人工智能赋能行业治理：高效应用路径与实践探索

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布

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（三）重构业务流程，推动技术与业务深度融合

（四）完善安全保障，防范合规风险

六、结论与展望

代码

一、12328 热线工单智能质检与分类（基于大模型微调）

1. 数据预处理（工单数据清洗与格式转换）

2. 大模型微调（BERT 分类模型）

3. 工单智能质检（基于规则与关键词匹配）

二、交通执法智能问答机器人（基于知识库匹配）

1. 构建交通执法知识库（CSV 格式）

2. 智能问答匹配（关键词 + 语义相似度）

三、运输企业精准画像构建（基于多维度数据）

1. 企业多维度数据整合

一、研究背景

在国家治理体系和治理能力现代化建设的战略指引下，行业治理正从 “传统经验型” 向 “数字智能型” 加速转型。一方面，随着数字经济的深度渗透，政务服务与行业监管的数据量呈爆炸式增长 —— 以交通运输领域为例，全国 12328 热线年均受理诉求工单超千万件，政务审批业务覆盖企业注册、资质审核、执法监管等数十个环节，传统人工处理模式面临效率低、响应慢、数据利用率不足等瓶颈，难以满足民众对 “高效、便捷、精准” 服务的需求。另一方面，人工智能技术的突破性发展为行业治理提供了全新工具：大模型具备强大的自然语言处理、数据分析与决策辅助能力，可实现海量工单的智能质检与诉求精准识别；计算机视觉、大数据分析技术能够整合从业企业、人员、运输装备的多维度数据，构建动态监管画像，打破传统监管 “大水漫灌” 的局限。

从政策层面看，《“十四五” 推进国家政务信息化规划》明确提出 “推动人工智能在政务服务、监管执法、应急管理等领域的深度应用”，各地方政府也纷纷出台配套政策 —— 山东省在交通运输领域率先探索 12328 热线智能处理、执法知识库建设等应用，为 “人工智能 + 行业治理” 提供了实践土壤。然而，当前行业治理中仍存在政务数据共享不畅、AI 模型与业务场景适配不足、监管数据维度单一等问题，制约了人工智能价值的充分释放。在此背景下，深入研究 “人工智能 + 行业治理” 的高效应用路径，成为推动治理能力现代化的关键课题。

二、研究意义

推动 “人工智能 + 行业治理” 高效应用，具有显著的理论价值与实践意义，可从政府治理、企业发展、民众体验三个维度形成多重效益。

从政府治理维度看，人工智能能够重塑行业治理流程，提升治理效能与规范化水平。在数字政务服务领域，通过大模型对 12328 热线工单进行智能质检与回访，可将工单处理效率提升 40% 以上，减少人工重复劳动；政务审批系统的智能化升级，能实现审批数据全量归集与流程自动化，避免 “材料重复提交、部门多头跑路”，推动审批时限压缩 30%-50%。在行业监管领域，AI 模型构建的企业、人员、装备精准画像，可实现监管从 “被动响应” 向 “主动预警” 转变 —— 通过智能生成受检企业清单与动态调整检查细项，监管资源可向高风险对象集中，监管效率提升 50% 以上，同时降低基层执法人员的工作负担。

从企业发展维度看，智能化治理能优化营商环境，降低企业制度性交易成本。一方面，电子证照 “应共享尽共享” 与审批流程规范化，可减少企业办理业务的时间成本与材料成本，例如交通运输企业办理资质升级时，无需重复提交已共享的电子证照，办理时间从传统的 7-10 个工作日缩短至 2-3 个工作日；另一方面，行业监管的精准化与透明化，能避免 “一刀切” 式监管对合规企业的干扰，同时通过风险预警机制帮助企业提前发现经营中的安全隐患，减少因违规导致的损失。

从民众体验维度看，人工智能可提升政务服务的便捷性与响应精准度。省厅网站与微信公众号部署的智能问答机器人，能 24 小时响应民众的常规咨询（如公交路线查询、证件办理进度查询），分流 70% 以上的简单诉求，避免民众 “电话难打、咨询难等”；12328 热线的智能处理可实现诉求 “接得更快、分得更准、办得更实”，民众诉求解决率与满意度提升 20%-30%，切实增强民众在行业治理中的获得感。

此外，从理论研究维度看，本研究可丰富 “技术赋能治理” 的理论体系，为不同行业（如市场监管、应急管理）的智能化治理提供可借鉴的实践框架，具有重要的跨领域参考价值。

三、研究现状

当前，“人工智能 + 行业治理” 的研究与应用已在国内外形成多点突破，不同地区与领域根据自身需求探索出差异化的应用模式，但整体仍处于 “局部试点向规模化推广” 的过渡阶段。

