人工智能技術在政務服務領域的應用與難點

仇衛文

摘 要 本文圍繞人工智能技術在政務服務領域的應用開展研究，詳細分析了驗證手段、內容推薦、在線客服、信息處理、輔助決策、實體機器人等應用場景，以及將面臨的數據整合與流程優化、專業人才培養、數據安全與隱私、政治倫理等方面的難點。

【關鍵詞】人工智能 政務服務 互聯網+

1 引言

近些年，國家的政策、企業的技術、國民的期望都在順應著人工智能的發展，而人工智能也確實在各行各業影響著我們的工作與生活，正逐步將人類帶入了一個嶄新的時代。

2 定義與發展

1956年達特茅斯學會上提出“人工智能”一詞以來，人工智能的概念就在不斷的演變，總的來說，其是一門新的技術科學，主要是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統。截至目前，其已先后歷經了以“邏輯推理”為代表的推理期、以“專家系統”為代表的知識期、以及以“機器學習”為代表的學習期三個階段。

3 政策背景

近年來，國家陸續出臺了多項相關扶持人工智能發展的政策，積極推動著人工智能在各個細分領域的滲透。2015年5月，國務院印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，明確指出人工智能作為11個重點布局的領域之一；2016年3月，國務院印發了《國民經濟和社會發展十三個五年規劃綱要（草案）》，人工智能概念進入“十三五”重大工程；2016年5月，國家四部委頒布《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，指明了人工智能未來三年的重點工程；2017年7月，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃的通知》，從國家層面明確了人工智能的戰略目標和重點任務。國家政策在人工智能領域的不斷利好，必將促進政務服務領域從“互聯網+”時代向“人工智能+”時代的快速轉變。

4 關鍵技術

人工智能領域核心技術主要包括計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人和語音識別等五大類。計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力；機器學習是使用機器來模擬人類學習活動，以獲取新的知識或技能，并重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能；自然語言處理是指計算機擁有的人類般的文本處理的能力，從可讀的、風格自然、語法正確的文本中自主解讀出含義；機器人則將機器視覺、自動規劃等認知技術整合至極小卻高性能的傳感器、制動器以及設計巧妙的硬件中；語音識別主要是自動且準確地轉錄人類語音的技術。

5 應用實踐

隨著“互聯網+”部署與推進，政府的職能、審批的流程、服務的手段在很大程度上都進行了變革，為企業與公眾帶來了實實在在的便捷，而“人工智能+”時代的計算機視覺、機器學習等技術將進一步促進政務服務水平及群眾滿意度的提升，其中最先改變的主要有以下幾個方面：

5.1 驗證手段

目前人臉識別技術已經可以到達非常成熟的水平，例如支付寶的人臉識別率已經遠超人類，在金融、安檢等領域已得到廣泛的應用。利用人臉識別技術，作為辦事的驗證環節，可以有效避免大量不必要的證明材料，提升服務效率，甚至將很多“見面審批”變為“不見面審批”。

5.2 內容推薦

“互聯網+政務服務”的推進促進了各級服務事項統一聚合，以江蘇為例，江蘇于今年上線的政務服務網，共涉及50個省級部門、15個中央垂管部門及市縣相關部門，覆蓋了數百萬項的權力事項，如何為辦事者提供更便捷、更個性化的服務引導頁面將成為后續平臺發展的重點方向。利用人工智能技術建立“千人千面”模塊，根據全網用戶的瀏覽、收藏、辦理、咨詢等行為數據，以及用戶本身的屬性、偏好等，可為用戶提供更主動的內容推薦服務。

5.3 在線客服

整合政府職能部門的政策法規、辦事指南、信息數據，打通個政府部門的知識和服務通道，可向辦事者提供多渠道的智能咨詢、查詢、引導、預審及辦理等服務。可覆蓋現有網站、微信、APP、實體機器人等渠道，轉變傳統的人工服務模式，提供“機器人+人工”的全新服務體驗，從而提高服務效率，降低人工成本，將現在的5×8小時服務延伸至7×24小時。

5.4 信息處理

傳統的政務審批在信息處理上流程非常復雜，且辦理效率低。通過人工智能技術，可以有效識別審批流程中的冗余環節或可替換環節（例如形式審查環節），并以遠超人力的形式（例如自動形式審查）完成審批流轉過程，從而提高政務服務的審批流程效率。

5.5 輔助決策

區別于傳統的決策分析，人工智能可不局限于政務服務平臺，擴大收集信息的范圍至整個互聯網，并增強數據的篩選質量，改變傳統方式的不確定性問題。進而根據需要自動生成相應的決策方案，供決策者選擇，提升決策的精確性，提高政務服務領域的決策質量。

5.6 實體機器人

在政務服務大廳部署實體機器人，可活躍氣氛，并能夠對辦事者提供初步的指引，一定程度上減少了人力壓力；機器人可提供觸摸屏、語音等多種方式，提高指引的準確度和效率，并可集成事項查詢、取號打印等各類功能。

6 亟需解決的問題

“人工智能+”時代給政務服務帶來創新的同時，也對傳統政府的治理帶來挑戰，主要體現在以下四個方面：

6.1 數據整合與流程優化

在2000年后的網絡時代，政務信息化主要解決政務體系內的系統連接問題；在2010年后的大數據時代，政務信息化開始推倒“數據煙囪”，解決內部的數據整合與流程優化問題，并逐步建立橫向、縱向相互融合的數據體系和業務體系，但截至當前還未能徹底解決；在人工智能時代，政務信息化的努力方向必然是在政務數據整合的基礎上實現政務體系內部運行的智能輔助，以及外在的智能化服務，所以如何徹底解決數據整合與流程優化問題將是目前的重點難題。

6.2 專業人才培養

人才的問題在任何新技術的應用時都會出現，無論是移動互聯網、大數據還是現在的人工智能時代，而且更為肯定是，當前技術的發展速度已經遠超我們培養人才的速度；另一方面，人工智能時代所需的專家更廣，不僅需要技術專家，更要算法專家、業務領域專家。所以如何做好人才培養與儲備，政府需要提前做好相應的預案。

6.3 數據安全與隱私

人工智能的發展離不開大數據的支持，“人工智能+政務服務”的發展需要政府各部門開放更多的數據，而數據的集中、開放將進一步帶來數據安全和數據隱私的問題，這就需要我們在技術、管理等方面積極采取措施、妥善處理。

6.4 政治倫理問題

人工智能在流程審批、決策中的作用將日益凸顯，但其是否可以替代人做判斷，人工智能又是否能做到公平、公正，是否具有可責性、透明性，這一系列的問題在法律、倫理上都有待進一步的探討。

7 結論

人工智能的時代已經到來，政務服務作為政府與公眾之間的紐帶領域，必將優先迎來人工智能的改變，于此同時，如何解決人才、隱私、安全等相關問題也是人工智能發展過程中不可規避的問題。

參考文獻

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