En el contexto del rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, el campo de los servicios gubernamentales está experimentando una transformación gradual de "impulsado por la experiencia" a "impulsado por los datos".

Con su potente procesamiento de lenguaje natural, integración de conocimientos y capacidades de razonamiento inteligente, los grandes modelos están remodelando la eficiencia y la experiencia del usuario de todo el proceso de los servicios gubernamentales.

Al identificar con precisión las necesidades de los usuarios y automatizar procesos complejos, el modelo grande no solo resuelve los puntos débiles de la asimetría de la información y la baja eficiencia en los servicios gubernamentales tradicionales, sino que también construye un puente inteligente entre el gobierno, las empresas y las masas.

Voy a centrarme"Antes, durante y después de atender asuntos de servicios gubernamentales"Todo el escenario del proceso, combinado con aplicaciones técnicas y casos típicos, analiza el valor central y la dirección futura de la implementación del modelo grande de DeepSeek.

01 Antes de hacer negocios: orientación de la demanda y alcance preciso

Escenario 1: Mejora personalizada de la página de inicio de la red de servicios gubernamentales

1.0 Puntos débiles del usuario

Puntos débiles centrales: se ignoran las recomendaciones estándar y las necesidades personalizadas de los usuarios.

La página de inicio de la mayoría de los sitios web del gobierno está repleta de entradas de "asuntos de alta frecuencia", como "consulta de seguridad social" y "declaración de informe anual de la empresa". Sin embargo, estas recomendaciones a menudo se basan en estadísticas globales en lugar de en las necesidades reales de los usuarios. Por ejemplo:

1. Después de que los propietarios de pequeñas y microempresas inicien sesión, la página de inicio recomienda "Retiro de fondos de previsión personal";
2. Cuando los nuevos ciudadanos se registran por primera vez, no pueden encontrar la entrada que solo necesitan ver, como "procesamiento de permisos de residencia" y "transferencia de seguro médico a distancia";
3. Los usuarios de edad avanzada deben pasar la página repetidamente para encontrar el servicio de "certificación de pensiones".

Según los datos de una ciudad, los usuarios necesitan hacer clic más de 30 veces en promedio para localizar el servicio de destino, y más del 0% de los usuarios recurren a ventanas sin conexión debido a una mala experiencia.

Solución 2.0

Para resolver los puntos débiles anteriores, proponemos un conjunto de soluciones de mejora personalizadas basadas en DeepSeek. El sistema integra los siguientes módulos tecnológicos clave:

1. Identificación: Distinga automáticamente los tipos de usuarios (como "pequeñas y medianas empresas de base tecnológica" y "jubilados") a través del código de crédito de la empresa, la tarjeta de identificación personal y otra información.

2. Análisis del comportamiento: Realice un seguimiento de las acciones históricas de los usuarios en tiempo real, como:

(1) Si el usuario busca continuamente "préstamos empresariales", la entrada de "subsidio de crédito para pequeñas y microempresas" se agregará a la página de inicio del día siguiente;

(2) Si el usuario gestiona el "negocio de la seguridad social" varias veces, la página de inicio encabezará automáticamente los servicios de "reembolso del seguro médico" y "cálculo de pensiones".

3. Optimización dinámica: Ajuste la estrategia de recomendación en tiempo real en función de los comentarios de los usuarios sobre los clics. Por ejemplo, si un usuario ignora la recomendación del servicio de impuestos varias veces, el sistema reduce automáticamente el peso del módulo.

3.0 Valor de usuario

A través de la página de inicio personalizada, diferentes usuarios verán un portal de servicio personalizado después de iniciar sesión, como:

1. Usuarios empresariales: Recomendar automáticamente entradas exclusivas como "Solicitud de subsidio de estabilización de empleo" y "Examen previo rápido de patentes";
2. Nuevos grupos de empleo: destacar políticas como la "solicitud de apartamentos para talentos" y el "subsidio para la formación profesional";

4.0 Referencias

Tomemos como referencia la plataforma "Qinqing Online" de Hangzhou:

Después de que la plataforma introduzca el modelo grande de DeepSeek, los usuarios empresariales pueden iniciar sesión en la página de inicio para ver entradas exclusivas como "Deducción adicional de gastos de investigación y desarrollo" e "Identificación empresarial de alta tecnología". La persona a cargo de una empresa biomédica comenta: "En el pasado, se necesitaban más de una docena de llamadas para encontrar una póliza, pero ahora la página de inicio se impulsa directamente, ¡como tener una secretaria bien informada!" "En los tres meses transcurridos desde su lanzamiento, el número de declaraciones online de las empresas tecnológicas ha aumentado un 120%.

