摘 要
智能问答、智能搜索、智能审批、智能推送等智能化技术在政务服务中的应用已经呈现出快速发展的势头，但与在企业中的应用相比还有非常大的差距。要进一步优化智能政务服务。
清华大学互联网产业研究院副院长、清华大学公共管理学院教授、清华大学国家治理研究院执行院长
当前政务服务面临着如下痛点问题：一是交互渠道狭窄，服务人员短缺且素质参差不齐，公众体验感差；二是服务信息供需关系复杂，被动式服务；三是服务流程冗长且耗时，业务协同难；四是业务堵点多、难发现。面对这些问题，如何运用人工智能技术提升政务服务的获得感，是智能政务服务发展的方向。
随着智能技术的应用，各种智能政务服务新模式已经开始被政府采用，而且使用的越来越深入。
▋智能政务服务类别与实现机制
目前典型的智能政务服务形式有智能问答、智能搜索、智能审批和智能推送四类。
智能问答是用户以语音或文本方式，基于多终端多渠道提出问题，然后进入到机器人客服对需求的识别回应环节，如果机器人无法解答问题，再通过人工的方式解决。其中主要涉及对用户输入的文本或语音进行字眼的处理、语意的识别，然后与知识库里的知识进行匹配，给出反馈结果。
智能搜索原理简单，更多的是在政府网站中加以使用，特别是面对海量的信息，智能搜索起到了非常重要的作用。这涉及如何对用户进行画像，如何对用户的需求进行识别，然后把政务服务的资源和用户服务进行关联和匹配，来实现智能搜索。
智能审批现在用的比较多的是“无感审批”。“无感审批”的基本流程包括：分析研判、主动推送、身份认证、办理意向确认、申报信息确认、回收旧证（如需）、审批办结、证照送达（如需）。
智能推送主要是基于大数据分析方法，分析政务服务资源数据、用户个体属性数据、用户行为数据等，通过多种推送技术和渠道，将政府服务主动化、智能化、个性化地推送给公众。
事实上，在很多应用场景下，智能问答、智能搜索、智能审批和智能推送，往往整合在一起应用。
▋当前智能政务服务的发展和应用现状
基于智能问答、智能搜索、智能审批和智能推送这四类智能政务服务，笔者及其团队对全国各级政府部门的使用情况进行了调查，基本情况如下：
1、智能问答
调查主要基于政务端包括政府网站、小程序等应用展开。从整体开通情况来看，调查发现，截至2019 年9 月，在3264 家政府门户网站中，共有426 家网站建设开通了智能问答机器人，总体占比13.05%。
从地方政府开通情况来看，省级政府开通智能问答主要分布在华北、华东、中南等区域，而东北、西北和西南则基本没有。地市政府中，福建、广东、湖南等6 省的地市政府开通率较高，特别是福建省内所有地市都开通了问答机器人。区县政府的智能问答开通率较低，且各省差异巨大。开通率高于60% 的仅1 个，占3%；30% 至60% 之间的3 个，占10%；而小于30% 的27 个，占比达87%。
另外，调查显示，智能问答的效能潜力巨大。假设每条留言在“受理初审、分发流转、部门回复、审核把关、留言回复”全流程中，平均人力投入净时间为30 分钟，那么每年将至少花费57.5 万个小时。如果有10% 的留言能通过问答机器人自动处理，那么不仅每年可节约的时间高达6803 个工作日（每个工作日按8 小时计），而且还大大节约了公众等待的时间，共计达72 万天。而如果将问答机器人解决问题的比例从10% 提升为30%或更高（杭州市和长春市的案例中，解决率已超过80%），那么这种效益将更加明显。
实际上，在每一项政务服务过程中，都面临着对受理对象的初审、流转、回复、审核以及最终的批复和答复，在这个过程中政府要投入很多的人力进行信息的沟通、交流、回复。从上述数据可以看出，如果在部分环节能通过问答机器人替代的话，对政府工作量的节省非常大。所以，如果政府能够像企业使用问答机器人一样将其引入到政务服务中来，不仅可以大幅减轻政府工作量，还能够更好地满足企业或者个人的办事需求，为他们提供更大的便利。
2、智能搜索
搜索有两侧，一侧是供给侧，另一侧是需求侧。在当前政务服务过程中存在着这样的困境：在供给侧，政府精心准备了丰富的信息和服务资源，如权威的政策发布、便捷的“互联网+ 政务服务”、及时的互动交流等，但无法很好地传递到用户手中，政务服务效用大打折扣；而在需求侧，公众有着迫切的需求，如查看政策文件、了解办事指南、在线办理事项、查询便民服务等，但找不到或不好找符合需求的页面，对政府网站甚至政府的满意度大大降低。可以说，供需之间不匹配，矛盾较大。
