当AI大模型、智能算法逐步渗透到政务服务的每一个环节，政务数据早已不是“尘封在系统里的数字”，而是撬动治理效能升级、惠及企业群众的核心要素。从“群众跑断腿”到“数据多跑路”，从“部门各守一摊”到“跨域协同联动”，AI正在重构政务数据共享开放的逻辑，但与此同时，数据泄露、滥用、合规性不足等风险也随之凸显。今天，我们就结合全国多地的实操案例、具体数据，聊聊AI时代政务数据共享开放的机制创新路径，以及如何筑牢风险防控的“安全堤坝”。

一、AI赋能：政务数据共享开放的机制创新实践

过去，政务数据共享开放面临“目录混乱、壁垒森严、供需脱节”三大痛点——各部门数据标准不统一，“数据孤岛”现象突出；跨部门协同缺乏有效抓手，“不愿共享、不敢共享、不会共享”成为常态；数据开放与群众、企业需求脱节，难以发挥实际价值。而AI技术的介入，正在从“技术支撑、流程优化、场景落地”三个层面，推动机制创新，让政务数据真正“活起来、用起来”。

（一）技术赋能：构建“AI+数据治理”的协同底座

数据治理是共享开放的前提，AI技术的应用的打破了传统人工治理的低效瓶颈，实现了数据“汇、治、拓”的全流程智能化。青岛数据集团的实践颇具代表性，其构建的“算力-数据-模型-服务”四位一体运营体系，为政务数据共享开放提供了全栈支撑。在算力层面，搭建算力调度服务平台，整合全国13家算力中心、超2.4万PFlops算力资源，服务企业超300家，大幅降低了AI技术落地和数据处理的成本；在数据治理层面，打造青岛市公共数据运营平台，汇集全市5201个公共数据目录，覆盖全国5000万家企业的社会数据，通过AI算法自动完成数据清洗、校验、脱敏，确保数据质量；在模型支撑层面，自主研发“通城政务大模型”，突破智能问答（平均准确率93%）、智能体快速构建（效率提升70%）等核心技术，支撑省市部门上线“类案同判”等50多个实战场景，让数据治理从“人工主导”转向“智能驱动”。截至目前，该体系已推广至全国30多个地市，斩获2025年国家数据要素×大赛三等奖，成为全国政务大模型建设的标杆样本。

无独有偶，贵州基于DeepSeek大模型研发的“贵人智办”AI助手，也实现了政务数据共享与服务的深度融合。该助手将全省5087个标准化事项纳入智能问答范围，新增18个“高效办成一件事”的问答指引，通过匹配11万余条事项通俗化标签，大幅提升问答效率，截至目前已累计响应问答108万次，实现群众办事便捷度与基层工作效能的同步跃升。

（二）流程创新：打破部门壁垒，构建“双向高效”协同机制

AI时代的政务数据共享，不再是“单向供给”，而是“供需精准对接、流程闭环高效”的协同模式。《政务数据共享条例》的出台，为流程创新提供了制度保障，而AI技术则让条例落地更具可操作性。

贵州创新推出的“自由组合办”模式，是流程创新的典型案例。按照“不设清单、不限区域、自由组合、一次办成”的改革思路，借助AI算法对企业、群众的办事需求进行精准分析，将5000余个事项纳入自由组合范围，对高频组合事项进行固化，推出外出务工、外贸出口、酸汤产业等特色“一件事”244个，有效满足多元化办事需求。同时，首创“企业之家”平台，打破52个部门壁垒，形成涉企服务闭环，让数据在部门间高效流转，无需企业群众重复提交材料。

克拉玛依市则针对“数据重复采集、多头采集”的痛点，创新打造“一次性授权采集、多领域安全流通”场景，构建“采集—共享—复用”闭环业务流程。基层单位通过终端采集数据后，经专用数据平台（搭载AI校验算法）自动校验录入共享资源目录，业务部门按需申请用数，数据缺失时由平台自动下发补充采集任务，实现公共数据统采共用。这一机制的落地，让基层数据采集人力成本降低40%，跨部门协同效率提升60%，基层报表处理时间从平均2天缩短至4小时，大幅节约了行政开支，该案例也入选国家数据流通安全治理典型案例。

在供需对接方面，东莞的实践同样值得借鉴。2023年以前，东莞退休人员办理社保延缴业务，需分别到人社、医保、税务等部门提交材料，至少跑2次；2023年，东莞依托AI技术推动一体化政务服务平台与税务系统数据共享，优化流程后，缴费人只需在综合窗口提交1次申请即可办成。自上线至2025年4月，该模式已成功办理业务近9万次，减少群众跑腿近6万次，用数据协同破解了“办事难、跑腿多”的痛点。

