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孟庆国：智能政务服务--实现机制、发展现状和路径策略

尊敬的各位代表大家上午好，非常高兴参加国际AI城市论坛，在这里跟大家汇报分享，我跟大家交流的话题是主要想谈一下政务服务的问题，尤其是人工智能在政务服务中如何应用。

政务服务在当前面临着很多毒点和痛点，如何用人工智能技术加以创新、加以使用，以便能够提升政务服务的获得感，是智能政务服务追求的方向和模式。就像智能技术在企业中的应用一样，像智能问答、智能搜索、智能审批以及智能推送在政府里面已经慢慢开始采用，而且使用的越来越深入，所以我想从三个方面跟大家做简要的交流和汇报。

第一是实现的机制。实际上，人工智能在政府中的实现方式和在企业的应用是差不多的，比如说智能问答还是用户基于多终端的渠道提出问题，语音或者文本，然后进入到对需求的识别回应的环节，适应不了再通过人工的方式解决。这里面更多的是涉及到要对用户文本的输入、语言的输入，要进行字眼的处理、语意的识别，然后和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，特别是我们有海量的信息，智能搜索就起到了非常重要的作用。这里面也涉及到用户本身，他的需求，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就是无感审批，也就是说一个企业在经营过程中遇到了新的情况，可能本身他还没有完全意识到，但是我们政府的服务已经跟上了。在这个过程中就像在疫情防控中一样，我们走过一个门，可能我们的体温、健康情况系统自动就进行识别，然后门就可以打开让你进去。整个过程是无感的，这在政务服务里面就显得特别有意义和有价值，这就是大家经常讲的“智能审批”或者“秒批”。

智能推送更多的是基于用户行为的识别，也包括用户需求的识别，从政府的服务事项中如何和需求相匹配，然后能够给出一些智能性的推送。这一块讲和智能审批有点像，在很多应用场景下，不管是智能的问答也好、智能搜索也好、智能审批也好，往往他们是整合在一起的。

所以我们就基于这四类政务中的人工智能应用，我们也做了调研，对全国各级政府部门在使用智能政务服务的情况做一个摸底。我们更多的是基于政务端包括政府网站、小程序等等，其实主要体现在政府网站平台上，从调研结果可以看出，在省级政府网站上利用这些智能问答的比例还是非常非常高的，在地市级也达到了36%。我们先不管智能问答提供的好不好、怎么样，但是至少他提供了信息获取的一种渠道。从更大量的县一级政府的门户来看，这个比例还是非常非常低的。

从空间分布上也能看出，主要还是在中东部地区、经济相对比较发达的地区智能问答开通的情况还是比较好的。比如说在省一级，主要是在华北、华东等地区，在地市一级更多的是在偏东部、沿海一带。另外在县一级，刚才讲开通率比较低，大部分的空间分布上是偏东南这一块。

从智能问答上来讲，它有非常巨大的潜在的需求。实际上在每一项政府服务过程中，我们都面临着对受理对象的初审、流转、回复、审核和最终的批复和答复，在这个过程中我们要投入很多的人力进行信息的沟通、交流、回复。如果有10%的环节能通过问答机器人替代的话，你就会发现对工作量的节省是非常非常海量的，如果我们都能做得像企业使用问答机器人一样引入到政府里面来的话，不管是对政府工作量的减轻还是对居民企业办事的时候提供的便利性会非常大。

智能搜索也作为一种新的模式慢慢被大家采纳。智能搜索有两侧，一侧是供给侧，政务服务，尤其是国内各级城市的政务服务，相比国外而言我们非常非常多也非常非常繁杂，政务服务设计的也非常细；供给侧有大量的内容，但是我们作为居民、企业去用的时候又找不到服务的页面，找不到办事指南和相应的服务电话。供给侧量很大，但是提供的渠道不好。

从需求侧来讲他们的需求很迫切，我们又想便捷高效。供需中间不匹配，矛盾非常大。智能搜索这几年的发展提供了非常大的便利性，比如说我今天要出行，我看看限号的情况，只要输两个字，这个信息的展示已经可视化了；另外我想了解一下一个地方的GDP是多少，他不光告诉我当年GDP的情况，他还能把总的曲线图非常好的展示；也包括政务服务的落地化，比如说我想办一个身份证怎么办，他会把办事服务相关的资源进行逻辑性的排列展示；另外也包括一些数据能够实现实时化的展示。所以智能搜索在这些方面发展很快。

智能审批比如说深圳是在2019年办理人才引进的时候实现秒批，实际上就相当于可以实现不见面审批。如果这样的话，就要对用户情况进行识别。这些东西都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。