Escenario 2: Búsqueda unificada combinada con comprensión semántica para mejorar la precisión

1.0 Puntos débiles del usuario

Principales puntos débiles: La búsqueda tradicional es como un "juego de adivinanzas", y los usuarios a menudo no logran buscar debido a expresiones vagas, y se ven obligados a convertirse en expertos en búsquedas.

Por ejemplo:

1. Al buscar "procedimientos para abrir una tienda de té de burbujas", el sistema solo devuelve datos que contienen palabras clave separadas como "tienda de té de burbujas" y "procedimientos", pero no combina los datos relacionados con las empresas que están cansadas de abrir clases, como "licencia de negocio de alimentos" e "inspección de incendios".
2. Al buscar "despidos en la empresa", falta información clave como "cálculo de indemnizaciones" y "política de recontratación de empleados" en la página de resultados.

Solución 2.0

Con el fin de resolver los puntos débiles anteriores, proponemos un conjunto de "cuatro ejes de búsqueda semántica" basados en DeepSeek para mejorar el nivel de inteligencia.

El primer eje: añadir un módulo de búsqueda de IA.

Este módulo integrará profundamente la tecnología de modelo grande de Deepseek, utilizando su poderosa comprensión semántica y capacidades de razonamiento de conocimiento, cuando los usuarios inician una búsqueda, el sistema primero realizará una búsqueda conjunta basada en el conocimiento preentrenado de la base de conocimiento del gobierno y el modelo grande de Deepseek, identificará con precisión las intenciones del usuario y proporcionará respuestas profesionales. Cuando el usuario necesite más consultas, el sistema se vinculará automáticamente con el sistema inteligente de servicio al cliente y garantizará la precisión y coherencia de la respuesta a través de la capacidad única de comprensión del contexto del modelo grande de Deepseek hasta que el problema del usuario se resuelva satisfactoriamente.

(La foto viene de Internet)

Hacha de la segunda placa: índice vectorizado.

Convierta documentos de políticas en vectores semánticos multidimensionales y admita la búsqueda aproximada. Por ejemplo, una búsqueda de "cómo recibir el dinero de la pensión" puede asociarse con resultados como "pago de pensión" y "subsidio de vejez".

El tercer eje del tablero: los retratos de usuario se agregan a la estrategia de clasificación.

Combine las personas de usuario en los resultados de búsqueda para reordenarlas en función de los datos del usuario.

El cuarto eje del tablero: la orientación basada en escenarios.

Cuando un usuario busca "renovación del permiso de residencia", el sistema determina automáticamente la elegibilidad y le pregunta: "Cumple con las condiciones para la renovación automática, haga clic aquí para escanear su cara y confirmar".

3.0 Valor de usuario

Desde la "concordancia de palabras clave" hasta la "comprensión profunda de las necesidades", la búsqueda inteligente debe:

1. Preguntas en lenguaje natural: El usuario ingresa "qué certificado debe necesitar el recién nacido", y el sistema asocia automáticamente todo el proceso de "certificado de nacimiento", "participación en el seguro médico" y "cita de vacunación";
2. Series interdepartamentales: búsqueda de "identificación de empresas de alta tecnología" y recomendación simultánea de políticas relacionadas como "subsidios a la investigación y el desarrollo" y "introducción de talento";

4.0 Referencias

Tomemos como referencia la plataforma "Sui Haoban" de Guangzhou:

Un empresario busca "proceso de apertura de cafetería", y el sistema no solo muestra los pasos, sino que también proporciona enlaces a "descarga de código de incendios" y "registro de capacitación en seguridad alimentaria". Después del lanzamiento de esta función, la tasa de conversión de la guía de búsqueda ha aumentado del 40% al 0% y el número de llamadas de consulta ha disminuido en un 0%.

