Dalam konteks pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan, bidang layanan pemerintah sedang mengalami transformasi bertahap dari "experience-driven" menjadi "data-driven".

Dengan pemrosesan bahasa alami yang kuat, integrasi pengetahuan, dan kemampuan penalaran cerdas, model besar membentuk kembali efisiensi dan pengalaman pengguna dari seluruh proses layanan pemerintah.

Dengan mengidentifikasi kebutuhan pengguna secara akurat dan mengotomatiskan proses yang kompleks, model besar tidak hanya memecahkan masalah asimetri informasi dan efisiensi rendah dalam layanan pemerintah tradisional, tetapi juga membangun jembatan cerdas antara pemerintah, perusahaan, dan massa.

Saya akan fokus"Sebelum, selama, dan sesudah menangani urusan pelayanan pemerintah"Seluruh skenario proses, dikombinasikan dengan aplikasi teknis dan kasus khas, membahas nilai inti dan arah masa depan dari implementasi model besar DeepSeek.

01 Sebelum melakukan bisnis: tuntut panduan dan jangkauan yang akurat

Skenario 1: Peningkatan beranda jaringan layanan pemerintah yang dipersonalisasi

1.0 Poin Nyeri Pengguna

Poin nyeri inti: rekomendasi pemotong kue, dan kebutuhan pribadi pengguna diabaikan.

Beranda sebagian besar situs web pemerintah ditumpuk dengan pintu masuk "masalah frekuensi tinggi", seperti "penyelidikan jaminan sosial" dan "deklarasi laporan tahunan perusahaan". Namun, rekomendasi ini seringkali didasarkan pada statistik global daripada kebutuhan pengguna yang sebenarnya. Misalnya:

1. Setelah pemilik usaha kecil dan mikro masuk, beranda merekomendasikan "Penarikan Dana Simpanan Pribadi";
2. Ketika warga negara baru mendaftar untuk pertama kalinya, mereka tidak dapat menemukan pintu masuk yang hanya perlu mereka lihat, seperti "pemrosesan izin tinggal" dan "transfer asuransi kesehatan jarak jauh";
3. Pengguna lanjut usia perlu membalik halaman berulang kali untuk menemukan layanan "sertifikasi pensiun".

Menurut data dari suatu kota, pengguna perlu mengklik rata-rata lebih dari 30 kali untuk menemukan layanan target, dan lebih dari 0% pengguna beralih ke jendela offline karena pengalaman yang buruk.

Solusi 2.0

Untuk memecahkan masalah di atas, kami mengusulkan serangkaian solusi peningkatan yang dipersonalisasi berdasarkan DeepSeek. Sistem ini mengintegrasikan modul teknologi utama berikut:

1. Identifikasi: Secara otomatis membedakan jenis pengguna (seperti "usaha kecil dan menengah berbasis teknologi" dan "pensiunan") melalui kode kredit perusahaan, kartu identitas pribadi, dan informasi lainnya.

2. Analitik Perilaku: Lacak tindakan historis pengguna secara real-time, seperti:

(1) Jika pengguna terus mencari "pinjaman kewirausahaan", pintu masuk "subsidi kredit untuk usaha kecil dan mikro" akan ditambahkan ke beranda keesokan harinya;

(2) Jika pengguna menangani "bisnis jaminan sosial" beberapa kali, beranda akan secara otomatis menduduki atas layanan "penggantian asuransi kesehatan" dan "perhitungan pensiun".

3. Pengoptimalan dinamis: Sesuaikan strategi rekomendasi secara real time berdasarkan umpan balik klik pengguna. Misalnya, jika pengguna mengabaikan rekomendasi Layanan Pajak beberapa kali, sistem secara otomatis menurunkan bobot modul.

