人工智能在政府智能辦公中的潛在應用研究

李 軍 劉春賀 趙迎迎 丁 一 劉興川

中電科新型智慧城市研究院有限公司，廣東深圳 518000

人工智能是利用數字計算機或者數字計算機控制的機器去模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統[1]。人工智能像水、電、石油等一樣賦能于各行業，引發社會經濟發展的重大變革，全面提升社會生產力。

雖然目前人工智能技術尚未完全成熟，成本偏高，但在政府智能辦公領域，引入人工智能的意義十分重大，人工智能將極大解決政府人員短缺、效率低下、行政流程漫長、缺乏輔助決策手段以及市民服務能力不足等問題。

1 人工智能發展概況

早在1950 年，Alan Turing就闡述了對人工智能的思考，他提出的圖靈測試是機器智能的重要測量手段[2]。“人工智能”這一概念首次出現在1956年的達特茅斯會議上，由于技術局限，60年來人工智能一直無法實現突破，直到2006年，深度學習算法在人臉識別和語音識別等領域獲得了極大的成功，使人工智能再次得到加速發展。

人工智能被世界主要發達國家列為引領未來的戰略性技術，在核心技術、人才培養、標準規范等方面加緊出臺規劃和政策，力圖主導新一輪的科技競爭。2016年10月，美國第一個將人工智能技術上升至戰略層面，發布了《國家人工智能發展與研究戰略計劃》和《為人工智能的未來做好準備》2份報告。日本政府將2017年確定為人工智能元年，發布《人工智能技術戰略》報告，描述了日本人工智能的產業發展路線圖。2018年4月，歐盟委員會發布政策文件《歐盟人工智能》，將采取三管齊下的方式推動歐洲人工智能的發展。英特爾、谷歌、IBM、亞馬遜、臉書等美國大公司都積極在工智能全領域進行布局。通過增加投資，網羅人才和建立實驗室來加速關鍵技術研發；同時，通過收購人工智能相關優秀企業補齊短板；此外，還積極開源其技術以及軟件平臺，圍繞自有體系構建生態圈。

黨和國家高度重視人工智能產業的健康發展，十九大報告指出：“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，習總書記多次做出重要批示。自2016 年起，我國已相繼出臺《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》、《新一代人工智能發展規劃》以及《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020 年）》等多個國家層面的政策，大力推動人工智能的基礎研究、應用開發和產業發展。目前，國內人工智能已在芯片、算法、應用等方面具備一定的技術和產業基礎，在部分領域取得喜人的成績并成功市場化。阿里巴巴、騰訊、字節跳動、百度、科大訊飛等企業提前將人工智能作為總體戰略進行深耕細作，力爭在未來人工智能競賽中占據主導地位。

2 人工智能在政府智能辦公中的潛在應用研究

人工智能應用將在數據資源豐富、應用場景明確的領域內率先得到應用。雖在政府智能辦公領域尚處于起步階段，但隨著人工智能的普及和深入人心，在虛擬政務助理、智能會議、機器人流程自動化、公文處理以及輔助決策等領域有著廣闊的應用前景，將有效提升政府效能，緩解人力短缺以及提升服務能力。

2.1 虛擬政務助理

虛擬個人助理是一種對人們的需求有深層理解且功能強大的軟件應用[3]。虛擬個人助理通過人為命令或主動發現人的需求，通過全面分析，執行最能滿足需求的服務，將人類從雜事中徹底解放出來。目前市場上成熟的產品有微軟小冰、蘋果Siri、百度度秘、阿里小蜜等。若能將此技術成功運用在政務辦公當中，建立政府辦公知識庫，根據城市管理者的工作分工與工作重心、信息需求、關注重點與偏好，幫助政府工作人員完成數據查找、公文搜索取等工作，實現城市信息的智搜、智推、智答。還可協助完成會議預定、日程安排等事務，極大地提升了工作效率。

2.2 智能會議

政府由于其工作的特殊性，重大事項均需要靠開會來集思廣益、集體決策和安排部署，開會是政府工作人員的一項必備工作。以往政府會議通知需要靠人工電話一一通知確認，靠人工進行會議記錄并形成會議紀要，耗時耗力。在未來，我們一方面要進行改革減少會議，另一方面要用技術的手段來減輕工作人員的負擔。而人工智能就能提供一個高效的解決方案，選定會議主題和參加人員以后，虛擬會議助理將第一時間主動聯系會議參加人確認是否參加會議，會議時間開始自動接通視頻會議以及撥通遠程參會人員電話。會議開始以后，會議助理自動將語音轉化為文字記錄，并輔助政府工作人員生成會議紀要。

2.3 機器人流程自動化

目前，政府基層工作人員每天都花費大量時間在一些數據重復填報、流程確認與審批等日常性工作上，導致真正用于本質工作和服務群眾的時間并不多。例如，由于管轄權的問題，衛生計生領域不同層級的系統無法打通，無法實現數據共享，同一項數據基層鄉鎮工作人員需要在區級、市級、省級，以及國家級系統中多次重復錄入，產生了很多機械化、重復性的勞動。機器人流程自動化（Robotic Process Automation）可透過軟件機器人自動處理大量重復性、基于規則的工作流程任務[4]。可以將 RPA視為一位數字化操作人員，而不是單純的工具。它可以幫助完成表單填寫、信息查詢、電子文書審核與蓋章等重復的、耗費時間長的事務，極大地解放了政府人力資源，使政府工作人員能夠集中精力處理政府事務當中的棘手問題。