02 En servicio: colaboración hombre-máquina y optimización de procesos

Escenario 3: Servicio de atención al cliente inteligente (preconsulta y chat)

1.0 Puntos débiles del usuario

Punto de dolor central: El servicio al cliente es como un "repetidor", y solo puede mirar secamente cuando encuentra problemas al completar el formulario, que no se pueden resolver de inmediato.

1. Consulta previa: El usuario pregunta "¿Es necesario verificar el capital social?" El robot respondió: "Por favor, consulte la Ley de Sociedades", en lugar de decir directamente "el sistema de suscripción no requiere verificación de capital";
2. Chatea y hazlo al mismo tiempo: Al completar la "Solicitud de Permiso de Construcción", el usuario tiene preguntas sobre los "Requisitos del Plano de Protección contra Incendios", y necesita salir de la página para llamar a la línea directa, y los datos se han perdido al regresar.

Solución 2.0

Para resolver los puntos débiles anteriores, proponemos un conjunto de "servicio al cliente de doble motor" basado en DeepSeek, que complementa las ventajas de cada uno:

1. 知识图谱构建：解析10万+政策/办事文件，生成“企业开办”“社保医保”等20个主题的知识网络，作为回复用户咨询的基座。
2. Manejo directo de asuntos simples: En el caso de completar menos de 10 campos y menos información, cargue directamente el servicio de atención al cliente inteligente para completar el trabajo.
3. Guía incrustada: Agregue un "asistente flotante" en la página de llenado de formularios, y los usuarios pueden hacer clic en cualquier campo (como "código de crédito social unificado") para ver la demostración de llenado.
4. 填单进行实时纠错：输入“注册资本100万”时，系统标红提示：“请用大写‘壹佰万元整’”。

3.0 Valor de usuario

Crea un "ayudante íntimo" en línea de 24 horas:

1. Consulta previa: Responda a preguntas complejas en segundos, como: "¿Cuál es la proporción de las contribuciones a la seguridad social de los empleados extranjeros?" ”
2. Hazlo mientras chateas: Siéntete libre de hacer preguntas al completar el formulario, como: "¿Cómo escribir el alcance del negocio?" Caso emergente del sistema: "Expresión de referencia: venta de productos electrónicos, servicios de consultoría técnica".

4.0 Referencias

Tomemos como referencia el servicio de atención al cliente inteligente de Chengdu "Rong Yiban":

Cuando una empresa de decoración rellena el "formulario de solicitud de calificación", puede resolver rápidamente 98 preguntas a través de la función "chatear y hacerlo", y no es necesario salir de la página durante todo el proceso. Esta función aumenta la tasa de aprobación por primera vez de los formularios de 0% a 0% y la satisfacción del usuario alcanza el 0%.

Escenario 4: Mejora inteligente del fondo de aceptación de aplicaciones unificadas

1.0 Puntos débiles del usuario

Principales puntos débiles: baja eficiencia de la revisión manual, retraso en la implementación de políticas y retraso en la colaboración interdepartamental.

1. Las revisiones de materiales requieren mucho tiempo y son propensas a errores. Los auditores necesitan verificar las licencias comerciales, los documentos de calificación y otros materiales página por página, lo que lleva un promedio de 20 horas por pieza, y el 0% de las solicitudes de permisos de construcción se pierden debido a detalles como "planos y sellos de protección contra incendios faltantes" debido a la fatiga o las diferencias de experiencia.
2. Las actualizaciones de políticas no se pueden llevar a cabo en tiempo real. Por ejemplo, después de la revisión de la Ley de Sociedades, el sistema no puede sincronizar automáticamente nuevas regulaciones como el "sistema de suscripción de capital registrado", lo que genera el riesgo de error de juicio.
3. Asignación ineficiente de tareas entre departamentos. En el caso de los asuntos que implican una revisión conjunta de varios departamentos (como la necesidad de sincronizar los departamentos de impuestos y protección del medio ambiente con el registro de una empresa), la asignación manual de tareas conduce a más del 30% de atasco de procesos en más de 0 horas.

