人工智能已成为现代数字政府「放管服」改革主要手段

数字政务，是提升民众“数字获得感”的主战场。在建设数字中国的大背景下，越来越多的城市着手推进数字政府建设。数字政府是公共治理与数字技术深度融合的产物，是用数据说话、管理、决策、创新的政府，是需求导向型、公众响应型的政府，是网络强国、数字中国、智慧社会的有力支撑。“最多跑一次”“不见面审批”“一网通办”，数字政务用大数据解决市民的小烦恼。

数据智能技术不断引导政府在运行流程、政府对外提供的公共服务以及民众的体验上实现颠覆式的突破，推动电子政务公共服务从数字化、网络化向智能化加速变革。

一、数字政务定义与基本概念

1.1数字政务定义

通过数字政务基础设施的建设，政府可以有效整合资源，实现政务信息数据的创新管理，建立丰富业务应用体系，实现各类信息的资源共享与在线应用，为企业、市民提供便捷、高效、透明的服务，为政府提供智能决策和政策推行支持。

与传统政务形态相比，数字政务的政府行为手段和方式从传统的人工或简单机械方式，转变到电子化、网络化方式。此外，传统政务组织体制的根本可以简单地概括为两点：集权与科层制；而数字政务将实现扁平化网络结构、分权化(参与与互动及责任本位)、无缝隙的政府。

数字政务在1）办公手段；2）业务流程；3）与公众沟通的成本；4）政府管理成本等方面，相比传统政务都有重要区别。

1.2数字政务核心价值链

1.3政府数据管理概念

政府数据管理含义：1）政府信息本身的管理；2）对涉及政府信息活动各种信息资源要素管理。

政府数据管理贯穿信息收集、整理、贮存、发布、服务等全过程，内容包括信息网络、应用系统、信息的采集和发布及相关的管理体制、程序、实施模式和项目管理。

二、数字政务产业发展现状

2.1数字政务产业发展背景

中国政府IT应用产业规模保持高速增长态势。从产业机构来看，硬件占比将逐年下降，IT服务和软件占比逐年上升。内外发力，驱动政务治理与互联网产业深度融合。数字政务进入数字化、智能化阶段。由数字政务到互联网+政务服务的转变，信息化工程（信息打通的基础设施）向云（平台打通为应用生态提供可能）化转变，未来向智能化（智能化分析、智能化决策）转变。

2.2数字政务产业市场规模

前瞻产业研究院于2018年发布的报告指出，2017年我国的数字政务市场增速再创新高，市场规模达到2722亿元，同比增长16%。预计未来5年，我国的数字政务市场仍将保持13%左右的稳定增长，预计2018年将突破3100亿元。

2.3数字政务产业链

三、数字政务核心数据智能技术及应用思路

四、数字政务市场常见数据智能技术产品/解决方案

五、数字政务中代表数据智能技术应用案例

上海科技智能客服机器人“海德先生”：基于用人工智能技术在政府网站建设客服机器人的构想，上海市科技信息中心在“上海科技”网站上实例建设了一个智能客服机器人“海德先生”。管理人员可以通过基于WEB的管理后台方便地管理客服系统的内容，调整客服系统的表现形式等操作。该项目自2006年11月1日运行以来，共有9618人次在线提问，答复准确率为86.22%。

客之音12345政务服务热线：客知音为南京12345的热线坐席提供了“智能回访"和”智能推荐知识点的解决方案。智能回访：对于近期向南京12345反映问题的市民，及时采集事件办结情况。智能回访：使回访率达到了84%，较短信回访增长了68% ，提高了市民满意度。"智能推荐知识点”上线后，月砰均单通对话解决率相对提升25%，市民对12345更有好感。

IDHub基于IDHub技术的IMI数字身份系统：IDHub在构建区块链数字身份时，基于四个身份基础属性：自主性、隐私性、安全性、资产性。尤其是基于身份信息对个人数据进行确权，用户应该自己决定谁可以控制和分享个人数据信息，以及个人信息在不同场景下的访问权限和开放程度。

e签宝工商全程电子化：e签宝提供的工商全程电子化解决方案主要从以下方面入手解决工商业务场景中的难题，一方面依托准确的个人身份认证能力，解决用户在网上办理业务个人身份难以识别鉴定的问题，避免利用虚假身份注册企业的现象发生。另一方面通过成熟的电子签名技术能力，解决电子文件签署的技术难题、司法难题。

 六、数字政务智能化发展趋势及难点

趋势

1. 基于大数据的政务服务辅助决策。

2. 基于语音识别和情感分析的政务互动系统。

3. 基于人工智能视频处理的公共服务质量管理体系。

4. 100以上维度的个人图像和企业图像为基础的主动服务。

5. 基于区块链+人工智能的新型社会信用体系基础上的新一代公共服务。

难点

1. 如何彻底解决数据整合与流程优化问题。

2. 如何做好人才培养与储备，政府应提前做好预案。

3. 数据伦理问题，人工智能公平性有待考察。

4. 大量政务数据聚集，安全风险加大。难以预测的网络攻击次数增多，造成损失累加。

5. 数据孤岛、数据低质和数据泄露等问题普遍存在。