3.0 Nilai Pengguna

Melalui halaman beranda yang dipersonalisasi, pengguna yang berbeda akan melihat portal layanan yang disesuaikan setelah masuk, seperti:

1. Pengguna perusahaan: Secara otomatis merekomendasikan pintu masuk eksklusif seperti "Aplikasi Subsidi Stabilisasi Pekerjaan" dan "Pra-pemeriksaan Cepat Paten";
2. Kelompok pekerjaan baru: menyoroti kebijakan seperti "aplikasi apartemen bakat" dan "subsidi pelatihan keterampilan kejuruan";

4.0 Referensi

Ambil platform "Qinqing Online" Hangzhou sebagai referensi:

Setelah platform memperkenalkan model besar DeepSeek, pengguna perusahaan dapat masuk ke beranda untuk melihat pintu masuk eksklusif seperti "pengurangan tambahan biaya R&D" dan "identifikasi perusahaan teknologi tinggi". Orang yang bertanggung jawab atas umpan balik perusahaan biomedis: "Di masa lalu, dibutuhkan lebih dari selusin panggilan untuk menemukan kebijakan, tetapi sekarang beranda langsung didorong, seperti memiliki sekretaris yang berpengetahuan!" "Dalam tiga bulan sejak diluncurkan, jumlah deklarasi online oleh perusahaan teknologi meningkat sebesar 120%.

Skenario 2: Pencarian terpadu dikombinasikan dengan pemahaman semantik untuk meningkatkan akurasi

1.0 Poin Nyeri Pengguna

Poin nyeri inti: Pencarian tradisional seperti "permainan tebak-tebak", dan pengguna sering gagal mencari karena ekspresi yang tidak jelas, dan dipaksa untuk menjadi ahli pencarian.

Misalnya:

1. Saat mencari "prosedur untuk membuka toko bubble tea", sistem hanya mengembalikan data yang berisi kata kunci terpisah seperti "bubble tea shop" dan "prosedur", tetapi tidak menggabungkan data yang terkait dengan perusahaan yang bosan membuka kelas, seperti "izin usaha makanan" dan "inspeksi kebakaran".
2. Saat Anda mencari "PHK perusahaan", informasi penting seperti "perhitungan pesangon" dan "kebijakan pekerjaan kembali karyawan" tidak ada di halaman hasil.

Solusi 2.0

Untuk memecahkan masalah di atas, kami mengusulkan satu set "sumbu empat papan pencarian semantik" berdasarkan DeepSeek untuk meningkatkan tingkat kecerdasan.

Kapak pertama: tambahkan modul pencarian AI.

Modul ini akan mengintegrasikan teknologi model besar Deepseek secara mendalam, menggunakan pemahaman semantik dan kemampuan penalaran pengetahuan yang kuat, ketika pengguna memulai pencarian, sistem pertama-tama akan melakukan pencarian bersama berdasarkan pengetahuan yang telah dilatih sebelumnya dari basis pengetahuan pemerintah dan model besar Deepseek, secara akurat mengidentifikasi niat pengguna dan memberikan jawaban profesional. Ketika pengguna membutuhkan konsultasi lebih lanjut, sistem akan secara otomatis terhubung dengan sistem layanan pelanggan yang cerdas, dan memastikan akurasi dan koherensi jawaban melalui kemampuan pemahaman konteks unik dari model besar Deepseek sampai masalah pengguna diselesaikan dengan memuaskan.

(Gambar itu berasal dari Internet)

Kapak Pelat Kedua: Indeks Vektor.

Konversi dokumen kebijakan menjadi vektor semantik multi-dimensi dan dukung pencarian fuzzy. Misalnya, pencarian untuk "cara menerima uang pensiun" dapat dikaitkan dengan hasil seperti "pembayaran pensiun" dan "tunjangan hari tua".

Kapak papan ketiga: potret pengguna dikumpulkan ke dalam strategi penyortiran.

Gabungkan persona pengguna ke dalam hasil pencarian untuk menyusun ulang berdasarkan fakta pengguna.

Kapak papan keempat: panduan berbasis skenario.

Ketika pengguna mencari "perpanjangan izin tinggal", sistem secara otomatis menentukan kelayakan dan meminta: "Anda memenuhi persyaratan untuk perpanjangan otomatis, klik di sini untuk memindai wajah Anda untuk mengonfirmasi".

3.0 Nilai Pengguna

Dari "pencocokan kata kunci" hingga "pemahaman mendalam tentang kebutuhan", pencarian cerdas harus:

1. Pertanyaan bahasa alami: Pengguna memasukkan "sertifikat apa yang harus dibutuhkan bayi baru lahir", dan sistem secara otomatis mengaitkan seluruh proses "akta kelahiran", "partisipasi asuransi kesehatan", dan "janji vaksinasi";
2. Seri lintas departemen: cari "identifikasi perusahaan teknologi tinggi", dan secara bersamaan merekomendasikan kebijakan terkait seperti "subsidi R&D" dan "pengenalan bakat";

4.0 Referensi

Ambil platform "Sui Haoban" Guangzhou sebagai referensi:

Seorang pengusaha mencari "proses pembukaan kafe", dan sistem tidak hanya menunjukkan langkah-langkahnya, tetapi juga menyediakan tautan ke "unduhan kode kebakaran" dan "pendaftaran pelatihan keamanan pangan". Setelah peluncuran fungsi ini, tingkat konversi panduan pencarian telah meningkat dari 40% menjadi 0%, dan jumlah panggilan konsultasi telah menurun sebesar 0%.