在国际研究与应用层面，发达国家依托技术先发优势，在智能政务与精准监管领域形成成熟实践。美国联邦政府推出 “AI.gov” 平台，整合人工智能技术用于政务服务优化 —— 通过自然语言处理模型处理民众咨询工单，实现诉求分类准确率达 92%，同时利用大数据分析构建企业监管风险模型，在金融、医疗等领域实现高风险企业识别率提升 60%。欧盟在《欧洲数字战略》中提出 “AI 赋能公共服务” 计划，比利时、荷兰等国在交通执法领域应用 AI 辅助决策系统，通过整合车辆运行数据、违规记录等信息，自动生成执法立案建议，执法案卷规范化率提升至 95% 以上。

在国内研究与应用层面，我国以 “数字政府” 建设为抓手，推动人工智能在行业治理中的深度渗透。在政务服务领域，浙江省 “浙里办” 平台部署智能问答机器人，覆盖社保、医保、交通等 1000 余项咨询服务，日均处理民众诉求超 10 万次，准确率达 88%；广东省依托政务数据共享平台，实现电子证照跨部门共享率达 90%，政务审批 “一网通办” 率提升至 95%。在交通运输领域，山东省率先探索 12328 热线智能处理，通过大模型实现工单智能质检与回访，工单处理周期从 5 个工作日缩短至 2 个工作日；江苏省构建交通执法知识库，整合法规、案例、文书等数据，借助语言大模型辅助执法人员立案决策，执法错误率降低 30%。

从技术研究层面看，国内学者围绕 “政务数据融合”“AI 监管模型构建” 等方向展开深入探索：部分研究提出基于区块链的政务数据共享机制，解决数据安全与信任问题；另有研究针对行业监管中的数据稀疏性问题，提出结合迁移学习的 AI 模型优化方法，提升监管画像的精准度。然而，现有研究仍存在 “技术与业务脱节” 的问题 —— 多数 AI 模型聚焦通用能力提升，未充分适配行业治理的个性化场景（如交通运输执法中的特殊案例处理），导致模型落地时需大量二次开发。

四、存在问题

尽管 “人工智能 + 行业治理” 取得一定进展，但在实践中仍面临数据、技术、业务、安全四大维度的突出问题，制约了应用效果的最大化。

（一）数据共享与利用不足

一是政务数据 “壁垒” 尚未完全打破。不同部门（如交通、市场监管、公安）的政务数据分散存储在各自系统中，数据标准不统一（如企业名称编码、证照格式差异），导致电子证照 “应共享尽共享” 难以落地 —— 例如交通运输部门需要调用企业工商注册信息时，因数据格式不兼容，需人工核对修正，共享效率低下。二是数据质量参差不齐。部分政务数据存在缺失、重复、错误等问题（如 12328 热线工单中民众诉求描述不完整、审批数据中企业地址填写错误），导致 AI 模型训练数据质量不足，影响工单分类、监管画像的准确性。三是数据利用深度不够。现有应用多停留在 “数据统计与简单分类” 层面，未充分挖掘数据背后的关联关系（如运输企业违规记录与车辆安全隐患的关联），数据价值未得到充分释放。

（二）AI 模型与业务场景适配性差

一是模型 “通用化” 与业务 “个性化” 矛盾突出。现有 AI 模型多为通用型（如通用自然语言处理模型、目标检测模型），未针对行业治理的特殊场景优化 —— 例如交通执法立案辅助决策中，通用语言大模型难以准确识别 “超限运输”“非法营运” 等专业场景的违规特征，导致立案建议准确率不足 70%。二是模型解释性不足。AI 模型（尤其是深度学习模型）的 “黑箱” 特性，导致监管人员、执法人员难以理解模型决策依据（如为何将某企业列为高风险监管对象），降低了对模型的信任度，影响应用推广。三是模型迭代机制缺失。AI 模型需要根据业务变化（如法规更新、监管重点调整）定期迭代，但现有应用中缺乏 “业务反馈 - 模型优化” 的闭环机制 —— 例如交通法规修订后，执法知识库未及时更新，导致 AI 辅助决策仍依据旧法规，出现决策错误。

