上”。

各地在推进系统建设和运维过程中，可结合自身实际，借鉴深圳、台州、荣成、张掖等地的实践经验，避免“盲目跟风”“重复建设”，聚焦核心需求，注重实效，让大模型技术真正扎根政务服务一线，为群众和企业提供更优质、更便捷、更高效的服务，助力数字政府建设迈上新台阶。