深读｜AI办事员，从“会唠”到“会办”卡在哪？
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10月23日，南京医保服务大厅。记者刚进门，机器人“小金灵”就主动凑近：“要办什么业务？”咨询医保卡余额怎么查，它回答的同时，屏幕跳出查询入口；再问异地就医备案，它又一步步引导。末了还冒出一句南京方言，逗得现场的人哈哈大笑。
近一段时间，记者在省内各地政务大厅、数据部门或业务科室采访，几乎每到一处，都能看到类似的AI应用场景：数字人现场答疑，AI助手自动预填表单，智能系统辅助审查审批材料。看得多了，心里不免生出疑问：这些像“小话痨”般能说会道的AI“办事员”，究竟只是换了张“聪明脸”，还是已经嵌入“办好事”的链条？
从“答得准”到“办得好”
在无锡政务服务大厅，被问到“科创企业如何申请领军人才补贴”，数字导办人“锡小数”很快从政策库中检索出申请条件、材料清单、办理流程和补助标准。据大厅工作人员介绍，内部测试中政策匹配精度超过90%。“过去数字人只会把相关信息简单罗列，接了大模型以后，它具备了一定的逻辑推理、辅助提问、意图识别能力，能根据你在哪个区、企业属于什么类型，给定制化方案。”
答复准确只是第一步，能否把咨询结果转化为办理动作，还取决于系统与业务数据的衔接。记者采访发现，不少办事窗口已在企业开办、变更、劳务派遣、证照联办等高频事项中实现表单自动预填。
在盐城市盐都区政务服务中心，记者模拟一名想开社区超市的创业者咨询“要办哪些证”，大屏上的“晓都数字人”思索两秒后，就列出营业执照办理清单和全流程。盐都区数据局相关负责人介绍，依托大模型和OCR技术打造的“智问智办”平台，正试着把“问”和“办”串起来：OCR负责“看”，快速识别营业执照、身份证、场所证明等材料关键信息；大模型负责“懂”，梳理答复逻辑、提示下一步办理节点。
从“问”到“办”的衔接，涟水县提供了线下样本。当地政务服务中心打造淮安市首个“边说边办”政务大模型——“AI小安”线下体验专区，将群众操作简化为语音问答、意愿确认、智能问办三步。“以往填表、核验、提交多环节串联的繁琐流程被大幅简化，真正实现聊着天就把事办了。”涟水县数据局政务服务股负责人王文芝说。不同于传统的隔窗办理，“AI小安”体验专区撤去柜台隔断，办事人员与群众并排就座、同屏操作，重点帮助老年人等不熟悉线上操作的群体。上线之初落地复明手术申请、个转企、开办理发店3个“一件事”场景，此后新增证照联销“一件事”。其中，复明手术申请最快5分钟办结，个转企等业务最快7分钟完成。
现实中，有些咨询超出了AI预设的问答范围，它未必接得住。南京市民周先生给在外地读大学的女儿买了本地保险，女儿生病后，他向本地医保AI咨询回本地报销等事宜，屏幕上可选问题太少，反复提问后，他仅得到回复：“问题列表中无您想咨询的问题，请输入‘人工’。”AI识别不到真实意图，也没有连贯追问参保地、就医地、是否备案，只完成了“提示转人工”，政策匹配和办理引导仍得靠人工接住。可见，一些政务AI离“熟练工”还差一大截。
清华大学计算社会科学与国家治理实验室联合中国信息通信研究院等机构发布的《政务大模型发展研究报告（2025年）》指出，政务大模型仍面临技术迭代快、落地难度大、模型“幻觉”影响准确性、数据质量参差不齐等问题。
苏州市人工智能行业协会研究员屠蕴文认为，AI“办事员”仍处于辅助上岗阶段，虽已能咨询、导办、预填，但要稳定支撑全流程办理，统一知识库、口径校验、系统对接、人工兜底、办结反馈这五个环节仍有短板。
从“帮咨询”到“帮办案”
当前政务大模型的落地场景，按服务对象大致可分两类：一类直接面向企业和群众，如政策咨询、办事引导；另一类用于机关内部提效，如12345工单辅助分派、项目信息初筛、文书审查，重在辅助人工完成重复性、规则性工作。
苏州工业园区生物医药企业集聚，特殊货物、物品进出境咨询量大。苏州工业园区海关联合南京海关卫检处开发了一套“特殊货物、物品智能咨询AI服务系统”，24小时在线。“关员外出执法或下班后不在办公室，无法接听企业咨询电话。”苏州工业园区海关驻娄葑办事处核查科科长符丽媛说，有了这个AI系统，企业随时随地都可进行专业问询。
但专业咨询不是把问题和文件丢给模型就行。“同样是蛋白，直接从人血液等人体组织、病原微生物中提取的和重组表达的，风险等级完全不同，大模型一开始老搞混。”符丽媛说，他们在提示词里反复纠正、一轮轮校准，光知识库梳理就花了四五个月。“不是把文件简单喂给它就完事，还得把专业判断的逻辑拆开、喂进去、不断调试。”
