摘要：在基层治理现代化进程不断深入的今天，传统社情民意收集反馈机制面临新的挑战：一方面，民众诉求表达渠道虽多但分散，信息多依赖人工汇总与线下流转，处理效率有待提升，且容易遗漏关键民生线索；另一方面，治理模式往往滞后于问题发生，多为“接诉即办”的被动响应，难以实现对潜
在基层治理现代化进程不断深入的今天，传统社情民意收集反馈机制面临新的挑战：一方面，民众诉求表达渠道虽多但分散，信息多依赖人工汇总与线下流转，处理效率有待提升，且容易遗漏关键民生线索；另一方面，治理模式往往滞后于问题发生，多为“接诉即办”的被动响应，难以实现对潜在风险的早期预警和主动干预。
随着“以人民为中心”发展思想和“主动治理”理念的深化，传统模式下“渠道散、响应迟、预警弱”的问题与提升治理效能、促进社会和谐的要求已不相适应，亟需通过数字化、智能化手段重塑民意感知与处置流程。在此背景下，构建一个集民意汇聚、智能分析、未诉先办、闭环反馈于一体的线上社情民意主动治理平台，成为精准把握群众脉搏、前置化解社会矛盾、夯实稳定基石的关键举措。
01
应用架构
大语言模型应用架构遵循"分层解耦、能力复用、安全可控"设计原则,构建从底层算力到上层应用的全栈技术体系,既保留大语言模型的通用智能优势,又针对业务场景进行专业化适配,通过"技术组件化、能力服务化、应用场景化",让智能能力像"水电"一样随需调用,为政务数字化转型提供可持续进化的动力引擎。
大语言模型应用架构遵循"分层解耦、能力复用、安全可控"设计原则,构建从底层算力到上层应用的全栈技术体系,既保留大语言模型的通用智能优势,又针对业务场景进行专业化适配,通过"技术组件化、能力服务化、应用场景化",让智能能力像"水电"一样随需调用,为政务数字化转型提供可持续进化的动力引擎。
02
场景应用 — 工单智能派单
（1）实时转译与智能填单
平台实现民意信息从“多渠道采集-智能去重-分类标签-分级推送-反馈归档”的全流程线上闭环管理，通过统一入口和标准化处理，确保民意信息不遗漏、不重复，并为后续分析应用奠定基础。
（2）工单结构化拆解
汇聚多渠道来源工单，系统运用 NLP 技术进行多维度结构化拆解。通过命名实体识别（NER），精准提取工单中的关键要素，如时间、地点、人物、事件类型等。同时，借助语义角色标注技术，分析各要素间的逻辑关系，将非结构化文本转化为清晰的结构化数据，为后续精准派单奠定基础。
（3）权责智能匹配
系统基于部门权责库和历史工单数据，构建庞大的知识图谱。将每一项政务权责、政策法规与对应承办部门进行关联标注，形成 “权责 - 部门 - 处置流程” 的多维关系网络。并调取相关办理指南和流程，确保工单描述与处置部门精准对应。
（4）智能算法派单
在工单与权责完成匹配后，智能派单算法开始发挥作用。系统采用强化学习算法，结合部门当前工作清单、历史处理效率、专业领域等多维度指标，动态计算最优分派方案。同时，基于深度学习的分类模型，对工单紧急程度进行评估，确保关键诉求第一时间得到响应。
（5）动态学习优化
智能派单系统具备强大的动态学习能力，通过持续收集工单处置反馈数据，不断优化分派逻辑。当承办部门反馈工单分派错误时，系统会自动记录该案例，更新知识图谱中的权责关系，并调整算法权重。
建设成效
1. 处理效能现代化
推动政务处理从 “人工经验驱动” 向 “智能数据驱动” 转型，通过工单全流程数字化管理，构建政务服务效能热力图，为政府优化资源配置提供多维度分析支撑。
2、派单业务专业化
为工作人员提供智能、高效的派单工作平台，大幅提升工单处理效率，通过实时数据监测实现工单全流程精准跟踪。系统内置动态学习模块，可基于历史工单数据模拟复杂派单场景，帮助工作人员积累经验，推动派单业务向专业化、精细化方向发展。
3、政务服务便民化
智能派单系统实现群众诉求 “秒级响应、精准分拨”，减少诉求处理的中间环节，降低群众办事时间和精力成本，显著提升群众对政务服务的满意度。同时，系统的高效运转增强群众对政府服务的信任，进一步提升群众参与政务事务的积极性，推动政务服务普惠化发展。
4、政民关系和谐化减少因诉求处理不及时、分派不准确引发的矛盾，增强政府与群众间的信任感，优化政务服务秩序。智能派单系统高效、精准的服务，为构建和谐稳定的政民关系作出积极贡献，推动社会治理良性发展，为社会的长远繁荣稳定奠定坚实基础。
来源：常州新博科技