当数字中国建设驶入深水区，政务数字化早已告别“把线下流程搬到线上”的初级阶段，迈入“用技术提效、用数据赋能”的智能化攻坚期。曾经，政务数据分散在各个部门的“信息孤岛”里，AI技术也因缺乏高质量数据支撑而沦为“空中楼阁”；如今，数据要素作为新型生产要素的价值持续释放，AI技术迎来爆发式迭代，二者的深度融合，正打破政务治理的传统瓶颈，勾勒出政务数字化转型的全新增长曲线，让“数据多跑路、群众少跑腿”从口号变为触手可及的现实，推动政务服务从“被动响应”向“主动服务”、从“经验决策”向“数据决策”实现跨越式跨越。

一、政务数字化转型遇“瓶颈”，新增长曲线势在必行

回顾政务数字化的发展历程，我们已经取得了举世瞩目的成效：“一网通办”全面推进，政务云平台广泛部署，实现了政务服务从“线下跑”到“网上办”的根本性转变。据悉，我国电子政务发展指数（EGDI）全球排名已提升至第35位，在线服务指数（OSI）跻身全球前11位，群众办事的便捷度得到了显著提升。

但随着群众对政务服务的便捷度、精准度要求不断提高，企业对营商环境的期待持续升级，传统政务数字化模式的短板逐渐凸显，正式进入“瓶颈期”，主要集中在三个方面，成为制约转型提质的“绊脚石”。

第一，数据“沉睡”难释放价值。政务领域沉淀了海量数据，涵盖民生服务、市场监管、社会治理等各个领域，2024年全国数据生产总量已达41.06泽字节（ZB），其中政务相关数据占比显著。但这些数据大多分散在各部门、各系统中，缺乏统一的归集、治理和共享机制，形成了一个个“数据孤岛”。大量有价值的数据处于“沉睡”状态，无法实现跨部门、跨领域的高效复用，不仅造成了资源浪费，更难以支撑政务决策的科学性和精准性。就像很多地区，社保、医保、民政等部门的数据各自留存，办理相关业务时仍需群众重复提交材料，就是数据“沉睡”的典型表现。

第二，技术应用“脱节”难提质增效。此前，AI技术在政务领域的应用多停留在浅层，大多是“人工+智能”的辅助模式，比如智能咨询机器人、电子表单填写指引等，未能深度融入政务服务的核心流程。更关键的是，通用大模型往往因政务专业术语“水土不服”，加上数据安全的顾虑，导致很多AI应用“不敢用、不好用”，难以真正减轻基层工作人员的负担、提升服务效能。不少基层工作人员反映，部分智能咨询机器人无法解答复杂的政策问题，最终还是需要人工介入，反而增加了工作环节。

第三，服务模式“单一”难满足多元需求。传统政务服务多以“政府端”为核心，按照部门职能划分服务事项，群众和企业办事仍需面对“多部门跑、多系统登”的困境。即便实现了“一网通办”，部分事项仍存在流程繁琐、材料重复提交等问题，未能真正从“群众视角”出发，提供个性化、精准化的服务，与“高效办成一件事”的改革目标仍有不小差距。比如企业办理行政审批，往往需要在多个部门的系统间切换，提交多份重复材料，耗时又费力。

当传统路径难以突破瓶颈，数据要素与AI的融合，便成为政务数字化转型的“破局关键”——数据要素为AI提供“燃料”，AI为数据要素赋予“智慧”，二者双向赋能、协同发力，构建起“数据驱动、智能赋能”的全新治理模式，成为推动政务数字化转型的新增长曲线，为转型注入新的强大动能。

二、核心逻辑：数据×AI，双向赋能激活转型新动能

很多人以为，数据要素与AI的融合，只是简单的“技术叠加”，其实不然。二者的融合，是“要素赋能+技术升级”的深度协同，核心逻辑是“以数据为基础、以AI为引擎，实现政务治理的全流程智能化升级”，具体可拆解为三个层面的双向赋能，这与《数据要素发展报告（2025年）》中提出的“数据与AI协同优化”理念高度契合，也是各地实践中总结出的核心经验。