2.4 智能公文處理

公文是政府處理公共事務的工具，公文辦理是黨政機關重要的政務工作之一。《黨政機關公文處理工作條例》對公文的撰寫進行了嚴格規范。大多數政府機關仍沿用傳統人工公文處理方式，不僅耗時、耗力、耗財，而且導致了公文傳達速度慢、文件管理難、政務工作效率低下等問題。可以采用OCR技術，將非文本的公文（掃描件）轉化為文本文件；通過公文智能分類應用，對公文主題進行優先級分類、將抄送單位、抄送負責人作為標簽類別，自動分發到相應單位和負責人進行批辦，解決人工分撥、流轉效率不高的問題。通過公文智能推薦，推薦歷史關聯或沖突公文，從而輔助領導批注；通過公文自動摘要技術實現總結公文的關鍵信息，生成公文描述性摘要，使得相關責任人和領導可以快速獲取長公文中的重要信息。從而對政府公文處理流程進行智能化改進，解決人工審批面臨的分類下發不及時、政府領導審批效率低下等問題。此外，人工智能還可實現自動編寫固定格式的公文，大大減輕工作人員的負擔。

2.5 智能輔助決策

智能輔助決策是指圍繞公共服務領域、城市治理領域、公共安全領域與產業創新領域等的應用需求，融合各級各部門政府數據、感知數據和海量互聯網數據，利用大數據以及人工智能技術，以人機交互方式為決策者提供分析問題、模擬決策等輔助手段，充分挖掘與發揮數據的應用價值，構建數據集成、數據管理、數據決策體系，為政府各級工作人員的決策提供堅實的輔助功能，提升政府決策水平。例如，在互聯網+政務服務領域，通過人工智能技術，自動對辦件時長、跑腿次數、并聯事項、服務滿意度進行統計分析，進而優化政務服務流程，壓縮辦公時間。

3 人工智能應用的難點問題

隨著智能語音、圖像識別等技術逐漸成熟，在安防、教育、醫療領域已取得了喜人的進展，但從整體來看，人工智能技術還未完全成熟、邊際成本過高、商業模式不明晰，安全、倫理、隱私問題突出，與大規模應用仍有一定距離。

3.1 技術不夠成熟

3.1.1 理論瓶頸

深度學習很火，但是很大程度上它是黑箱狀況，現有人工智能系統都是知其然而不知其所以然，過于依賴訓練數據，缺乏深層次數據語義挖掘。如果不清楚人工智能檢測模式的機理，那么就無法實現對機器的完全信任。

3.1.2 數據瓶頸

算力、算法、數據作為促進人工智能發展的三駕馬車，缺一不可。人工智能需要大量的人工標注的數據來進行算法訓練，數據的缺乏將極大地限制人工智能的發展。

3.1.3 應用瓶頸

目前市場中已經出現不少人工智能產品，如智能音箱、政務服務機器人、教育機器人等，但大都表現不佳，遠遠達不到大眾的預期。首先，人類的感知與背景化強相關，但人工智能只能感知當前的事務，無法實現背景化。其次，現有方法在一些實際問題中仍無法取得理想的泛化性能，或者訓練好的模型用在變化的環境或領域，其泛化性能明顯下降[5]。

3.2 邊際成本過高

人工智能技術應用成本過高。人工智能技術的綜合性很強，門檻很高，同時面臨著數據、算力、算法帶來的技術瓶頸，導致人工智能難以實現規模化發展和應用成本較高，反過來又嚴重制約了技術的實際應用與推廣。

3.3 商業模式不清晰

人工智能作為一項通用技術，政府各部門在建設業務系統往往會使用一項或者幾項技術，而業務系統基本由不同解決方案提供商提供，建立的基礎資源很難共享，導致不同領域人工智能基礎支撐重復建設的現象非常嚴重。

3.4 安全、倫理、隱私問題尚未解決

由于人工智能尚處于初始發展階段，尚無完美方案解決安全、倫理和隱私問題。安全方面，人工智能能夠基于知識自我修正、自動化運行，自主決策，目前人類尚無法完全控制，可能會產生人類預料不到的結果。在行政倫理方面，人工智能所面臨的挑戰也十分嚴峻。機器的行為常常是黑箱狀態，偏見和錯誤極易進入系統，導致一些道德問題[6]。隱私方面，人工智能系統可基于其采集到的無數個看似不相關的數據片段，通過深度挖掘分析，得到更多與用戶隱私相關的信息，識別出個人行為特征甚至性格特征，甚至人工智能系統可以通過對數據的再學習和再推理，導致現行的數據匿名化等安全保護措施無效，個人隱私變得更易被挖掘和暴露[7]。

4 人工智能在智能辦公中的建設模式建議

由于人工智能成本高，通用性強，建議政府建設人工智能創新服務平臺，統籌建設人工智能硬件基礎設施、數據資源、算法平臺以及支撐平臺，為各類應用提供統一的調用接口，提供人工智能技術基礎計算資源、模型與算法以及應用服務，降低邊際使用成本，促進人工智能在各行業中的應用。

5 結語

隨著數字中國、智慧社會建設進程的加快，人工智能相關產品和應用也將越來越豐富。雖然人工智能技術不夠成熟、邊際成本過高、商業模式不明晰，安全、倫理、隱私問題突出，與大規模應用仍有一定距離。但人工智能的發展極為迅速，深度學習算法基本上每個季度均會迭代，相信在不遠的未來，當前的難題均會迎刃而解，將有效提升政府效能，緩解人力資源匱乏、提高政府決策質量。