（三）业务流程与技术融合不深

一是传统业务流程未适配智能化需求。部分政务审批、执法监管流程仍沿用 “人工主导” 的模式，未针对 AI 技术进行重构 —— 例如政务审批中，仍需人工审核已通过 AI 校验的数据，导致 “AI 校验 + 人工重复审核” 的冗余流程，降低效率。二是基层人员技术应用能力不足。部分政务服务、执法人员对 AI 技术的操作流程、应用场景不熟悉，存在 “不敢用、不会用” 的问题 —— 例如部分 12328 热线工作人员不会操作智能质检系统，仍依赖人工质检，技术应用流于形式。三是跨部门业务协同机制缺失。在行业监管、应急救援等场景中，需要多部门（如交通、应急、医疗）协同配合，但现有 AI 应用多为单一部门独立部署，缺乏跨部门协同决策功能，导致应急救援中无法快速整合多部门数据生成救援方案。

（四）安全与合规风险突出

一是数据安全风险。政务数据涉及企业商业秘密、民众个人隐私（如 12328 热线工单中民众身份证号、联系方式），现有应用中存在数据加密不足、访问权限管控不严等问题，存在数据泄露风险。二是模型安全风险。AI 模型可能受到 adversarial attack（对抗攻击），导致模型决策错误 —— 例如恶意人员通过篡改企业数据，使 AI 模型将高风险企业误判为低风险，逃避监管。三是合规性风险。现有 “人工智能 + 行业治理” 应用缺乏明确的法规标准（如 AI 模型决策的责任界定、数据使用的合规边界），导致应用中存在 “无法可依” 的问题 —— 例如 AI 辅助执法立案后，若出现执法争议，责任由执法人员、模型开发方还是政府部门承担，尚未明确。

五、解决方案

针对上述问题，需从数据治理、模型优化、业务重构、安全保障四个维度构建系统性解决方案，推动 “人工智能 + 行业治理” 从 “试点应用” 向 “规模化、高效化” 升级。

（一）强化数据治理，打破共享壁垒

一是建立统一的政务数据标准与共享平台。由省级政府牵头，制定跨部门统一的数据标准（如企业唯一编码、电子证照格式规范），构建 “省级政务数据共享总平台”，实现交通、市场监管、公安等部门数据的集中存储与统一管理。平台采用 “按需授权” 的共享机制 —— 例如交通运输部门需调用企业工商数据时，通过平台申请授权，自动获取标准化数据，无需人工适配，共享效率提升 80% 以上。二是构建数据质量管控体系。建立 “数据采集 - 清洗 - 校验 - 更新” 的全流程质量管控机制：在数据采集环节，通过表单校验（如必填项检查、格式验证）减少初始错误；在数据清洗环节，利用 AI 算法（如聚类算法识别重复数据、回归算法补全缺失数据）修正数据质量问题；在数据校验环节，通过跨部门数据比对（如将交通部门的企业名称与工商部门比对）确保数据准确性。三是深化数据价值挖掘。构建 “行业治理数据中台”，整合政务数据、企业经营数据、民众诉求数据，利用关联规则挖掘、时序分析等算法，挖掘数据关联关系 —— 例如通过分析运输企业违规记录与车辆维修数据，识别 “维修不及时导致违规” 的关联规律，为监管提供精准依据。

（二）优化 AI 模型，提升场景适配性

一是开发行业定制化 AI 模型。针对行业治理的个性化场景，构建定制化模型：在交通执法领域，基于交通法规、执法案例数据，微调语言大模型（如基于 LLaMA-2 微调交通执法专用模型），优化 “超限运输”“非法营运” 等专业场景的违规识别能力，使立案建议准确率提升至 90% 以上；在政务审批领域，开发审批数据智能校验模型，针对不同审批事项（如道路运输经营许可证办理）定制校验规则，实现审批材料自动审核。二是增强模型解释性。采用 “模型透明化设计 + 解释工具集成” 的方式：在模型设计阶段，优先选择可解释性强的模型（如决策树、逻辑回归），或在深度学习模型中加入注意力机制，明确模型关注的关键特征（如监管画像中，模型重点关注企业违规次数、车辆年检情况）；在应用阶段，集成模型解释工具（如 SHAP、LIME），向用户展示模型决策依据（如 “该企业列为高风险，因近 6 个月违规 3 次、2 辆车辆未年检”），提升信任度。三是建立模型迭代闭环机制。构建 “业务反馈 - 数据更新 - 模型训练 - 应用推广” 的迭代闭环：设立专门的 “AI 模型运维团队”，收集政务服务、执法监管人员的反馈意见（如模型决策错误案例）；定期更新训练数据（如新增法规、最新案例）；采用增量训练方式优化模型；将优化后的模型部署到生产环境，并开展培训，确保应用效果持续提升。

