项目与服务

客户名称：

深圳市政务服务和数据管理局、深圳市人才工作局、深圳市民生诉求服务中心

客户行业：

政府机关、政务服务、社会治理、公共管理

案例标签：

数字政务、垂直大模型、测评体系、标准化建设

客户背景：

深圳政务与公共服务领域的核心单位，其中，深圳市政务服务和数据管理局作为统筹主体，构建全市政务AI技术底座；深圳市人才工作局以高水平人才高地建设为任务，依托智能模型强化人才服务与品牌传播；深圳市民生诉求服务中心负责全市一体化诉求平台，结合AI技术处理海量市民需求。

客户/行业问题：

1. 应用层面，通用模型与人才服务、民生诉求等垂直场景业务规则适配不足，跨部门数据壁垒导致训练语料质量不高，碎片化部署系统造成服务标准不一，这些潜在风险阻碍政务服务精准化、协同化目标实现。

2. 测评层面，理论研究的测评指标多聚焦实验室静态数据，缺乏贴合政务实战场景的量化标准，且不同厂商模型性能缺乏统一评估基准，影响选型决策与模型迭代优化的科学性。

3. 标准层面，算法接口、数据格式等基础规范不统一易抬高厂商技术接入适配成本，安全隐私防护等规范缺失存在合规风险，标准更新滞后于技术发展将制约政务AI规模化落地。

解决方案：

1. 研发政务垂直大语言模型技术：以通用大语言模型为底座，深度融入政府职能部门政策公告、便民服务指南等多源政务文本数据；联合开发“阿深”人才资讯大语言模型原型，具备语义理解、智能推理及跨区政策整合能力，可实现政策速配、办事流程智能指引、多轮互动问答等功能，为政府用户与市民提供统一高效的政务信息获取渠道。

2. 构建政务大模型多维度测评体系：针对政务垂直领域大模型应用的新兴特性，设计目标层、准则层、指标层递阶层次分析评价模型；围绕政策理解准确率、内容安全性、交互友好度等核心维度，细化形成可量化的测评指标，并针对民生诉求分拨处理、智能打标、安全审核等典型场景，制定差异化测评方案；通过该体系可精准诊断大模型政务服务效果，科学评比不同模型的优劣差异，为政府部门选型决策、企业技术优化迭代提供指导。

3. 编制政务通用人工智能标准规范：支撑统一算法管理系统、公共算法库与模型库建设，创新构建接入、运行、管理全流程政务算法标准化体系；接入环节明确算法镜像接入、容器微服务运行的技术规范，统一接口参数、数据格式标准；运行环节整合安全隐私、服务质量与响应时效规范，形成监测、预警、处置闭环；管理环节融合算法效果评估、可解释性、决策公正性标准，确保算法决策透明公平。

落地成效：

1. 政务AI应用方面，人才资讯大模型“阿深”紧扣深圳双招双引部署，亮相招才引智活动、全球创新人才论坛等高规格场景，获深圳晚报、网易、腾讯等多家媒体报道，放大深圳引才品牌影响力；

2. 政务AI测评方面，针对民生诉求大模型构建全流程测评体系，助力首批7个成熟场景落地，经测评校准通过后，相关大模型成功面向实际业务开放调用，测评方案为模型筑牢性能与适配根基，获深圳市民生诉求服务中心的感谢信；

3. 政务AI标准规范方面，从接口、数据、安全等维度制定统一标准，涵盖视频分析、文字识别等百余类算法，支撑主流厂商AI算法上架管理，被深圳市政务通用人工智能算法管理系统采纳，推动政务AI规范化落地。