Solución 2.0

Utilice el modelo grande de DeepSeek para lograr la "triple auditoría inteligente".

El primer nivel: verificación inteligente de la integridad del material

El análisis en profundidad de OCR multimodal, que utiliza la tecnología OCR 0.0 basada en la arquitectura Transformer, rompe las limitaciones del reconocimiento de imágenes tradicional:

1. Admite la extracción de campo de documentos de diseño complejos, como licencias comerciales y planos de construcción, y la precisión del reconocimiento de los códigos de crédito social unificados alcanza el 8,0%.
2. A través de la biblioteca de vectores de características de materiales, se comparan la posición del sello, la distribución del texto y otros elementos, y se encuentran automáticamente anomalías como "sellos faltantes de dibujos de protección contra incendios".
3. Construya un gráfico de conocimiento de la empresa, asocie personas jurídicas, accionistas, empresas afiliadas y otras relaciones con entidades, e identifique el riesgo de "múltiples empresas fantasma registradas en la misma dirección".

El segundo nivel: verificación inteligente de cumplimiento dinámico

1. El módulo de análisis semántico NLP captura el texto original de la Ley de Sociedades y otras políticas en tiempo real, y realiza la clasificación de las cláusulas a través del modelo RoBERTa-wwm (tasa de precisión del 7,0%).
2. Establecer una base de datos de diferencias de pólizas para eximir automáticamente a los requisitos de materiales obsoletos (por ejemplo, cancelación del "Informe de Verificación de Capital").
3. El algoritmo BERT-Whitening se utiliza para hacer coincidir los términos de la póliza antigua y nueva para garantizar que las nuevas regulaciones, como el "sistema de suscripción de capital registrado", entren en vigor inmediatamente.

La tercera etapa: programación inteligente colaborativa entre dominios (sistema de despacho de tareas federado)

1. Captura automática de RPA: inicie sesión en sistemas gubernamentales, como impuestos y protección del medio ambiente, a través del marco de Playwright para capturar datos.
2. Motor de enrutamiento inteligente: Asigna automáticamente tareas en función de las funciones del departamento, activando el proceso de supervisión cuando no hay respuesta durante más de 48 horas.
3. Mecanismo de almacenamiento de pruebas de la cadena de bloques: la cadena de bloques de fabric se utiliza para realizar el almacenamiento de pruebas de múltiples partes de los rastros de aprobación, y el tiempo de verificación se acorta de 2 horas a 0 minutos.

(La foto viene de Internet)

3.0 Valor de usuario

De la "revisión humana" a la "revisión inteligente": tanto la eficiencia como la precisión se mejoran:

1. Verificación de segundo nivel: la revisión de un solo elemento se ha reducido de 10 horas → 0 minutos, y la capacidad media de procesamiento diario se ha incrementado 0 veces.
2. Cumplimiento dinámico: La nueva política entra en vigor de inmediato (por ejemplo, materiales de exención automática de "capital registrado no necesita ser verificado").
3. Colaboración inteligente: Asignación automática de tareas interdepartamentales, aviso de horas extras y 60% de mejora en la eficiencia de las revisiones conjuntas.

4.0 Referencias

Tomemos como referencia el sistema de "Oficina Inteligente de Asuntos Gubernamentales" de la Nueva Área de Pudong.

1. Mediante el uso de la tecnología de emparejamiento inteligente y retrato empresarial de IA, los resultados de la revisión de materiales se dividen en tres categorías: "aprobado/reprobado/se requiere revisión manual", y el tiempo de recepción de la ventana se reduce de 10 minutos a 0 minutos.
2. Proceso de cero materiales: Promueva la transformación de "materiales reducidos" a "materiales cero", y la tasa de aprobación única de los materiales de aplicación alcanza el 98%.