02 Dalam layanan: kolaborasi manusia-mesin dan pengoptimalan proses

Skenario 3: Layanan pelanggan cerdas (pra-konsultasi dan obrolan)

1.0 Poin Nyeri Pengguna

Titik nyeri inti: Layanan pelanggan seperti "repeater", dan Anda hanya dapat menatap datar ketika Anda mengalami masalah saat mengisi formulir, yang tidak dapat segera diselesaikan.

1. Konsultasi sebelumnya: Pengguna bertanya "Apakah modal terdaftar perlu diverifikasi?" Robot itu menjawab "Silakan merujuk ke Undang-Undang Perusahaan", alih-alih secara langsung memberi tahu "sistem berlangganan tidak memerlukan verifikasi modal";
2. Mengobrol dan melakukannya secara bersamaan: Saat mengisi "Aplikasi Izin Konstruksi", pengguna memiliki pertanyaan tentang "Persyaratan Gambar Proteksi Kebakaran", dan harus keluar dari halaman untuk menghubungi hotline, dan data telah hilang saat kembali.

Solusi 2.0

Untuk memecahkan masalah di atas, kami mengusulkan serangkaian "layanan pelanggan mesin ganda" berdasarkan DeepSeek, yang saling melengkapi keunggulan satu sama lain:

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. Penanganan langsung hal-hal sederhana: Dalam hal mengisi kurang dari 10 bidang dan informasi yang lebih sedikit, langsung unggah layanan pelanggan cerdas untuk menyelesaikan pekerjaan.
3. Panduan tersemat: Tambahkan "asisten melayang" di halaman pengisian formulir, dan pengguna dapat mengklik bidang apa pun (seperti "kode kredit sosial terpadu") untuk melihat demonstrasi pengisian.
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 Nilai Pengguna

Buat "pembantu intim" online 24 jam:

1. Konsultasi sebelumnya: Tanggapi pertanyaan kompleks dalam hitungan detik, seperti: "Berapa proporsi iuran jaminan sosial karyawan asing?" ”
2. Lakukan sambil mengobrol: Jangan ragu untuk mengajukan pertanyaan saat mengisi formulir, seperti: "Bagaimana cara menulis ruang lingkup bisnis?" Kasus pop-up sistem: "Ekspresi referensi: penjualan produk elektronik, layanan konsultasi teknis".

4.0 Referensi

Ambil layanan pelanggan cerdas Chengdu "Rong Yiban" sebagai referensi:

Ketika perusahaan dekorasi mengisi "formulir aplikasi kualifikasi", ia dapat dengan cepat menyelesaikan 98 pertanyaan melalui fungsi "obrolan dan lakukan", dan tidak perlu keluar dari halaman selama proses. Fitur ini meningkatkan tingkat kelulusan formulir pertama kali dari 0% menjadi 0% dan kepuasan pengguna mencapai 0%.

Skenario 4: Peningkatan cerdas dari latar belakang penerimaan aplikasi terpadu

1.0 Poin Nyeri Pengguna

Poin nyeri inti: efisiensi tinjauan manual yang rendah, implementasi kebijakan yang tertinggal, dan kelambatan dalam kolaborasi lintas departemen.

1. Tinjauan materi memakan waktu dan rawan kesalahan. Auditor perlu memverifikasi izin usaha, dokumen kualifikasi, dan bahan lainnya halaman demi halaman, yang memakan waktu rata-rata 20 jam per bagian, dan 0% aplikasi izin konstruksi terlewatkan karena detail seperti "gambar dan segel proteksi kebakaran yang hilang" karena kelelahan atau perbedaan pengalaman.
2. Pembaruan kebijakan tidak dapat diterapkan secara real time. Misalnya, setelah revisi UU Perusahaan, sistem tidak dapat secara otomatis menyinkronkan peraturan baru seperti "sistem berlangganan modal terdaftar", sehingga menimbulkan risiko kesalahan penilaian.
3. Penetapan tugas yang tidak efisien di seluruh departemen. Untuk hal-hal yang melibatkan tinjauan bersama multi-departemen (seperti kebutuhan untuk menyinkronkan departemen pajak dan perlindungan lingkungan dengan pendaftaran perusahaan), penugasan tugas manual menyebabkan lebih dari 30% kemacetan proses dalam lebih dari 0 jam.

