在数字政府建设加速推进的今天，数据已成为新型生产要素，政务AI则是激活这一要素价值、提升政府治理效能的核心载体。从“一网通办”的便捷高效到“一网统管”的精准施策，从基层减负的切实落地到民生服务的精准触达，数据要素与政务AI的深度融合，正在重构政务服务与治理的新模式，推动政府履职从“经验驱动”向“数据驱动”转型。本文将围绕数据治理、数据流通、价值释放三大核心，拆解数据要素如何为政务AI“输血赋能”，解读二者融合的实践路径与现实意义。

一、引言：数据要素与政务AI的双向奔赴

随着《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》等政策的持续推进，数字政府建设已进入“深耕细作”阶段，核心诉求从“数字化”转向“智能化”。政务AI作为实现智能化转型的关键工具，其核心能力的发挥，始终依赖于高质量、可流通的数据要素——没有数据的支撑，政务AI就如同“无米之炊”；而缺乏AI的挖掘，政务数据也只会是“沉睡的矿藏”。

2026年作为“数据要素价值释放年”，全国数据工作会议明确指引，要推动数据要素市场化配置，激活数据价值。在这一背景下，政务领域的数据治理、流通与价值释放，成为打通政务AI落地“最后一公里”的关键，更是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要举措。从黑龙江“龙政智数”大模型到厦门、莆田的政务AI实践，各地的探索已证明：唯有实现数据要素的有效治理与顺畅流通，才能让政务AI真正落地生根、释放效能。

二、基础前提：政务数据治理——为政务AI筑牢“数据底座”

政务AI的精准度、高效性，根源在于数据的质量。政务数据来源广泛，涵盖公安、民政、人社、环保等多个部门，存在格式不统一、标准不一致、冗余重复、更新不及时等问题，若不进行规范治理，不仅无法赋能AI，还可能导致AI决策偏差、效率低下。因此，数据治理是数据要素赋能政务AI的“第一道门槛”，核心是实现“数据干净、标准统一、权责清晰”。

2.1 政务数据治理的核心维度

政务数据治理并非简单的“数据清洗”，而是覆盖数据全生命周期的系统工程，重点包含三个核心维度：

• 数据归集：实现“应归尽归”：打破部门间的“数据壁垒”，构建一体化数据归集体系，将分散在各部门、各层级的政务数据集中汇聚，形成“一人一档、一企一档”的全生命周期数据集成。例如黑龙江省围绕身份证明和营业执照两个“信任原点”，全量汇聚672种个人、596种企业全生命周期数据，为“龙政智数”大模型提供了充足的数据支撑，全省数据汇聚总量已达4329.9亿条。

• 数据清洗与标准化：实现“可用可信”：对归集的数据进行去重、纠错、补全，统一数据格式、编码标准和统计口径，解决“数据打架”问题。黑龙江引入电子证照AI智能核验技术，通过OCR增强识别等核心算法，实现10类高频证照全生命周期闭环管理，核验准确率提升至99.5%，有效保障了政务数据的准确性与合规性。

• 数据安全治理：实现“安全可控”：政务数据包含大量敏感信息，安全是治理的底线。需建立分级分类管理机制，明确数据使用权限，搭建“技术+制度”双重防护体系，覆盖数据采集、存储、使用、销毁全流程，既防止数据泄露，又保障数据合理使用。黑龙江在基础模型部署的输入层、推理层及权限审计层安装“三层安全护栏”，有效拦截违规、不当内容，筑牢数据安全防线。

2.2 治理实践：让数据从“分散”到“聚合”

当前，各地已逐步探索出符合本地实际的政务数据治理模式。莆田市创新推进“全市一张图、全域数字化”模式，建成覆盖市、县、镇、村四级的统一数字平台，汇聚69家单位超过80亿条公共数据，通过系统化、集约化治理，打破部门条块分割，实现数据共享共用。这种治理模式不仅解决了基层数据重复采集、多次录入的痛点，更为政务AI场景落地提供了高质量的数据底座。