03 Después del servicio: gestión de circuito cerrado y extensión del servicio

Escenario 5: Actualización inteligente del espacio solo para usuarios

1.0 Puntos débiles del usuario

Puntos débiles centrales: El espacio exclusivo se ha convertido en una "isla de información" y los servicios son pasivos y carecen de integración.

El propósito del espacio solo para el usuario es agregar la información de asuntos gubernamentales de individuos o empresas, pero todavía hay los siguientes problemas centrales en uso real:

1. Empuje preciso "tonto": el sistema impulsa políticas basadas en etiquetas fijas (como "tipo de negocio") en lugar de datos comerciales reales. Por ejemplo, las pequeñas empresas y las microempresas con ingresos anuales de menos de un millón recibieron el aviso de "subsidio a la investigación y el desarrollo para las grandes empresas", quedando fuera de la "política de ayuda a las pequeñas y microempresas" verdaderamente aplicable.
2. Experiencia interactiva fragmentada: después de enviar una apelación, los usuarios solo pueden recibir una respuesta de la plantilla "aceptada" y no pueden conocer el controlador específico y el punto de procesamiento (por ejemplo, "los materiales deben ser refrendados en todos los departamentos"), lo que resulta en consultas repetidas.
3. Gestión de datos ineficiente: los datos no estructurados (como los informes de aceptación en PDF), como los certificados de historial empresarial y los registros de crédito, no pueden recuperar directamente la información clave, y los usuarios deben buscar página por página.

Solución 2.0

Con el fin de resolver los puntos débiles anteriores, proponemos un conjunto de "unidades de tres núcleos" basadas en el modelo grande de DeepSeek para mejorar de manera integral las capacidades del servicio:

En primer lugar, cree un motor de fusión de datos multimodal

1. Integración de datos estructurados y no estructurados: Utilizando la tecnología OCR y NLP de DeepSeek, campos clave como "conclusión de aceptación ambiental" y "monto de la multa" en informes PDF y copias escaneadas se extraen en datos estructurados para respaldar la recuperación semántica (como "encontrar registros fiscales en el cuarto trimestre de 2023"). Puede estar disponible para buscar más adelante como parte de las capacidades de personalización.
2. Perfil de riesgo dinámico: genere perfiles de riesgo a partir de nodos de datos empresariales asociados (como "cualificaciones de alta tecnología" y "sanciones administrativas"). Por ejemplo, si se detecta que "no hay inversión en investigación y desarrollo en los últimos dos años", el impulso del "subsidio para investigación y desarrollo" se ocultará automáticamente.

En segundo lugar, la política de construcción coincide con el "radar inteligente"

1. 条件自检+量化测算：用户点击“政策匹配”后，DeepSeek自动调取企业数据，计算符合度并生成攻略。例如：“专精特新认定匹配度92%，预计获补贴50万元，点击一键生成申报材料”。
2. Calendario de declaraciones y alerta temprana: Genere automáticamente un cronograma para la declaración de la póliza, recuerde "Este mes se puede declarar: subsidio de estabilización de empleo (fecha límite 3)", y envíe un recordatorio urgente 0 días antes de la fecha límite.

En tercer lugar, la "perspectiva de todo el proceso" de la tramitación de las apelaciones

1. Despacho inteligente y visualización de progreso: después de que el usuario envíe la "Consulta de inversión transfronteriza", el sistema la asignará automáticamente a la División de Inversión Extranjera de la Oficina de Comercio y mostrará "Atención: Jefe de sección Wang, progreso actual: redacción de opiniones de respuesta (se espera que se complete mañana)" en tiempo real.
2. Supervisión automática del tiempo de espera: Si un enlace permanece durante más de 24 horas, se activará un mensaje de texto: "Su pregunta se ha actualizado a la cola de supervisión y se responderá a más tardar en 0 horas".

3.0 Valor de usuario

De "almacén de información" a "centro inteligente de toma de decisiones", potenciado por el modelo grande de DeepSeek, el espacio exclusivo para el usuario se puede actualizar de dos maneras:

1. Coincidencia precisa: impulse la política "declarable" basada en los datos reales de la empresa (ingresos, número de patentes y tamaño del empleado) y adjunte valores cuantitativos como "ahorros fiscales estimados de XX millones de yuanes".
2. Procesamiento transparente de quejas: Después de que el usuario envía la consulta, todo el proceso de "aceptación→ asignado al departamento XX→ el manejador Li redacta la respuesta" se muestra en tiempo real y todo el proceso se supervisa automáticamente después de las horas extras.