（一）数据要素：为AI赋能政务提供“精准燃料”

AI的核心是“数据训练”，就像汽车需要汽油才能行驶，AI模型要实现精准运行，离不开高质量、多样化的数据支撑。而政务领域的海量数据，正是AI技术落地的“富矿”——与普通数据相比，政务数据具有覆盖面广、权威性高、关联性强的特点，涵盖个人身份信息、企业经营信息、社会治理数据等方方面面，能够为AI模型提供全方位、多维度的训练素材。

随着数据要素市场化配置改革的推进，政务数据的供给、流通、应用体系不断完善，“供得出、流得动、用得好、保安全”的目标逐步实现。通过建立统一的数据归集平台，打破部门间的数据壁垒，对分散的数据进行清洗、脱敏、标准化处理，形成高质量的政务数据集，就能为AI模型提供精准、安全的“燃料”，彻底解决AI模型“无数据可用、有数据难用”的痛点。

比如广东省中山市，就走出了一条务实的转型之路。该市耗时四年，通过WPS 365构建全市统一的政务协同办公平台，将散落在各个角落的“沉睡数据”唤醒，累计沉淀60万份政策文件、工作报告，并通过严格的权限划分、分类梳理，完成对海量政务数据的精细化治理，为政务AI模型提供了坚实的数据基础，让AI能够精准贴合本地政务需求，避免了通用模型“水土不服”的问题。

（二）AI技术：为数据要素释放价值提供“智慧引擎”

数据要素的价值，不在于“存量多少”，而在于“利用效率”。传统的数据处理方式，全靠人工整理、分析，不仅耗时费力，还难以快速挖掘海量政务数据中的关联关系和潜在价值，很多有价值的数据只能“躺在服务器里睡大觉”。而AI技术（尤其是大模型、机器学习、自然语言处理等）的出现，彻底改变了这一现状，能够实现数据的快速分析、精准研判和高效复用，让“沉睡数据”变为“可用资产”。

尤其是大模型的迭代升级，进一步打破了数据与知识、智慧间的线性转化壁垒，能够自动从海量政务数据中提取实体关系、挖掘潜在规律，甚至生成符合政务规范的文本内容，大幅提升数据利用效率。比如，通过AI技术对政务服务数据进行分析，可以精准识别群众办事的高频事项和堵点问题，为政务流程优化提供数据支撑；通过AI算法对市场监管数据进行研判，可以提前预警违法违规行为，实现“主动监管、精准监管”；通过AI智能问答系统，能够快速响应群众咨询，解答政策疑问，让服务响应速度实现“秒级提升”。

（三）双向融合：重构政务治理的“全流程闭环”

数据要素与AI的深度融合，最终实现的是政务治理全流程的智能化重构——从数据采集、分析、研判，到决策、执行、反馈，形成“数据驱动+智能赋能”的闭环体系。这种融合，不仅提升了政务服务的效率和质量，更推动了政务治理模式的根本性变革，让政务工作更科学、更高效、更贴心。

在数据采集环节，通过AI技术实现数据的自动采集、实时更新，减少人工录入成本，确保数据的及时性和准确性；在数据治理环节，AI能够自动完成数据清洗、脱敏、分类，提升数据治理效率，降低数据安全风险；在决策环节，AI通过对海量数据的分析研判，为政府决策提供科学依据，避免“经验决策”的局限性；在执行环节，AI技术赋能政务服务流程，实现审批自动化、服务智能化；在反馈环节，AI通过分析群众评价数据，精准定位服务短板，推动政务服务持续优化。这一闭环体系，让政务治理形成了“持续优化、不断提升”的良性循环。

三、实践落地：这些场景，正在见证转型新成效

如今，数据要素与AI的融合已在政务领域实现多场景落地，覆盖民生服务、市场监管、社会治理、政务办公等多个领域，成为推动政务数字化转型的“主力军”。结合各地的实践案例，我们可以清晰看到这条新增长曲线的实际成效，也能感受到技术变革给政务服务带来的深刻变化。