Solusi 2.0

Gunakan model besar DeepSeek untuk mencapai "audit cerdas tiga kali lipat".

Tingkat pertama: verifikasi cerdas integritas material

Analisis mendalam OCR multi-modal, menggunakan teknologi OCR 0.0 berdasarkan arsitektur Transformer, menembus keterbatasan pengenalan gambar tradisional:

1. Ini mendukung ekstraksi lapangan dokumen tata letak yang kompleks seperti izin usaha dan gambar konstruksi, dan akurasi pengenalan kode kredit sosial terpadu mencapai 8,0%.
2. Melalui perpustakaan vektor fitur material, posisi segel, distribusi teks, dan elemen lainnya dibandingkan, dan anomali seperti "segel gambar proteksi kebakaran yang hilang" secara otomatis ditemukan.
3. Buat grafik pengetahuan perusahaan, asosiasi badan hukum, pemegang saham, perusahaan afiliasi, dan hubungan entitas lainnya, dan identifikasi risiko "beberapa perusahaan cangkang yang terdaftar di alamat yang sama".

Tingkat kedua: verifikasi cerdas kepatuhan dinamis

1. Modul penguraian semantik NLP menangkap teks asli Hukum Perusahaan dan kebijakan lainnya secara real time, dan mewujudkan klasifikasi klausa melalui model RoBERTa-wwm (tingkat akurasi 7,0%).
2. Membuat database perbedaan kebijakan untuk secara otomatis mengesampingkan persyaratan material yang kedaluwarsa (misalnya, pembatalan "Laporan Verifikasi Modal").
3. Algoritma BERT-Whitening digunakan untuk mencocokkan ketentuan kebijakan lama dan baru untuk memastikan bahwa peraturan baru seperti "sistem berlangganan modal terdaftar" segera berlaku.

Tahap ketiga: penjadwalan cerdas kolaboratif lintas domain (sistem pengiriman tugas federasi)

1. Pengambilan otomatis RPA: Masuk ke sistem pemerintah seperti perpajakan dan perlindungan lingkungan melalui kerangka kerja Playwright untuk menangkap data.
2. Intelligent Routing Engine: Secara otomatis menetapkan tugas berdasarkan potret fungsi departemen, memicu proses pengawasan ketika tidak ada respons selama lebih dari 48 jam.
3. Mekanisme penyimpanan bukti blockchain: Blockchain fabric digunakan untuk mewujudkan penyimpanan bukti multi-pihak dari jejak persetujuan, dan waktu verifikasi dipersingkat dari 2 jam menjadi 0 menit.

(Gambar itu berasal dari Internet)

3.0 Nilai Pengguna

Dari "tinjauan manusia" hingga "tinjauan cerdas": efisiensi dan akurasi ditingkatkan:

1. Verifikasi tingkat kedua: Tinjauan satu item telah dikurangi dari 10 jam → 0 menit, dan kapasitas pemrosesan harian rata-rata telah meningkat 0 kali lipat.
2. Kepatuhan dinamis: Kebijakan baru segera berlaku (misalnya, materi pengecualian otomatis "modal terdaftar tidak perlu diverifikasi").
3. Kolaborasi cerdas: Penetapan otomatis tugas lintas departemen, peringatan lembur, dan peningkatan 60% dalam efisiensi tinjauan bersama.

4.0 Referensi

Ambil sebagai referensi sistem "Government Affairs Smart Office" Area Baru Pudong.

1. Menggunakan potret perusahaan AI dan teknologi pencocokan cerdas, hasil tinjauan material dibagi menjadi tiga kategori: "lulus/gagal/tinjauan manual diperlukan", dan waktu penerimaan jendela dikurangi dari 10 menit menjadi 0 menit.
2. Proses material nol: Promosikan transformasi dari "bahan yang dikurangi" menjadi "bahan nol", dan tingkat kelulusan satu kali dari bahan aplikasi mencapai 98%.