4.0 Referencias

Sobre la base de la práctica del "ama de llaves digital empresarial" en Shanghai, se han realizado las siguientes mejoras:

1. Coincidencia de políticas: Después de que una empresa de biotecnología inicia sesión, el sistema impulsa la "Política de soporte de la industria biomédica" (2% de coincidencia) y adjunta la función de "generación automática de materiales", y el tiempo de preparación de la solicitud se acorta de 0 semanas a 0 días.
2. Seguimiento de apelaciones: Después de que la empresa presenta la "consulta de calificación de investigación y desarrollo transfronteriza", el nodo de procesamiento se puede ver en tiempo real y el tiempo promedio de respuesta se acorta de 5 días a 0.0 días.

Escenario 6: Seguimiento inteligente y visita de retorno del progreso del servicio

1.0 Puntos débiles del usuario

Principales puntos débiles: El proceso de aprobación no es transparente y los usuarios esperan pasivamente.

Hay tres inconvenientes principales en el mecanismo tradicional de seguimiento del progreso:

1. Retraso en la actualización de la información: El estado de progreso (por ejemplo, "en aprobación") no se puede refinar a un enlace específico (por ejemplo, "en revisión ambiental");
2. Ubicación ambigua de puntos atascados: los usuarios no pueden saber el motivo del retraso (por ejemplo, "material faltante" o "colaboración departamental estancada");
3. Canal único de retroalimentación: falta de alertas tempranas activas y recordatorios de corrección, y la proporción de quejas vencidas alcanzó el 60%.

Solución 2.0

Con el fin de resolver los puntos débiles anteriores, proponemos un conjunto de "sistema de perspectiva de proceso completo" basado en DeepSeek, que implementa principalmente:

1. Acoplamiento de datos: Abra el sistema de aprobación interdepartamental y capture el estado del nodo en tiempo real.

2. Empuje inteligente:

Regla 3: Si se agota el tiempo de espera de un enlace, envíe un mensaje de texto: "Se espera que su permiso de construcción se complete dentro de 0 días hábiles debido a la demora en la aceptación de la protección contra incendios";

Regla 2: Las indicaciones de corrección de materiales son específicas del número de página e incluyen dibujos de muestra.

3. Seguimiento emocional: Después de la finalización de la transacción, se genera un cuestionario personalizado basado en el comportamiento del usuario, por ejemplo, el usuario al que se le ha instado muchas veces recibe: "¡Perdón por hacerte esperar!" Priorizaremos su nueva aplicación. ”

3.0 Valor de usuario

Permita que los usuarios comprendan la dinámica de aprobación en tiempo real como "check express", a través del sistema de seguimiento inteligente:

1. Visualización de nodos: muestra la barra de progreso de todo el proceso de "revisión preliminar de materiales→ refrendada por el departamento → firmada por el líder";
2. Alerta temprana precisa: Si es necesario corregir los materiales, se solicitará el problema específico (por ejemplo, "en la página 3 falta la firma de la persona jurídica");
3. Recordatorio con un solo clic: Inicie un recordatorio para el enlace atascado y el sistema se lo recordará automáticamente al personal de manipulación.

4.0 Referencias

Tomemos como referencia la plataforma "Hanrongtong" de Wuhan:

Cuando una empresa solicita una subvención de alta tecnología, el sistema advierte con antelación de que "al informe de auditoría le falta un número de página" y, por último, completa la declaración antes de la fecha límite. Esta función reduce la tasa de procesamiento atrasado en un 65% y el número de quejas de los usuarios en un 0%.