（三）场景延伸：从“政务服务”到“多元赋能”，释放数据价值

AI时代，政务数据共享开放的价值，早已超越了政务服务本身，延伸到经济调节、市场监管、社会治理、生态环保等多个领域，通过数据赋能实现“一网统管、精准施策”。

从全国层面来看，全国一体化政务大数据体系已初步形成，目前已建设26个省级政务数据平台、257个市级政务数据平台、355个县级政务数据平台，全国一体化政务数据共享枢纽已接入各级政务部门5951个，发布53个国务院部门的各类数据资源1.35万个，累计支撑全国共享调用超过4000亿次。在疫情防控期间，31个省（自治区、直辖市）已共享调用健康码、核酸检测等涉疫情数据超过3000亿次，为精准防控提供了有力支撑；在生态环保领域，通过建设生态环保主题库，支撑环境质量监测、突发环境事件应急处置等23类应用，为打赢蓝天、碧水、净土保卫战提供数据支持；在市场监管领域，通过数据共享推进企业年报“多报合一”，减轻企业负担，同时依托法人基础信息，开展企业违规行为监管，防范经营风险。

青岛数据集团则通过上线九大场景专区、157个数据产品，将政务数据与社会数据融合，赋能金融风控、快速理赔等247个应用场景，让“沉睡”的数据转化为实实在在的发展动能。贵州则通过“贵人智办”AI助手的全流程智能化服务，推动政务服务从“单方面便利群众”向“双向高效”转变，既提升了群众办事体验，也减轻了基层工作人员的负担。

二、风险警示：AI时代政务数据共享开放的核心风险点

在政务数据共享开放的“加速跑”过程中，AI技术既是“赋能器”，也可能成为“风险放大器”。相较于传统数据共享，AI时代的数据风险更具隐蔽性、传导性，主要集中在以下4个方面，每一个都关乎群众隐私、政务安全和社会稳定。

（一）数据安全风险：AI脱敏不足，隐私泄露隐患突出

政务数据中包含大量个人身份信息、财产信息、健康信息等敏感数据，AI技术在数据处理、分析过程中，若脱敏技术不到位，极易造成隐私泄露。例如，部分地区在推进数据共享时，过度追求“便捷性”，未通过AI算法对敏感数据进行精准脱敏，导致群众身份证号、手机号、医保信息等被违规获取、传播；还有部分AI模型在训练过程中，未对训练数据进行严格审核，纳入了未脱敏的敏感数据，埋下隐私泄露隐患。克拉玛依市在实践中就发现，移动端数据传输存在劫持隐患，若缺乏有效防护，极易导致数据泄露，这也是其构建全链路安全治理体系的核心原因之一。

（二）合规性风险：AI算法不透明，数据使用边界模糊

AI算法的“黑箱特性”，让政务数据的使用边界变得模糊，容易出现“越权使用、违规复用”等问题。一方面，部分部门借助AI算法，超出授权范围采集、使用政务数据，比如将用于政务服务的数据，违规用于商业用途；另一方面，AI算法的不透明，也导致数据使用的合规性难以监管，一旦出现违规行为，难以追溯责任。此外，不同地区、不同部门的政务数据标准不统一，AI算法的适配性不足，也容易出现数据滥用、误用的情况，违反《政务数据共享条例》等相关规定。

（三）技术风险：AI模型漏洞，引发数据篡改与滥用

AI模型本身存在的漏洞，可能被不法分子利用，引发数据篡改、滥用等风险。例如，部分政务AI系统的算法存在缺陷，不法分子可通过技术手段篡改数据，影响政务决策的科学性，比如篡改企业信用数据、社保数据等，导致决策失误；还有部分AI模型的安全性不足，容易遭受网络攻击，导致数据被窃取、篡改，影响政务服务的正常开展。青岛数据集团在构建“四位一体”体系时，就重点强化了AI模型的安全防护，避免因模型漏洞引发数据风险。

（四）管理风险：责任划分不清，风险防控机制不完善

政务数据共享开放涉及多个部门、多个环节，若责任划分不清、管理机制不完善，极易出现“权责脱节、推诿扯皮”的情况。部分地区未明确数据提供部门、使用部门、技术支撑部门的责任，一旦出现数据风险，无法明确责任主体；还有部分地区缺乏常态化的风险监测、预警机制，依赖AI技术进行数据处理，但未建立对应的人工复核机制，无法及时发现、处置数据风险。正如《政务数据共享条例》所指出的，当前政务数据共享工作仍面临统筹管理机制不健全、安全保障不完善等问题，这些都可能引发管理层面的风险。

三、防控路径：筑牢AI时代政务数据共享开放的“安全防线”

政务数据共享开放，“开放”是前提，“安全”是底线。结合克拉玛依、青岛、贵州等地的实践经验，AI时代的风险防控，需要构建“技术防护、制度规范、责任落实、监督管控”四位一体的防控体系，实现“开放与安全并重、创新与规范同行”。