包括在青岛，推出了无感审批。就像我刚才提到的对于企业、群众的办事事项我们要做精准识别，然后做智能性的处理，无需主动的申请，无需提交任何材料，更不需要跑腿，在无感体验中把事情办成。

不管是秒批也好还是无感审批也好，在很多城市已经开通了相关的服务内容，比如说像深圳一年98项事项，像青岛、珠海、厦门都推出了不同的办事事项，对居民和企业提供此类的服务。

关于智能推送，现在一个典型的就是政策计算器。就是各个地方都在打造好的营商环境吸引企业来投资，一个企业来了，我到你这来该享受什么样的政策，在申请土地、用水用电、在税收和财政支持上我可能不知道，我们要查大量的信息找很多的部门，现在我们通过这种平台就对企业的需求做识别，识别完了之后你该享受什么样的政策直接就推给你了。就像疫情防控，我们有复工复产，很多地方推出了很多政策，这些政策企业不知道，企业想要按传统的方式要花大量的精力和时间。现在各个地方都进行了智能推送，企业具备什么样的条件该享受什么样的支持，享受资金支持和补贴马上就到位了，从原来的人才找政策，现在是政策找人才，能够做到精准的匹配。

不管智能问答还是智能审批、智能推送、智能搜索在政府里面已经呈现出快速发展的势头。和企业相比我们还有非常大的差距，我们如何进行优化？如果我们要优化智能政务服务的话，它关键的问题是什么？

不管智能问答、智能搜索、智能审批、智能推送，实际上主要涉及三个层面的问题。

第一个层面是服务对象需求的挖掘，就是这个企业到底有什么样的需求，这个需求我们能不能不是那个企业找到咱们政府部门了咱们再去办，他在经营过程中我们能不能主动识别。第二就是能不能对服务对象进行精准的画像，就像电商里面的用户画像一样，我们能不能精准的画像。然后，我们要构建政务服务的逻辑，政务服务的资源非常多，从办事指南、各种各样服务的流程、事项非常多，这些东西怎么样能够和用户特定的需要匹配起来。核心的东西就是这三项，这三项如果解决了可能在推进智能政务服务的时候我们就会抓住最根本性的东西。

比如说全面构建政务服务的逻辑包括了两方面，一方面是办事材料，特别是高频使用的证件材料，因为我们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，我们要实现智能服务的话这些东西必须要理清楚。第二方面基于数据共享、业务协同，政府之间的协同关系是什么？这个东西也必须要梳理清楚。

第二个路径就是企业或者企业的画像，也就是用户到底是谁，用户到底想干什么，我们对他的行为数据、属性数据进行分析，大数据、人工智能给我们提供了非常好的方式和途径，一个企业面对他的客户的时候相对来说比较容易把握，但是政府面临这么多的居民和企业我们该如何把握，这里面需要人工智能的技术在里面发挥非常好的作用。

我们建构了很多平台，网站平台、政务新媒体的平台、互动交流的平台也包括社会管理、城市治理平台，这些平台上存在大量的居民和企业数据，我们能不能对数据进行挖掘分析，了解用户的特征和行为，以便我们在推送智能服务的时候能够精准把握用户的特征。

第三个就是需求的识别，在政务服务领域中，政务服务的内容和流程如何实现精准化，或者说个性化，从这里来讲我们要把用户或者居民企业到底需要什么搞清楚。现在政府在提供很多服务的时候，包括我们搭建了很多APP你会发现都不是企业和居民想要的，我们在办事服务的时候还要被迫下载和上传各种资料，这种服务都是非常被动的，更别提是智能化的服务了，很多情况下不是让我们得到了便利，而是让我们得到了干扰，给我们带来了很多的负担，我们能不能基于需求的挖掘，把我们的服务进行整合，把流程进行优化和整合，这里我们就需要用户的需求数据、企业需求数据，我们基于各种各样平台上的数据能不能采取建模的方式对文本数据进行挖掘，能不能采取大数据的方式对用户、企业数据进行识别，然后我们来优化政府的服务事项，优化流程，通过技术方面进行解决。

人工智能技术在政务服务领域有非常大的空间，尽管政务服务领域是智慧城市的其中一块，但是在当下这是可能最需要着力的地方，我们很多地方也认识到这一点，发现大家的问题是什么，然后来改进自己的服务，优化相应的政务服务的方式和流程。

人工智能有非常大的空间，我特别建议互联网企业能够关注这一块，原来我们强调互联网+，把一些东西搬到网上，这里面更多的我们还需要更便捷化的方式。

最后简单总结一下这里面核心问题就三块，一块就是用户画像，第二块就是需求的识别，我们一定要知道大家需要什么，第三项就是资源匹配，在这个过程中实现政务服务的体系，实现智能问答智能搜索智能审批等等，以上是我的分享，请大家多批评指正，谢谢。