当大模型进入劳动争议处理，效率之外，又多了一层程序规范的要求。连云港市海州区探索“人工智能+人社”服务模式，联合悟空智算研发“金睛智护”智能系统，以线上申请投诉小程序和工作智能体覆盖工伤、仲裁、劳动监察三大业务。海州区劳动人事争议仲裁院院长金桃梅讲述了一个案例。陈女士干了几天活，被拖欠560元工资，10月20日提交线上调解申请。经过调解，10月23日老板把工资付给了她，陈女士在线撤回申请，案件就此办结。整个过程，仲裁院和用工单位、工人都没有当面接触。金桃梅提供了一组数据：自4月15日小程序上线至同一统计时点，劳动仲裁板块累计收到线上申请1447件；2月初仲裁智能体投入使用以来，累计辅助办理案件965件，线上成功调解纠纷516件。在纳入统计的案件中，文书平均撰写时长缩短70%，案件整体处理周期同比压缩20%。
变化的不只是办案速度，还有当事人的参与方式。劳动者可通过微信小程序或公众号发起调解、仲裁申请，智能体在线解答政策疑问、接收诉求；申请提交后，仲裁工作人员通过电话远程调解，达成一致后款项拨付至申请人账户。调解不成需要立案的，当事人也可线上开庭参与审理，文书邮寄送达。“智慧仲裁不是简单把流程搬到线上，而是让本土定制化大模型贴合仲裁业务规则，在严守程序规范的前提下压缩办事成本。”金桃梅说。
“但这提示我们，AI‘帮得上忙’的尺度，不能只以少跑几趟、快几分钟来衡量。越接近权利义务确认和争议处置，越要明确机器辅助与人工履职的边界：模型可以接收诉求、辅助生成文书、检索适用规则，而调解组织、程序把关和案件办理责任仍须落实到人。”长期关注数字政府建设的东南大学计算机科学与工程学院教授邸世民说。
记者在采访中关注到，一些地方正探索“AI辅助预审+人工兜底复核”：对规则明确、材料规范、高频低风险的事项，优先纳入AI辅助预审范围；低风险且规则完备的环节可自动校验，存疑或高风险事项转人工复核，全程留痕、可审计。
从“建起来”到“用长久”
新问题随之而来：上线项目多了，不等于基层接得住、群众用得好。政务大模型要跨过演示和试点阶段，成为稳定的日常服务，既要算清建设账，也要算好运营账、安全账。
首先是钱。算力采购、语料治理、运维人力、人员培训和合规管理，样样需要投入。此前，一些部门各自建设，也带来重复投入、算力分散、知识库难以共享等隐忧。从此类平台建设投入的一般情况看，建设成本主要涵盖算力采购、数据治理、数字人制作等费用，其中算力占比六到七成。
平台上线，并不意味着投入停止。有相关负责人介绍，模型API调用服务按平台规则计费，语音识别、向量模型等还要单独计费，年度调用费用取决于词元消耗。比持续计费更考验耐心的，是知识库日常维护。比如，盐都区的“晓都数字人”每月都要“补课”：数据局联合人社、住建等部门更新完善知识库；政策文件、办事指南、材料清单一旦变化，须经相关单位审核后即时更新。遇到暂时答不上来的问题，工作人员还会持续收集记录，再交由相关部门补充标准回答。
算力租赁、模型调用是看得见的花费，知识维护、部门协同则是长期投入的“幕后功夫”。比算清成本更不能含糊的，是守住安全边界。政务大模型一旦接入业务系统，处理的就不仅是公开政策，还可能涉及身份信息、经营数据和办件材料。模型用哪家、数据放哪里、谁有权调用、调用过程能否追溯，都是落地前必须回答的问题。
“从‘实验室理想’到‘工业级落地’，中间还隔着复杂场景的泛化能力。”邸世民说，实验环节里答得再漂亮，真到一线复杂环境里，模型也可能“熄火”。他认为，模型在复杂场景中能否稳定运行，解决的是“能不能用”的问题；数据能否在明确边界内共享和调用，则决定了它“能用到多深”。从通用模型走向政务专用，既要提升技术可靠性，也要把分类分级、授权使用和安全合规的要求落到具体流程中——安全合规不是上线前的一道“附加题”，而是贯穿数据调用、业务协同和日常运行全过程的硬约束。
吴江区市场监管局就经历过一次技术路线调整。初期使用的国外开源框架暴露安全风险后，项目一度停滞。在北京大学电子政务研究院建议下，团队改为本地部署DeepSeek、通义千问等模型，并接入国产智能体平台，在沙盒环境中运行，同时配套权限控制和安全审计措施，以降低数据外泄和越权调用风险。这一“转”，看似慢了半拍，实则把住了政务AI的生命线。
政务大模型能否“熟练上岗”，不只看答得多快、说得多顺，也不只看办件量、办结时长等效率指标，还要看建设是否集约、运营是否持续、安全是否守牢，以及群众能否真正获得便利、程序责任能否落实到位。
毕竟，治理的“聪明”，不只取决于模型有多强。唯有技术方案与治理体系同步完善，AI“办事员”才能从演示屏上的亮点，化为窗口前稳定可靠的日常服务。
新华日报·交汇点记者 林元沁 许愿 杨民仆 实习生 陈静怡
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