（一）民生服务：从“被动响应”到“主动精准”，服务更有温度

民生服务是政务数字化转型的核心落脚点，数据要素与AI的融合，让民生服务更加精准、便捷、暖心，真正实现“急群众之所急、解群众之所难”，让数字化成果惠及更多人。

在政务服务办理方面，AI+数据要素的融合打破了部门壁垒，实现了“一件事一次办”的高效落地。比如贵州省基于DeepSeek大模型研发的“贵人智办”AI助手，将全省5087个标准化事项纳入智能问答范围，累计响应问答108万次，实现咨询、引导、查询、办理、评价全流程智能化服务，大幅提升了群众办事便捷度；中山市通过WPS AI政务平台，实现智能公文生成、排版、校对全流程服务，公文起草时间从3小时降至40分钟，效率提升75%以上，让基层工作人员从繁琐的重复性劳动中解放出来，专注于高价值服务工作。

在个性化服务方面，AI通过分析群众的历史办事数据、需求偏好，推送精准的政务服务信息，践行“服务找人”的理念。比如新广视通政务服务大模型，通过同屏帮办、手语交互、上门办、多语种支持等功能，将服务主动延伸至老年人、听障人士、外籍人士等群体，北京昌平区的“政务数字人”打造24小时“不打烊”智能服务体系，河北保定莲池区“莲池小美”将群众平均咨询耗时从15分钟压缩至2分钟，实现“秒级响应、精准解答”；针对企业，AI可以根据其经营状况，推送相关的扶持政策、优惠措施，让政策红利精准触达市场主体，助力企业发展。

（二）市场监管：从“粗放监管”到“精准智能”，监管更有效率

市场监管领域数据量大、监管场景复杂，传统的“人工监管”模式效率低、覆盖面窄，难以适应新时代市场监管的需求。数据要素与AI的融合，实现了市场监管的“智能化、精准化、高效化”，让监管更有力度、更具精度。

通过整合市场监管、税务、社保、公安等多部门数据，AI模型能够对企业的经营行为进行全方位分析，精准识别违法违规线索，如虚假宣传、偷税漏税、违规经营等，提前发出预警，实现“主动监管、靠前监管”。比如国家“互联网+监管”系统，汇聚地方部门数据29.71亿条，共享数据3.35亿条，生成风险线索1.08万条，推送信用评价结果14.48亿条，大幅提升了监管效能，让违法违规行为“无处遁形”。

同时，AI技术还可以实现监管流程的自动化，比如通过AI图像识别技术，对餐饮行业、特种设备行业进行远程监管，无需人工现场检查，即可实现全方位、无死角监管，既降低了监管成本，又提升了监管效率，推动市场监管从“粗放式”向“精细化”转变，为市场主体营造了公平公正的营商环境。

（三）社会治理：从“事后处置”到“事前预警”，治理更具精度

社会治理的核心是“防患于未然”，数据要素与AI的融合，让社会治理实现了从“事后处置”向“事前预警、事中管控”的转变，提升了社会治理的精细化水平，守护了群众的生命财产安全。

在社会治安领域，通过整合公安监控数据、交通数据、人口数据等，AI模型能够精准识别社会治安隐患，如聚众闹事、可疑人员轨迹等，提前发出预警，助力公安部门快速处置，维护社会稳定；在应急管理领域，AI通过分析气象数据、地质数据、水文数据等，能够提前预测自然灾害的发生，如暴雨、洪水、地震等，及时发布预警信息，组织群众转移，减少人员伤亡和财产损失；在基层治理领域，通过AI技术分析基层矛盾纠纷数据，能够精准定位矛盾焦点，提前介入调解，将矛盾化解在基层、化解在萌芽状态，实现“小事不出社区、大事不出街道”。