（一）技术防控：强化AI赋能，筑牢全链路安全屏障

利用AI技术反哺风险防控，实现“智能监测、精准防控”，是破解数据安全难题的关键。克拉玛依市的全链路安全治理体系值得推广，其针对数据流通的全流程，构建了多层次防护机制：数据传输按级别配置加密通道与身份验证机制，防范传输过程中的劫持风险；存储环节采用加密与权限审计结合模式，确保数据存储安全；使用过程遵循“最小权限原则”，建立动态授权与权限回收机制，避免越权使用；搭建安全监控平台，通过AI算法实现分级告警与责任追溯，每月开展多部门安全审计，定期开展合规自查与全员安全培训。

同时，要强化AI脱敏技术的应用，对敏感数据进行分级分类脱敏，比如对个人身份证号、手机号等核心敏感数据，采用“掩码脱敏”“替换脱敏”等方式，确保数据在共享开放过程中，不泄露个人隐私；对AI模型进行安全加固，定期开展漏洞检测、渗透测试，及时修复模型漏洞，防范网络攻击；搭建AI风险监测平台，对数据采集、存储、使用、流转等全环节进行实时监测，一旦发现异常行为，立即触发预警，及时处置。

（二）制度规范：完善法规体系，明确数据使用边界

制度是风险防控的根本，要以《政务数据共享条例》为核心，完善配套法规制度，明确数据共享开放的范围、流程、责任，让数据使用“有章可循、有规可依”。一方面，要完善政务数据分级分类管理制度，明确哪些数据可以无条件共享、哪些数据可以有条件共享、哪些数据禁止共享，结合AI技术实现数据分级分类的智能化判定，避免违规开放；另一方面，要规范AI算法的使用，要求政务AI系统公开算法原理、使用范围，打破“算法黑箱”，确保算法的公平性、透明性，同时明确AI算法的审核流程，未经审核的算法不得用于政务数据处理。

此外，要推动政务数据标准统一，结合AI技术的适配需求，制定统一的数据采集、存储、脱敏、共享标准，避免因标准不统一导致的数据滥用、误用问题。正如国家数据局所部署的，要推动各地清理、修订不适应条例要求的法规规章，破除数据共享的制度障碍，构建更加完备的政务数据共享法规体系。

（三）责任落实：明确权责分工，压实全环节责任

按照“谁管理谁负责、谁使用谁负责”的原则，明确数据提供部门、使用部门、技术支撑部门的责任，构建“层层压实、层层落实”的责任体系。数据提供部门要对数据的真实性、完整性、安全性负责，做好数据采集、脱敏、审核工作，确保提供的数据符合共享开放要求；数据使用部门要严格按照授权范围使用数据，不得越权使用、违规复用，若出现数据滥用、泄露等问题，承担主要责任；技术支撑部门要做好AI系统、数据平台的建设、维护工作，强化技术防护，及时处置技术风险。

同时，要建立政务数据共享开放责任追究机制，对违规采集、使用、泄露政务数据的行为，严肃追究相关单位和个人的责任，形成“不敢违规、不能违规、不想违规”的震慑效应。《政务数据共享条例》就明确规定，在使用数据过程中发生篡改、破坏、泄露或者非法利用等情形的，由政务数据需求部门承担安全管理责任，这一规定有效缓解了数据提供部门的安全担忧，也压实了使用部门的责任。

（四）监督管控：构建多元监督体系，强化常态化管控

风险防控不是“一劳永逸”的，需要构建“政府监管、社会监督、技术监测”多元监督体系，实现常态化管控。政府层面，要成立专门的监督机构，定期对政务数据共享开放、AI系统使用、风险防控等情况进行检查，及时发现问题、督促整改；社会层面，要畅通监督渠道，鼓励群众、企业对违规使用政务数据的行为进行举报，同时引入第三方机构，对政务数据共享开放的合规性、安全性进行审计，确保数据使用规范；技术层面，要依托AI风险监测平台，实现对数据全流程的实时监测，建立数据风险台账，定期开展风险评估，及时更新防控措施，防范各类潜在风险。

四、结语：以创新破局，以防控护航

AI时代，政务数据共享开放的机制创新，是推动数字政府建设、提升治理效能的必然选择；而风险防控，则是确保数据共享开放行稳致远的根本保障。从青岛的“四位一体”体系，到贵州的“贵人智办”，再到克拉玛依的全链路安全治理，各地的实践已经证明，只有将“创新”与“防控”有机结合，才能让政务数据真正成为赋能发展、惠及民生的“宝贵财富”。

未来，随着AI技术的不断迭代，政务数据共享开放的机制还将持续创新，风险防控的难度也将不断提升。这就需要我们既要敢于突破传统壁垒，依托AI技术优化流程、延伸场景，释放数据价值；也要坚守安全底线，通过技术防护、制度规范、责任落实、监督管控，筑牢数据安全防线，让政务数据在“安全、有序、高效”的轨道上流动，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供强大支撑。