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“人工智能+政务场景”,大模型应管家婆2023资料精准大全用遍地开花

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中新网北京1月15日电 (记者 夏宾)如果想开设一家公司,需要准备哪些材料?相较于通用大模型而言,政务大模型能给出更为清晰、准确的回答,具体到各类材料信息,还会区分内资、外资等不同公司类型所需要的不同材料。

2015年,“互联网+”一词首次被写入《政府工作报告》,到2024年,《政府工作报告》不仅三次提到“人工智能”,更首次提出了开展“人工智能+”行动。也正是在2024年,人工智能与政务场景深度融合,大模型应用遍地开花。

去年10月,中办、国办印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》对外公布。其中提到,支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用,提高公共服务和社会治理智能化水平。

今年1月,国家发改委等三部门印发《国家数据基础设施建设指引》,支持各地积极建设政务服务大模型,推动政务服务智能化。

伴随人工智能行业大模型技术的快速发展,中国不少地方政府出台相关支持政策,加快大模型产业的持续发展。当前,北京、上海、广东、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均发布了AI大模型的相关产业政策。

湖北大学资深教授彭富春表示,中共二十届三中全会提出,推动形成超大特大城市智慧高效治理新体系。随着近年来以生成式人工智能为代表的通用人工智能技术实现突破,建设城市大脑应用大模型,推动城市“治理”向“智理”转型,已成为提升城市运行和管理水平的重要举措。

应看到,大模型在政务领域各类场景具有广泛的应用能力。例如,在政务服务领域,数字政府大模型具备咨询问答推理准、政策文件解读全、线上办事流程快等能力,企业群众办成一件事效率提升。

在城市治理领域,大模型应用可学习大量法规、法条以及具体的政务业务知识,能实现法规条例精准快速问答等,大幅提升执法人员文书处理和案件处置效率。

以杭州市医疗保障局为例,通过AI智能综合服务平台——医保小智,实现了用户医保服务全流程“远程在线窗口”办理,让参保人员足不出户就能“面对面”办理业务。中关村科金公司把大模型技术与应用和医保服务进行链接,通过数智化创新赋能医保经办流程。

医保小智的语音客服“智能会话”,实现全时段智能应答。文字客服“即时应答”,实现高效率智能回复。视频客服“远程办理”,实现远程可视化交流办事。自医保小智上线以来,杭州医保局的AI语音客服承担超70%的市民咨询接待任务;AI文字客服问答准确率超90%;通过接入12393医保服务热线,助力浙江省医保咨询“一号受理”,打造省市县高度配合的一体化服务体系。

北京市首个政务大模型服务平台“亦智”也已在经开区率先落地。其利用北京亦庄人工智能公共算力中心提供的算力资源,采用国产自主可控框架,结合本地数据资源,构建形成具有经开区认知能力的服务平台。

其中,精心打造的智慧政务小助手“小亦”,是经开区数字政务服务的统一客服,拥有200多万个海量知识的“小亦”可为办事人提供智能化咨询互动、精准化办事服务、自动化材料预审等多种掌上政务服务。据悉,北京市经开区还联合京东、百度、华为等合作伙伴一起,共同打造首批8个大模型创新应用场景。

科大讯飞则依托讯飞星火大模型在语言理解、知识问答、逻辑推理等方面的能力,融合数字政府行业知识和专业能力,打造了数字政府大模型,在政务服务、城市治理、智慧水利等多个领域,创新了智问智办、综窗助手、政府热线、智案通、智水助理等典型应用。

华为云也助力深圳市福田区打造了全国首个城市大模型城区,提供“专业+温度”的双重智能服务,实现惠民便企、增效减负的成果,深耕城市数智化。

中关村科金总裁喻友平表示,大模型只是一种能力,相当于“电”,不是直接应用的电器产品,大模型中台则相当于发电站,把电先造出来接进来;然后需要的是像冰箱、洗衣机、电视机等各种各样电器,来满足不同场景的需求。通过“平台+应用+服务”这一大模型落地的最佳路径,大模型在政务场景,一边造发电站,一边造电器,正在快速推进落地。

人民中科研究院院长李兵表示,当前人工智能赋能政务服务在数据、算法、安全和评估多个层面上存在的技术挑战。通过探索政务语义对齐、多智能体协同、可信政务大模型、全过程综合评估等技术,可以有效促进人工智能技术与政务服务需求的深度融合,实现人工智能从数据、算法、应用、评估多层次深入赋能政务服务,推动政务服务的智能化转型,全面提升政府治理能力和公众服务水平。(完)

  值得一提的是,北京、安徽数据均创新高。其中,北京共接待游客1696.6万人次,实现旅游收入196.2亿元,同比增长9.4%、10.2%,比2019年同期增长18.5%、23.1%,均创历史同期新高。安徽接待游客4974万人次,实现旅游收入272.8亿元,同比分别增长4%、13.8%,相较2019年分别增长36.2%、55%,均创历史新高。

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评论
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  • YYH5592696 39天前
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  • YYH7253939 93天前
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