国家政策推动政务大模型迎新机遇，致远互联赋能机关办公等多项核心场景

中央网信办、国家发展改革委近日联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（以下简称《指引》），为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照。

《指引》强调场景牵引，围绕政务服务、社会治理、机关办公和辅助决策等工作中的共性、高频需求进行明确，也指出要“因地制宜、结合实际，选择典型场景进行人工智能大模型探索应用”。

作为数字政府智能应用场景专家，致远互联以“大模型+智能中台”为核心支撑，聚焦公文、会议、督办、助手四大核心场景智能化，围绕场景智能应用深化、数据安全可信保障、全域推广效能提升三大维度，打造安全、高效、协同的机关办公新范式。

应用场景

01智能问答 辅助办理

政策原文：整合本地区、本部门、本领域业务资源和知识库等数据，利用自然语言理解、检索增强生成和知识图谱等技术，提供便捷的在线政务咨询服务。整合政务服务办事指南、常见问题、用户评价和历史办理记录等数据，利用智能匹配和自动化处理等技术，提供智能导办、个性引导、表单预填、辅助审核、进度查询和提醒等一站式政务辅助办理服务。

致远互联：边问边办 让机关事务一次办理‌

1、智能交互‌：通过自然语言处理实现多轮对话，精准识别机关办公人员意图，并提供精准的政策指引。‌

2、智能填表‌：自动调取表单并引导用户进行智能化填写，减少手动输入。‌

3、智能预审‌：实时检查办公人员提交材料合规性，避免因材料问题导致反复提交。

4、智能问答‌：机关办事过程中提供伴随式答疑服务，解决办事过程中的各类疑问。

图 机关内部办事“最多跑一次”

02智能辅助文书起草

政策原文：利用大语言模型的生成能力，通过构建本地知识库和预设模板，为工作人员提供写作建议、辅助起草文书，对格式和内容等进行检查、校对和优化，提高工作效率，减轻基层负担。

致远互联：智能公文 重塑办公效能“加速引擎”

智能公文解决方案由超500万篇公文知识库和上亿级token公文语料训练而成，同步依托上百位专家团队和外脑专家团队调优数据集，具备高时效性，满足信创、内网等多种环境适配，支持公有化、私有化、一体机等多种部署交付模式，确保模型同步学习、生成+审核的精准安全输出模式，同步专业公文测评数据集实时反哺。

1、智能生成：根据主题词，生成15种国标公文种类、9种常见文案写作，提供续写、改写、提炼等AI工具。

图 快速成文

2、智能改写：基于公文改写模型结合专家知识，实现公文内容润色和改写，提升公文质量和规避公文抄袭风险。

3、智能查重：基于稳定的查重算法模型和内外部数据局，实现公文一站式查重比对，结合对比和原文展示，重复内容一目了然，规避公文重合风险。

4、智能审校：覆盖政治性错误、敏感词过滤、文字类差错、知识错误、常识错误、法律条文校对共6大类46小类，政治审校准确率>95%。

5、智能排版：内置国家15种标准公文样式模板，公文要素自动识别一键生成标准格式公文，要素抽取准确率>96%。

图 智能排版

03智能资料检索

政策原文：利用知识图谱构建和信息检索等技术，准确理解工作人员资料检索需求，实现政务信息快速检索、精准定位、多维度排序、智能关联和对比分析等，帮助工作人员提升资料检索效率和准确性。

致远互联：智能检索 从“信息匹配”到“知识服务”

智能检索解决方案通过自然语言处理技术，系统能够理解用户输入的人员查询意图，快速定位到相关工作人员信息。系统整合了各类政策法规、历史案例等结构化数据，为工作人员提供即时知识检索服务。

1、智能语义解析与精准检索：通过自然语言处理技术动态解析用户输入，识别意图与专有名词，结合上下文调整检索策略。例如，当用户输入“集中采购备案”时，系统会根据用户IP自动定位到所在区域，给出对应地区的政策文件。

图 相关政策查询

2、多轮交互与逻辑溯源：支持复杂问题拆解和连续追问，例如用户先问“新能源汽车政策”，再追问“成都补贴细则”，系统会关联上下文提供针对性答案，并标注信息来源。

3、知识权限分级管理：根据用户角色进行差异化输出内容，例如对内部员工开放未公开的行业数据，同时确保敏感信息的安全管控。

04智能分办

政策原文：利用自然语言理解和多模态识别等技术，构建多维度任务分类和分办规则，对来文、来电、工单等任务进行自动识别、准确分类、辅助填写和优先级排序，实现辅助分发和智能派单，提高任务分办效率。

致远互联：智能分办 助推机关办公提质增效

1、任务智能拆解：自动识别文件中的任务要求，并将其分解为具体的子任务，明确责任部门、完成时限及考核指标。

2、任务智能分派：自动拆解多项系统任务、职责任务，通过技术手段实现任务的智能归集、分类和指派，避免部门权责不清、处理效率低下、重复工单堆积等问题。

图 任务重复判定

3、内容智能填报：自动提取基层报表所需的各系统业务数据，并通过智能数据整合与分析能力，自动进行数据清洗、整合与分析并进行填单上报。

其中，以湖南省公安厅社区警务工作规范为例，传统办公中，完成这项目工作，涉及到52项系统推送任务，112项职责任务，上报的台账报表20多张，基层民警叫苦不迭。依托致远互联打造的智能办公助理“小警”，借助智能化岗位辅助决策功能，个性化推送岗位职责，分派效率提升80%左右；提供了百万材料知识库，智能化文稿编制，通过岗位职责与业务文档标签化，实现文档与职责精准匹配和业务知识精准推送，信息查询效率提升70%。