03 Setelah layanan: manajemen loop tertutup dan ekstensi layanan

Skenario 5: Peningkatan cerdas ruang khusus pengguna

1.0 Poin Nyeri Pengguna

Poin nyeri inti: Ruang eksklusif telah menjadi "pulau informasi", dan layanan bersifat pasif dan kurang terintegrasi.

Tujuan dari ruang khusus pengguna adalah untuk mengumpulkan informasi urusan pemerintah individu atau perusahaan, tetapi masih ada masalah inti berikut dalam penggunaan aktual:

1. Dorongan yang tepat "konyol": Sistem mendorong kebijakan berdasarkan tag tetap (seperti "jenis bisnis") daripada data bisnis aktual. Misalnya, usaha kecil dan mikro dengan pendapatan tahunan kurang dari satu juta menerima pemberitahuan "subsidi R&D untuk perusahaan besar", kehilangan "kebijakan bantuan usaha kecil dan mikro" yang benar-benar berlaku.
2. Pengalaman interaktif yang terfragmentasi: Setelah mengajukan banding, pengguna hanya dapat menerima balasan dari templat "diterima", dan tidak dapat mengetahui penangan dan titik pemrosesan tertentu (misalnya, "materi harus ditandatangani di seluruh departemen"), yang mengakibatkan konsultasi berulang.
3. Manajemen data yang tidak efisien: Data tidak terstruktur (seperti laporan penerimaan PDF) seperti sertifikat riwayat perusahaan dan catatan kredit tidak dapat secara langsung mengambil informasi penting, dan pengguna perlu mencari halaman demi halaman.

Solusi 2.0

Untuk memecahkan masalah di atas, kami mengusulkan serangkaian "drive tiga inti" berdasarkan model besar DeepSeek untuk meningkatkan kemampuan layanan secara komprehensif:

Pertama, bangun mesin fusi data multimodal

1. Integrasi data terstruktur dan tidak terstruktur: Dengan menggunakan teknologi OCR dan NLP DeepSeek, bidang utama seperti "kesimpulan penerimaan lingkungan" dan "jumlah penalti" dalam laporan PDF dan salinan yang dipindai diekstraksi menjadi data terstruktur untuk mendukung pengambilan semantik (seperti "menemukan catatan pajak pada kuartal keempat 2023"). Ini dapat tersedia untuk dicari nanti sebagai bagian dari kemampuan personalisasi.
2. Profil risiko dinamis: Buat profil risiko dari simpul data perusahaan terkait (seperti "kualifikasi teknologi tinggi" dan "penalti administratif"). Misalnya, jika "tidak ada investasi R&D dalam dua tahun terakhir" terdeteksi, dorongan "subsidi R&D" akan secara otomatis disembunyikan.

Kedua, kebijakan konstruksi sesuai dengan "radar pintar"

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. Kalender deklarasi dan peringatan dini: Secara otomatis membuat garis waktu untuk deklarasi kebijakan, mengingatkan "Bulan ini dapat dideklarasikan: subsidi stabilisasi pekerjaan (tenggat waktu 3)", dan dorong pengingat mendesak 0 hari sebelum tenggat waktu.

Ketiga, "perspektif seluruh proses" dari penanganan banding

1. Pengiriman Cerdas dan Visualisasi Kemajuan: Setelah pengguna mengirimkan "Konsultasi Investasi Lintas Batas", sistem akan secara otomatis menetapkannya ke Divisi Investasi Asing dari Biro Perdagangan, dan menampilkan "Perhatian: Kepala Bagian Wang, Kemajuan Saat Ini: Penyusunan Opini Balasan (Diharapkan selesai besok)" secara real time.
2. Pengawasan batas waktu otomatis otomatis: Jika tautan bertahan selama lebih dari 24 jam, pesan teks akan dipicu: "Pertanyaan Anda telah ditingkatkan ke antrean pengawasan, dan akan dijawab paling lambat dalam waktu 0 jam".

3.0 Nilai Pengguna

Dari "gudang informasi" hingga "pusat pengambilan keputusan cerdas", diberdayakan oleh model besar DeepSeek, ruang eksklusif pengguna dapat ditingkatkan dengan dua cara:

1. Pencocokan yang akurat: Dorong kebijakan "dapat dideklarasikan" berdasarkan data aktual perusahaan (pendapatan, jumlah paten, dan ukuran karyawan), dan lampirkan nilai kuantitatif seperti "perkiraan penghematan pajak XX juta yuan".
2. Pemrosesan keluhan transparan: Setelah pengguna mengirimkan konsultasi, seluruh proses "penerimaan→ yang ditugaskan ke departemen XX→ pawang Li menyusun balasan" ditampilkan secara real time, dan seluruh proses secara otomatis diawasi setelah lembur.