三、关键路径：政务数据流通——让数据“活起来”赋能AI落地

数据治理是基础，数据流通是关键。如果说治理让数据“变干净”，那么流通则让数据“活起来”——只有让数据在不同部门、不同场景间顺畅流动，才能实现数据要素的跨领域、跨层级价值传导，让政务AI真正实现“跨部门协同、全场景覆盖”。

当前，政务数据流通仍面临“供需对接不畅、流通机制不健全、共享不充分”等问题，部分部门因担心数据安全、权责不清，不愿共享数据，导致“数据孤岛”依然存在。破解这一难题，需构建“合规、高效、安全”的政务数据流通体系，让数据在“可控范围内”自由流动。

3.1 政务数据流通的核心模式

• 政务数据共享：打破内部壁垒：依托全国一体化政务数据共享枢纽，构建覆盖国家、省、市、县的共享交换体系，明确数据共享清单，推动高频政务数据“应享尽享”。例如黑龙江依托全省数据共享交换中心和可信政务数据空间，编制数据供需清单，形成500余个“供需协同一件事”，其中民政部门的幸福清单的“供需协同一件事”，汇聚16个部门50余项社会救助数据，实现救助数据链条式共享。

• 数据授权运营：激活数据价值：探索公共数据授权运营模式，在保障数据安全和隐私的前提下，授权具备资质的机构对公共数据进行加工、开发，形成可复用的数据产品，供政务AI场景使用。厦门市设立公共数据授权运营中心，形成培育和开发“双轮驱动”模式，推动政务数据从“资源”向“资产”转化，为政务AI应用提供多样化数据支撑。

• 隐私计算技术：破解流通痛点：采用联邦学习、差分隐私等技术，实现“数据可用不可见”，在不泄露原始数据的前提下，让AI模型能够跨部门调用数据进行训练，既保障数据安全，又实现数据协同。这种技术打破了“数据不能出部门”的限制，让跨领域政务AI应用成为可能，例如在疫情防控中，通过隐私计算技术实现防疫数据跨地区、跨部门互通共享，累计调用超3000亿次，为精准防控提供支撑。

3.2 流通实践：让数据“跑起来”赋能协同治理

厦门市的实践颇具借鉴意义，其依托统一智能算力底座和安全治理体系，推动31个部门策划生成48个政务AI应用项目，实现数据在政务服务、机关办公、社会治理等领域的顺畅流通。例如市资源规划局“项目找地”AI工具，通过调用多部门数据，将选址周期从3—4天缩短至半天；湖里区“AI+融合分析问数”应用，通过数据流通共享，提升数据查询效率50%以上，辅助科学决策。

四、核心目标：政务AI价值释放——从“技术应用”到“效能升级”

数据治理与流通的最终目的，是实现政务AI的价值释放——让数据要素通过AI技术，转化为政府治理效能、服务质量的提升，真正做到“为群众办实事、为企业解难题、为治理提效能”。这种价值释放，体现在政务服务、社会治理、决策支持等多个维度，实现从“技术应用”到“效能升级”的跨越。

4.1 价值释放场景一：政务服务“智能化”，提升群众获得感

政务AI的核心应用场景之一，是优化政务服务流程，减少群众跑腿次数，实现“一网通办、一窗受理、智能审批”。依托高质量数据要素，政务AI可实现身份核验、材料审核、流程办理等环节的自动化，大幅提升办事效率。

例如厦门市人社AI智能客服“小智”，通过整合人社、医保等多部门数据，能够快速响应群众咨询，指导群众办理社保卡挂失、补办等业务，将原本1小时可完成的事项缩短至15分钟；“i厦门”平台上线“AI一件事智能咨询”，覆盖17个部门超百万字政务知识库，累计服务市民超4万人次，让政策查询更精准、办事引导更智能。黑龙江“龙政智数”大模型的智能客服系统，实现7×24小时不间断服务，累计有效响应服务需求64508次，问答准确率提升至90%以上。