近几年智能搜索的发展为解决如上问题提供了非常大的便利。智能搜索有一些典型应用场景，包括政策文本可视化、政务数据可视化、政务服务逻辑化、系统数据实时化等。比如，当我们要出行时，想看看今天车辆限号的情况，通过智能搜索，只要输入两个字，相关信息就会在搜索页面上展示出来，即对搜索政策文本进行了可视化；想了解一个地方的GDP 是多少，智能搜索不仅能够告诉我们当年的GDP 情况，还能把总的变化曲线图非常清晰地展示出来，这样的做法属于政务数据可视化；当我们想了解如何办理身份证时，智能搜索会把办事服务相关的资源进行逻辑性的排列展示，这体现了政务服务搜索的逻辑化；当我们搜索猪肉价格，相关数据能够实现实时化的展示，所以智能搜索能够实现系统数据实时化。智能搜索在这几个方向的发展很快。
3、智能审批
对于智能审批，可以通过一些典型事例来说明。
比如，深圳市在2019 年办理人才引进的时候实现“秒批”，由见面向不见面转变，由数据孤岛向数据共享转变，以及由人工审批向无人工干预转变。要做到这些，是通过机器对用户的行为、需求进行识别，然后自动实现一些许可、资金的支持和优惠政策的获得，不需要人工的干预，所以速度特别快。
又比如，青岛市在2020 年8 月发布了《关于深化流程再造创新服务模式推行“无感审批”的实施方案（试行）》，推出“无感审批”。在政务信息数据共享互认互用的基础上，运用大数据、人工智能、区块链等技术，构建政务服务智能立体感知体系，实现对企业群众办事需求的精准预判、即时感知、定向推送和智能处置，免费快递审批证件批文。整个过程无需主动申请、无需提交材料、无需来回跑腿，全程可查可追溯，让企业在“无感体验”中办成事。
不仅是深圳市和青岛市，贵阳、珠海、厦门、济南等城市也已经开通了“秒批”或“无感审批”，为企业和个人提供相关智能政务服务。
4、智能推送
现在智能推送的最典型应用是政策计算器。通过政策计算器，可以实现1 分钟内“企业/ 人才精准画像——政策智能匹配——一键链接政策兑现平台”的全流程。如今各个地方都在打造良好的营商环境，希望吸引企业来投资，吸引更多人才，而企业、人才对到这里来能享受什么样的政策可能并不了解，需要查阅大量的信息，咨询很多的部门，现在政府通过智能推送平台对企业或人才的需求做出识别，该享受什么样的政策直接就推给企业或个人，该享受的资金支持和补贴马上就能到位。由此进一步打通了政民信息通路，变“企业、人才找政策”为“政策找企业、人才”，更加快捷、精准为企业、人才提供服务支持。
▋智能政务服务的路径优化与策略
总的来说，智能问答、智能搜索、智能审批、智能推送等智能化技术在政务服务中的应用已经呈现出快速发展的势头，但与在企业中的应用相比还有非常大的差距。要进一步优化智能政务服务，可以从以下三个路径去实现：
路径一，全面构建政务服务逻辑，这一点最为基础且关键。即：梳理服务事项相关的材料清单、流程规范、责任部门等信息，全面构建服务事项间逻辑关系。这主要包括两方面：一是办事材料、特别是高频使用的证件材料。以往到政府部门办事要提交大量的材料，现在通过信息共享不需要提供了，但是这些材料在跨部门之间还要进行核实验证，他们之间的逻辑关系是什么，要实现智能政务服务的话，这些必须要搞明白；二是基于数据共享、业务协同，政府之间的协同关系是什么，也需要梳理清楚。
路径二，对企业、个人的特征精准画像，准确了解服务对象。用户是谁，看了什么，办了哪些服务，查询了什么，对企业、个人的这些个体属性数据和事项办理行为数据进行分析，实现企业、个人的特征画像。政府已经建构了很多平台，包括网站平台、政务新媒体平台、互动交流平台，也包括社会管理、城市治理平台等，这些平台上存在着大量的企业和个人数据，政府需要对这些数据进行挖掘分析，了解用户的特征和行为，以便在推送智能服务时更精准地把握用户的特征。这种对服务对象的精准画像，在企业面对客户时相对较易把握，但是政府面对这么多的企业和个人，该如何把握？而大数据、人工智能技术给我们提供了非常好的方式和途径。
路径三，企业、个人需求挖掘，服务内容和流程的管理精细化。在政务服务领域，政务服务的内容和流程要实现精准化、个性化，就要把企业或个人到底需要什么搞清楚。现在政府提供的很多服务，比如搭建的很多APP，都不是企业或个人想要的，在办事的时候还要被迫下载和上传各种资料，很多情况下不是让企业和个人得到了便利，而是受到了干扰，带来了很多负担。这类服务是非常被动的，更谈不上智能化。那么，政府要通过挖掘用户需求，把政务服务进行整合，对流程进行优化和整合，就需要基于各种政务平台上的数据，采取主题建模等方法，对来自企业或个人的留言、诉求、咨询、评论等文本数据进行挖掘，发现用户最关心的问题。
综上所述，人工智能技术在政务服务领域有非常大的空间，也是当下需要着力的地方。很多地方政府已经认识到这一点，运用智能化技术来改进自己的服务，优化政务服务的方式和流程。希望互联网企业也能够更多的关注智能政务服务领域，与政府一起，让未来的政务服务更方便快捷。