4.0 Referensi

Berdasarkan praktik "pengurus rumah tangga digital perusahaan" di Shanghai, perbaikan berikut telah dilakukan:

1. Pencocokan kebijakan: Setelah perusahaan bioteknologi masuk, sistem mendorong "Kebijakan Dukungan Industri Biomedis" (pencocokan 2%), dan melampirkan fungsi "pembuatan material otomatis", dan waktu persiapan aplikasi dipersingkat dari 0 minggu menjadi 0 hari.
2. Pelacakan banding: Setelah perusahaan mengajukan "konsultasi kualifikasi R&D lintas batas", simpul pemrosesan dapat dilihat secara real time, dan waktu respons rata-rata dipersingkat dari 5 hari menjadi 0,0 hari.

Skenario 6: Pelacakan cerdas dan kunjungan kembali kemajuan layanan

1.0 Poin Nyeri Pengguna

Poin nyeri inti: Proses persetujuan tidak transparan, dan pengguna menunggu secara pasif.

Ada tiga kelemahan utama dalam mekanisme pelacakan kemajuan tradisional:

1. Penundaan dalam pembaruan informasi: Status kemajuan (misalnya, "dalam persetujuan") tidak dapat disempurnakan menjadi tautan tertentu (misalnya, "dalam tinjauan lingkungan");
2. Lokasi ambigu dari titik macet: Pengguna tidak dapat mengetahui alasan penundaan (misalnya, "materi yang hilang" atau "kolaborasi departemen yang terhenti");
3. Saluran umpan balik tunggal: kurangnya peringatan dini aktif dan pengingat koreksi, dan proporsi keluhan yang terlambat mencapai 60%.

Solusi 2.0

Untuk memecahkan masalah di atas, kami mengusulkan serangkaian "sistem perspektif proses penuh" berdasarkan DeepSeek, yang terutama mengimplementasikan:

1. Docking data: Buka sistem persetujuan lintas departemen dan tangkap status node secara real time.

2. Dorongan Cerdas:

Aturan 3: Jika waktu tautan habis, kirim pesan teks: "Izin konstruksi Anda diharapkan selesai dalam waktu 0 hari kerja karena keterlambatan penerimaan proteksi kebakaran";

Aturan 2: Perintah koreksi material khusus untuk nomor halaman dan menyertakan gambar sampel.

3. Tindak lanjut emosional: Setelah transaksi selesai, kuesioner yang dipersonalisasi dibuat berdasarkan perilaku pengguna, misalnya, pengguna yang telah didesak berkali-kali menerima: "Maaf membuatmu menunggu!" Kami akan memprioritaskan aplikasi baru Anda. ”

3.0 Nilai Pengguna

Biarkan pengguna memahami dinamika persetujuan secara real time seperti "periksa ekspres", melalui sistem pelacakan cerdas:

1. Visualisasi simpul: menampilkan bilah kemajuan dari seluruh proses "tinjauan awal materi→ yang ditandatangani oleh departemen → ditandatangani oleh pemimpin";
2. Peringatan dini yang akurat: Jika materi perlu diperbaiki, masalah spesifik akan diminta (seperti "halaman 3 tidak memiliki tanda tangan badan hukum");
3. Pengingat sekali klik: Mulai pengingat untuk tautan yang macet, dan sistem akan secara otomatis mengingatkan personel penanganan.

4.0 Referensi

Ambil platform "Hanrongtong" Wuhan sebagai referensi:

Ketika sebuah perusahaan mengajukan subsidi teknologi tinggi, sistem memperingatkan sebelumnya bahwa "laporan audit tidak memiliki nomor halaman", dan akhirnya menyelesaikan deklarasi sebelum batas waktu. Fitur ini mengurangi tingkat pemrosesan yang terlambat sebesar 65% dan jumlah keluhan pengguna sebesar 0%.