4.2 价值释放场景二：社会治理“精准化”，降低治理成本

在社会治理领域，政务AI依托数据要素，可实现对风险的精准预判、对问题的快速处置，推动治理模式从“被动应对”向“主动预防”转型。无论是基层治理、生态环保，还是民生保障，数据赋能的政务AI都在发挥重要作用。

莆田市在木兰溪生态综合治理中，通过“全市一张图”平台汇聚流域内各部门数据，实现水质实时监测，精准应对水质变化和突发污染，提升治理效率；黑龙江“龙政智数”大模型在低保、医保、社保领域累计开展智能核验19575轮次，核验数据总量达7218.8万条，精准识别数据质量风险，筑牢民生保障防线。同时，该模型还打造“减负一张表”，承接回流基层的数据500余种，2025年以来基层累计调用数据54.8亿次、同比增加89.6%，显著减轻基层工作负担。

4.3 价值释放场景三：决策支持“科学化”，提升履职效能

政府决策的科学性，依赖于对海量数据的精准分析。政务AI通过对政务数据的挖掘、分析，可提炼数据背后的规律和趋势，为政府决策提供数据支撑，避免“拍脑袋”决策。

黑龙江“龙政智数”大模型构建了冰天雪地、五大安全等50余个数据集，搭建市场监管、政务服务等知识库26个，为经济社会运行和政府管理决策提供支撑；厦门市生态环境局“AI+环评”在5分钟内自动生成准入意见，有效消除人为偏差，提升决策精准度。这些实践表明，数据要素赋能的政务AI，正在让政府决策更科学、更高效、更贴合实际需求。

五、现存挑战与破局方向

尽管数据要素赋能政务AI已取得显著成效，但在实践过程中，仍面临一些亟待解决的挑战，制约着价值的充分释放：一是数据治理仍有短板，部分地区数据标准不统一、数据质量参差不齐，基层仍存在数据重复采集等问题；二是流通机制尚不健全，数据供需对接不畅、授权运营模式不成熟，“数据孤岛”尚未完全打破；三是AI应用落地不均衡，部分地区存在“重技术、轻应用”“重建设、轻实效”的现象，AI场景与实际业务需求脱节；四是安全保障能力有待强化，数据全生命周期安全管理机制不健全，专业化安全运营团队短缺。

针对这些挑战，可从四个方面破局：

• 完善数据治理体系：加快推进政务数据标准统一，建立常态化数据质量考核机制，强化基层数据治理能力，推动数据治理从“集中归集”向“精准治理”转型。

• 健全数据流通机制：扩大政务数据共享清单范围，推广隐私计算等技术应用，完善公共数据授权运营制度，明确数据流通的权责边界，让数据在合规前提下自由流动。

• 聚焦实际应用场景：坚持“需求导向”，围绕群众和企业急难愁盼问题，打造一批可复制、可推广的政务AI典型场景，推动AI应用与政务业务深度融合，避免“技术空转”。

• 强化安全保障能力：构建“制度+技术+管理”三位一体的安全防护体系，完善数据分级分类管理、安全审查等制度，加强专业化安全人才培养，筑牢数据安全底线。

六、结语：以数据赋能，筑就智慧政务新生态

数据要素是政务AI的“血液”，政务AI是数据要素价值释放的“载体”，二者的深度融合，是数字政府建设的核心方向，更是推进国家治理体系和治理能力现代化的必然选择。从黑龙江“龙政智数”的全域赋能，到厦门、莆田的场景创新，各地的实践已充分证明：唯有做好数据治理、打通数据流通、聚焦价值释放，才能让政务AI真正落地生根，让数据要素成为推动政务服务提质、治理效能提升的强大动力。

2026年作为“数据要素价值释放年”，随着政策的持续发力、技术的不断创新，政务数据的治理水平将不断提升，流通机制将更加完善，政务AI的应用场景将更加广泛。未来，我们将迎来一个“数据驱动、智能高效、服务便民”的智慧政务新生态，让数据要素的价值在政务领域充分释放，让群众和企业真正享受到数字化、智能化带来的便利与实惠。