05辅助执法监管

政策原文：采用语音识别、视频分析、知识图谱、逻辑推理等技术，辅助执法人员将案件信息实时录入系统、穿透

发现问题线索、生成案件报告、快速检索法律依据和司法解释、查询类似典型案例等，提供针对性案件办理建议，提高执法监管效率和规范性。

致远互联：助力“AI+办案”迈向全流程智能协同范式

1、执法卷宗生成：针对性提供案件终结调查报告、行政处罚建议书、行政处罚告知书等卷宗的快速、专业生成。

2、政策智能检索：通过语义理解精准解析用户意图，智能检索法律法规及过往案例等相关文件并整合关键信息，提供结构化解答。

3、智能立案研判：智能化解读证据文件，智能研判违法事实是否成立、是否具备立案条件，深入分析证据是否完整，自动生成问询笔录，判断违法情节是否严重，智能化给出裁量判罚建议参考并生成调查终结报告。

图 执法办案智能平台

其中，致远互联打造的“亦智大模型”以制式文档为抓手，进行智能化场景设计，通过制式文档引擎, 实现标题、关键词文档生成、模版文档生成、AI润色、审校纠基础能力，可以实现20类行政执法文书随卷自动生成，未来可支持各种类型的智能卷宗生成。

规范部署

持续夯实数据基础

政策原文：依托政务数据共享协调机制，统筹数据治理成果，推进高质量政务数据集的共建共享和生成数据的归集治理。探索基于大模型的政务知识治理路径，打造可信知识库，确保数据源的权威性、准确性和时效性。

致远互联：政务资源目录智能化治理

针对数据共享最后“一公里”难点，致远互联重点开展数据资源目录智能化治理工作，通过AI检测引擎，对政务数据目录的"应编尽编"合规性进行自动化扫描。构建多维评估模型，实时监测目录数据的可用性、归集状态及更新时效。系统采用自然语言交互界面，主动向管理人员推送待优化目录清单及修订建议，大幅降低人工核查负担。通过建立数据动态治理机制，有效保障数据资源的可用情况、归集情况、更新情况及时掌控，实现数据资源目录的应编尽编，数据回流与数据直达通道建立，政务数据质量显著提升，助力机关单位构建“一数一源、多源校核”的数据治理与供需机制。

运行管理

01明确应用管理要求

政策原文：对于智能问答、辅助办理等代表政务部门面向公众和企业提供服务的人工智能大模型应用场景，应严格执行内容审核制度流程，结合场景特点和技术能力合理采用人工审核、生成内容实时风控、多模型交叉校验等措施，防范模型“幻觉”等风险，确保输出内容不超出业务范围，保障内容准确性，维护政务部门公信力。

致远互联：数字机关AI知识库 降低“AI+数字机关”领域应用幻觉

致远互联基于“大数据知识工程”技术，自研数字机关AI知识库产品，旨在构建服务党政机关内部的履职全量知识体系，并将其应用于安全、无幻觉的智能体构建。通过建设数据采集系统、知识管理系统、目录管理系统、知识运营系统等，辅助党政机关高效完成数据智能切片、建设各领域板块的目录资源体系，最终构建出覆盖数字机关内外部知识的AI+全量知识库，并可通过打造开放共享的机关数据资源体系，全面支撑党政机关数字化履职能力及智能化能力构建。

02扎实做好安全管理

政策原文：政务部门应建立安全责任制度，明确数据处理、大模型训练和场景应用各阶段参与主体的安全职责和任务，做好用户身份识别和权限管理。

致远互联：构建安全可信政务智能中枢

面对自主安全可控的核心需求，致远互联打造了安全可信的政务智能中枢，构建了符合等保2.0三级要求的混合云架构，实现公文流转全程可追溯，数据"可用不可见"的跨部门协同。部署基于国密算法的智能加密系统，建立三级等保数据安全防护体系。强化权限分级管控，基于角色动态授权，结合AI行为监测与异常操作拦截，实现敏感操作100%可追溯；构建数据治理中台，统一规范数据接口与共享标准，确保跨部门业务协同安全合规。

在2025协同管理论坛数字政府研讨会上，中央党校（国家行政学院）汪玉凯教授指出，未来数字机关建设需要以智能化为核心，要解决实际的应用场景落地，通过人工智能+场景创新+需求推动形成合力，人和场景真正的协同起来，协同进化。致远互联以“三办、三服务”为主线，聚焦公文、会议、督办、助手四大机关办公核心应用场景智能化，推动政府办公从“经验驱动”向“数据+AI驱动”转型，形成“需求感知-智能处理-反馈优化”的全流程政务机关办公新模式。