（四）政务办公：从“繁琐低效”到“高效协同”，办公更省力气

政务办公的效率直接影响政务服务的整体效能，数据要素与AI的融合，重构了政务办公流程，实现了“高效协同、智能便捷”，让公职人员从繁琐的事务性工作中解放出来。

中山市的实践就是典型案例，该市通过WPS 365构建全市统一的政务协同办公平台，3.4万名公务人员实现办公协同全覆盖，通过AI技术实现公文起草、排版、校对的智能化，格式错误率直降75%，平台月活已达1万人，领跑全国同类单位。在中山市自然资源局，工作人员依托平台构建的“建设用地报批知识库”，通过智能问答功能，让刚入职的经办人员也能通过大白话提问获取权威政策解读，多维表格功能还实现了跨部门线上协同，彻底改变了以往纸质材料线下流转、效率低下的问题。

此外，AI智能会议系统能够自动记录会议内容、生成会议纪要，减少人工记录成本；AI协同办公平台能够实现跨部门、跨区域的高效协同，打破办公壁垒，提升办公效率；AI数据报表系统能够自动生成各类政务数据报表，为政府决策提供快速、精准的数据支撑，让政务办公从“繁琐低效”向“高效智能”转变。

四、现存痛点：数据×AI融合的“拦路虎”仍需破解

尽管数据要素与AI的融合为政务数字化转型注入了新动能，各地也涌现出了很多成功案例，但在实践过程中，仍面临一些痛点难点，制约了新增长曲线的进一步延伸，这些问题也与《数据要素发展报告（2025年）》《政府数字化转型发展研究报告（2024年）》中研判的核心挑战高度一致，需要我们重点关注、着力破解。

一是数据治理水平有待提升。部分地区政务数据归集不全面、不规范，数据质量参差不齐，存在重复数据、无效数据等问题；同时，数据共享机制不健全，跨部门、跨区域的数据共享仍存在壁垒，数据流通不畅，导致AI模型难以获取足够的高质量数据支撑。此外，政务数据资产化探索仍处于初级阶段，像宜昌市伍家岗区那样实现数据资产融资、推动数据资产“ABS”落地的地区还不多，数据价值评估、定价机制不完善，难以充分释放数据要素价值。

二是AI技术落地门槛较高。一方面，AI技术研发成本高、技术难度大，部分基层政府缺乏足够的技术实力和资金支持，难以实现AI技术的规模化落地；另一方面，政务领域缺乏既懂AI技术、又懂政务业务的复合型人才，导致AI技术与政务业务融合不深入，难以充分发挥AI的赋能作用。同时，通用大模型与政务场景的适配性不足，“水土不服”问题突出，很多AI应用无法真正贴合政务实际需求。

三是数据安全与隐私保护面临挑战。政务数据包含大量个人隐私、企业商业秘密和国家敏感信息，数据要素与AI的融合，意味着数据的采集、存储、分析、使用更加频繁，数据安全风险也随之增加。部分地区数据安全管理制度不健全，技术防护能力不足，存在数据泄露、滥用等风险，不仅影响群众和企业的信任，也制约了数据要素与AI的深度融合。虽然中山市通过全栈国产化部署、三层安全管控等措施，构建了“数据不出域，放心用”的安全体系，为我们提供了可行路径，但此类模式的推广仍需时间和成本。

四是协同机制不完善。数据要素与AI的融合需要政府、企业、科研机构等多方协同发力，但目前部分地区存在协同机制不健全的问题，政府部门之间、政府与企业之间的沟通协作不足，导致技术研发、数据共享、应用落地等环节脱节，难以形成合力。此外，一体化、常态化的考核激励机制不够完善，导致各部门对数据共享、AI应用的重视程度不足，制约了融合发展效能。

五、破局路径：四措并举，推动数据×AI深度融合

要破解上述痛点，推动数据要素与AI深度融合，进一步延伸政务数字化转型的新增长曲线，需要从数据治理、技术创新、安全保障、协同机制四个方面发力，构建“数据赋能、智能驱动、安全可控、协同高效”的政务数字化发展体系，结合政策导向和各地实践经验，具体可采取以下措施。