04 Pedoman untuk pencegahan dan pengendalian risiko dan penghindaran lubang

Ada tiga cara utama untuk mencegah risiko:

Pertama, keamanan data dan perlindungan privasi:Penerapan privatisasi dan teknologi penyembunyian data diperlukan untuk menghindari kebocoran informasi sensitif. Misalnya, Provinsi Anhui menerapkan model besar secara lokal untuk memastikan bahwa data pemerintah tidak mengalir keluar.

Kedua, bias algoritmik dan kepercayaan:Tetapkan sistem evaluasi multi-dimensi, optimalkan data pelatihan model secara teratur, dan kurangi kesalahan pengambilan keputusan yang disebabkan oleh bias data.

Ketiga, integrasi teknologi dan bisnis tidak memadai:Hindari "teknologi demi teknologi" dan dipandu oleh kebutuhan aktual. Anda dapat merujuk ke mekanisme loop tertutup "umpan balik pengguna - iterasi model" di Beijing untuk terus mengoptimalkan skenario layanan.

Kata-kata terakhir

Saat ini, model alas umum yang diwakili oleh DeepSeek merekonstruksi ekologi layanan pemerintah melalui "inklusivitas teknologi". Sifatnya yang open-source dan keunggulan hemat biaya telah memungkinkan skenario seperti tinjauan material dan pembaruan kebijakan untuk mencapai lompatan dalam efisiensi.

Di masa depan, model kerja sama ekologis dapat direncanakan:

Mengadopsi mode "kustomisasi basis umum + adegan", menggunakan model besar DeepSeek sebagai basis teknis, ini menyediakan antarmuka standar dan rantai alat bagi departemen pemerintah untuk memanggil sesuai permintaan. Misalnya:

1. Pengembangan keterkaitan perkotaan: Platform tingkat kota secara seragam menyebarkan fungsi inti seperti OCR multi-moda dan mesin aturan dinamis, dan unit tingkat kabupaten melapisi modul karakteristik (seperti pengawasan perlindungan lingkungan dan verifikasi jaminan sosial) berdasarkan kebutuhan aktual untuk menghindari konstruksi duplikat;
2. Kemampuan iteratif yang tangkas: Mengandalkan desain modular, ini mendukung adaptasi cepat terhadap kebijakan baru dan skenario baru, misalnya, sebuah kota menggunakan model "alur persetujuan umum + aturan yang disesuaikan industri" untuk mengurangi konsumsi waktu dari seluruh proses start-up perusahaan sebesar 85%;
3. Alokasi daya komputasi yang elastis: Berdasarkan teknologi fusi daya komputasi yang heterogen, prioritas urusan pemerintah dan sumber daya komputasi dapat dicocokkan secara cerdas, misalnya, sebuah kota menggunakan algoritme penjadwalan sumber daya dinamis untuk mencapai stabilitas sistem 99,0% dalam skenario ekstrem.

Model ini membuka potensi tiga kali lipat:

Pertama, kurangi biaya dan tingkatkan efisiensi:Biaya pengembangan berkurang lebih dari 70%, dan kecepatan respons layanan pemerintah meningkat 0%;

Kedua, layanan yang tepat:Melalui grafik pengetahuan dan teknologi potret dinamis, akurasi pencocokan kebijakan melebihi 90%, dan skenario yang disesuaikan seperti interaksi bebas hambatan penyandang disabilitas didukung.

Ketiga, sinergi ekologis:Bekerja sama dengan pengembang dan perusahaan untuk membangun "Aliansi AI Tepercaya" untuk mempromosikan berbagi teknologi, keamanan, dan kemampuan kontrol, misalnya, kota membangun lingkaran tertutup ekologi aplikasi model besar melalui pemanggilan antarmuka terpadu dan pemantauan keamanan.

Dengan peningkatan berkelanjutan dari fondasi teknis dan sistem tata kelola, DeepSeek akan terintegrasi secara mendalam ke dalam "ujung saraf" tata kelola perkotaan, beralih dari "peningkatan efisiensi titik tunggal" ke "kolaborasi global".

Di masa depan, kita dapat fokus untuk mengeksplorasi paradigma baru "pengambilan keputusan berbasis data + layanan kolaboratif manusia-mesin", dan membangun "otak super perkotaan" lintas departemen, sehingga layanan pemerintah dapat sangat dekat dengan kebutuhan warga negara, dan menyuntikkan vitalitas yang lebih kuat ke dalam modernisasi tata kelola.

Semoga ini memberi Anda inspirasi, ayolah!