摘要：在政务服务的 “神经末梢”，各渠道工单的高效流转关乎政府服务效能与群众满意度。传统人工派单模式在海量事务处理中，常因效率滞后、判断偏差成为服务优化的瓶颈。如今，AI 大语言模型化身 “智慧调度中枢”，依托语义解析与智能算法，实现工单 “秒级响应、精准匹配”，为

在政务服务的 “神经末梢”，各渠道工单的高效流转关乎政府服务效能与群众满意度。传统人工派单模式在海量事务处理中，常因效率滞后、判断偏差成为服务优化的瓶颈。如今，AI 大语言模型化身 “智慧调度中枢”，依托语义解析与智能算法，实现工单 “秒级响应、精准匹配”，为政务流转系统装上 “智能芯片”，推动服务响应从 “小时计” 迈向 “分钟级” 的全新跨越！

场景应用--工单智能派单

基于历史工单数据和部门权责库，通过语义分析和算法模型自动匹配承办单位，并具备动态学习能力，可根据处置反馈优化分派逻辑。

实时转译与智能填单

通过语音识别和语义分析技术，将通话内容实时转换为结构化文本，并自动提取时间、地点、诉求类型等关键信息，同步完成语音转写和工单要素自动填充。

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。

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。

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。

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。

核心技术解析

1、多模态大语言模型

采用千问2.5架构，注入历史工单数据、城市治理知识图谱及应急处置预案进行LoRA微调，使模型具备图像与文本联合推理能力，可精准引用法规条款并生成跨部门协同建议，领域适配后进行事项分类。

2、自然语言处理（NLP）

利用BERT等深度学习模型进行语义分析、意图识别和上下文理解，支持复杂语句解析与多轮对话管理（如意图分类、实体提取）。

3、多模态交互

集成语音转写、OCR识别、语义理解技术，支持文字/语音/图片混合输入，实现跨模态分析与协同处理。

4、知识图谱及知识库构建

建立"权责 - 部门 - 处置流程"三维关联档案，构建包含动态更新的工单处置知识网络。运用Transformer架构实现部门办事指南与工单描述的自动映射，提升工单分派精准度。

5、强化学习与自主决策

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。

预计成效

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。

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。

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。

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：小倩科技每日一讲