（一）强化数据治理，夯实融合基础

数据治理是数据要素与AI融合的前提，要构建“统一归集、统一治理、统一共享、统一应用”的政务数据体系。一是加快政务数据归集，推动各部门、各领域的政务数据向统一的数据平台归集，实现数据“应归尽归”，像宜昌市伍家岗区那样，开展全域数据治理专项行动，梳理数据资源、规范归集挂载，构建数据资源“一本账”；二是提升数据质量，建立数据清洗、脱敏、标准化的常态化机制，剔除无效数据、重复数据，确保数据的准确性、完整性和可用性，推进高质量数据集建设；三是健全数据共享机制，打破部门间的数据壁垒，建立跨部门、跨区域的数据共享清单，明确数据共享的范围、流程和责任，推动数据“按需共享、高效复用”；四是推进数据资产化，完善数据价值评估、定价机制，推动政务数据资源向数据资产转化，探索数据资产融资、ABS等模式，充分释放数据要素价值。

（二）加大技术创新，降低落地门槛

技术创新是推动数据要素与AI融合的核心动力，要聚焦政务场景需求，加大AI技术研发和应用力度。一是鼓励政府与企业、科研机构合作，联合研发适配政务场景的AI模型和技术产品，降低AI技术的研发成本和落地门槛，打造“懂政务、不胡说”的专属政务大模型，避免通用模型“水土不服”；二是加大对基层政府的技术和资金支持，推动AI技术在基层政务领域的规模化落地，让基层也能享受到技术变革的红利；三是加强复合型人才培养，搭建高校、企业、政府联动的人才培养体系，培育既懂AI技术、又懂政务业务的专业人才，破解人才短缺难题；四是推动AI技术与政务核心流程深度融合，避免“表面化应用”，让AI真正发挥提质增效的作用。

（三）筑牢安全防线，守护数据安全

数据安全是数据要素与AI融合的底线，要构建“全方位、多层次、立体化”的数据安全保障体系。一是健全数据安全管理制度，明确数据采集、存储、分析、使用等各个环节的安全责任，规范数据处理流程，防范数据泄露、滥用等风险；二是加强技术防护能力建设，推广全栈国产化部署、三层安全管控等成熟经验，采用加密、脱敏、访问控制等技术手段，保障数据在全生命周期的安全，实现“数据不出域、安全有保障”；三是强化隐私保护，严格遵循相关法律法规，规范个人信息和企业商业秘密的处理，平衡数据利用与隐私保护，增强群众和企业的信任度；四是建立数据安全应急处置机制，及时应对数据安全突发事件，降低安全风险造成的损失。

（四）完善协同机制，凝聚融合合力

协同发力是推动数据要素与AI融合的关键，要构建“政府主导、企业参与、科研支撑、社会协同”的协同发展机制。一是健全政府部门之间的协同机制，打破部门壁垒，加强跨部门、跨区域的沟通协作，推动数据共享、业务协同，形成工作合力；二是深化政府与企业、科研机构的合作，鼓励企业参与政务AI技术研发和应用落地，支持科研机构开展核心技术攻关，推动技术成果转化；三是完善考核激励机制，将数据共享、AI应用落地情况纳入各部门考核指标，激发各部门的工作积极性和主动性；四是加强宣传引导，推广各地的成功实践经验，营造“人人重视数据、人人用好AI”的良好氛围，推动数据要素与AI融合向纵深发展。

六、结语：数据×AI，开启政务数字化转型新征程

数字中国建设的浪潮滚滚向前，政务数字化转型已进入攻坚提质的关键阶段。数据要素与AI的深度融合，不仅打破了传统政务治理的瓶颈，更勾勒出政务数字化转型的全新增长曲线，让政务服务更高效、更精准、更暖心，让政府治理更科学、更智能、更高效。

虽然目前数据要素与AI的融合仍面临一些痛点难点，但只要我们坚持问题导向、目标导向，从数据治理、技术创新、安全保障、协同机制四个方面精准发力，不断破解发展难题、完善发展体系，就一定能推动二者深度融合、协同赋能，让数据要素的价值充分释放，让AI技术的效能充分发挥，推动政务数字化转型迈向新高度，为数字中国建设注入更加强劲的政务动能，让“高效办成一件事”成为常态，让群众和企业的获得感、幸福感、安全感持续提升。