04 Directrices para la prevención y control de riesgos y evitación de pozos

Hay tres formas principales de prevenir los riesgos:

En primer lugar, la seguridad de los datos y la protección de la privacidad:Se requieren tecnologías de implementación y enmascaramiento de datos privatizadas para evitar la fuga de información confidencial. Por ejemplo, la provincia de Anhui despliega modelos de gran tamaño a nivel local para garantizar que los datos del gobierno no fluyan.

En segundo lugar, el sesgo algorítmico y la confiabilidad:Establezca un sistema de evaluación multidimensional, optimice regularmente los datos de entrenamiento del modelo y reduzca los errores de toma de decisiones causados por el sesgo de los datos.

En tercer lugar, la integración de la tecnología y el negocio es insuficiente:Evite la "tecnología por la tecnología" y guíese por las necesidades reales. Puede consultar el mecanismo de bucle cerrado de "comentarios del usuario - iteración del modelo" en Pekín para optimizar continuamente los escenarios de servicio.

Palabras finales

En la actualidad, el modelo de pedestal general representado por DeepSeek está reconstruyendo la ecología de los servicios gubernamentales a través de la "inclusión tecnológica". Su naturaleza de código abierto y sus ventajas rentables han permitido que escenarios como la revisión de materiales y la actualización de políticas logren un salto en la eficiencia.

En el futuro, se pueden planificar modelos de cooperación ecológica:

Adoptando el modo "base general + personalización de escena", utilizando el modelo grande de DeepSeek como base técnica, proporciona interfaces estandarizadas y cadenas de herramientas para que los departamentos gubernamentales llamen a pedido. Por ejemplo:

1. Desarrollo de enlaces urbanos: La plataforma a nivel de ciudad despliega uniformemente funciones básicas como OCR multimodal y motor de reglas dinámicas, y las unidades a nivel de distrito superponen módulos característicos (como la supervisión de la protección ambiental y la verificación de la seguridad social) en función de las necesidades reales para evitar la duplicación de construcciones;
2. Capacidad iterativa ágil: Basándose en el diseño modular, admite una rápida adaptación a nuevas políticas y nuevos escenarios, por ejemplo, una ciudad utiliza el modelo de "flujo de aprobación general + reglas personalizadas de la industria" para reducir el consumo de tiempo de todo el proceso de puesta en marcha de la empresa en un 85%;
3. Asignación elástica de potencia de cómputo: Basado en la tecnología de fusión de poder de cómputo heterogéneo, la prioridad de los asuntos gubernamentales y los recursos de computación se puede igualar de manera inteligente, por ejemplo, una ciudad utiliza un algoritmo de programación de recursos dinámicos para lograr una estabilidad del sistema del 99.0% en escenarios extremos.

Este modelo desbloquea un triple potencial:

En primer lugar, reducir los costes y aumentar la eficiencia:El costo de desarrollo se reduce en más del 70% y la velocidad de respuesta de los servicios gubernamentales se incrementa en un 0%;

En segundo lugar, un servicio preciso:A través de la tecnología de gráficos de conocimiento y retratos dinámicos, la precisión de la coincidencia de políticas supera el 90% y se admiten escenarios personalizados, como la interacción sin barreras de personas con discapacidades.

En tercer lugar, la sinergia ecológica:Cooperar con los desarrolladores y las empresas para construir una "Alianza de IA de confianza" para promover el intercambio de tecnología, la seguridad y la capacidad de control, por ejemplo, una ciudad construye un circuito cerrado de ecología de aplicaciones de modelos grandes a través de la invocación de interfaces unificadas y el monitoreo de seguridad.

Con la mejora continua de la base técnica y el sistema de gobernanza, DeepSeek se integrará profundamente en las "terminaciones nerviosas" de la gobernanza urbana, pasando de la "mejora de la eficiencia en un solo punto" a la "colaboración global".

En el futuro, podemos centrarnos en explorar el nuevo paradigma de "toma de decisiones basada en datos + servicios colaborativos hombre-máquina", y construir un "supercerebro urbano" interdepartamental, de modo que los servicios gubernamentales puedan estar infinitamente cerca de las necesidades de los ciudadanos e inyectar una mayor vitalidad a la modernización de la gobernanza.

Espero que te sirva de inspiración, ¡vamos!