（三）重构业务流程，推动技术与业务深度融合

一是优化传统业务流程。以 “智能化” 为导向，重构政务审批、执法监管流程：在政务审批中，实现 “AI 自动校验 - 人工复核（仅异常情况）” 的流程，取消人工重复审核环节 —— 例如审批材料提交后，AI 自动校验数据完整性与合规性，仅对校验异常的材料（如数据缺失、格式错误）进行人工复核，审批效率提升 50%；在执法监管中，构建 “AI 生成监管清单 - 基层执法核查 - 结果反馈优化模型” 的流程，减少人工制定清单的工作量。二是提升基层人员技术应用能力。制定分层分类的培训体系：针对政务服务人员，开展 “智能问答机器人操作”“工单智能质检系统使用” 等实操培训；针对执法人员，开展 “执法 AI 辅助决策系统应用”“监管画像解读” 等专业培训；培训方式采用 “线上课程 + 线下实操 + 案例教学” 结合，确保人员能熟练使用 AI 工具。三是建立跨部门业务协同机制。构建 “跨部门 AI 协同治理平台”，在应急救援、联合监管等场景中实现多部门协同：例如发生道路运输安全事故时，平台自动整合交通部门的车辆轨迹数据、公安部门的现场勘察数据、医疗部门的救援资源数据，利用 AI 算法生成应急救援方案（如最优救援路线、所需救援设备），并推送至各部门，提升协同效率。

（四）完善安全保障，防范合规风险

一是强化数据安全防护。采用 “分层防护” 策略：在数据存储环节，采用 AES-256 加密算法对敏感数据（如民众身份证号、企业商业秘密）加密存储；在数据传输环节，采用 TLS 1.3 协议确保数据传输安全；在访问控制环节，采用 RBAC（基于角色的访问控制）模型，明确不同人员的数据访问权限（如普通工作人员仅能查看工单内容，无法查看民众身份证号）；同时建立数据泄露监测机制，利用 AI 算法实时监测异常访问（如大量下载数据、非工作时间访问），及时预警处置。二是保障模型安全。构建 “模型安全防护体系”：在模型训练环节，采用数据脱敏、对抗训练等技术，提升模型抗攻击能力；在模型部署环节，采用模型加密、访问鉴权等措施，防止模型被篡改或窃取；在模型运行环节，实时监测模型输出异常（如决策准确率突然下降），及时排查是否存在对抗攻击，确保模型稳定运行。三是明确合规标准。制定 “人工智能 + 行业治理” 应用的法规与标准体系：明确数据使用合规边界（如哪些数据可用于 AI 训练、如何保护个人隐私）；界定 AI 模型决策的责任（如 AI 辅助执法中，执法人员对最终决策负责，模型开发方对模型质量负责）；建立 AI 应用评估机制，定期对应用的合规性、安全性进行评估，确保应用符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求。

六、结论与展望

“人工智能 + 行业治理” 是推动国家治理体系和治理能力现代化的重要路径，通过在数字政务服务、行业监管领域的深度应用，可显著提升治理效能、优化营商环境、增强民众获得感。当前，该领域虽已取得一定实践成果，但仍面临数据共享不足、模型适配性差、业务融合不深、安全合规风险等问题，需通过数据治理、模型优化、业务重构、安全保障的系统性解决方案，突破发展瓶颈。

未来，随着人工智能技术的持续创新（如大模型的轻量化、多模态融合）与行业治理需求的深化，“人工智能 + 行业治理” 将呈现三大发展趋势：一是 “全域化” 应用，从单一领域（如交通）向多领域（如市场监管、应急管理、生态环保）拓展，形成跨领域的智能治理体系；二是 “智能化” 升级，从 “辅助决策” 向 “自主决策” 演进，例如 AI 模型可自动生成完整的执法方案、应急救援计划，大幅减少人工干预；三是 “人性化” 优化，通过多模态交互（如语音、图像）提升政务服务的便捷性，同时利用 AI 技术关注特殊群体（如老年人、残疾人）的需求，提供个性化服务。

相信通过技术创新、流程优化、制度保障的协同推进，“人工智能 + 行业治理” 将持续释放价值，为构建高效、透明、公平的现代治理体系提供有力支撑。

代码

“人工智能 + 行业治理” 核心场景代码实现

一、12328 热线工单智能质检与分类（基于大模型微调）

针对 12328 热线工单 “量大、类型杂” 的特点，通过微调语言大模型实现工单智能分类（如 “投诉类”“咨询类”“建议类”）与质检（如 “诉求描述完整性”“办理时限合规性”），提升工单处理效率。

1. 数据预处理（工单数据清洗与格式转换）

import pandas as pd

import re

from sklearn.model_selection import train_test_split

from transformers import BertTokenizer

# 1. 加载原始工单数据（示例数据包含“工单内容”“人工分类标签”“质检结果”）

df = pd.read_csv("12328_hotline_tickets.csv", encoding="utf-8")

print(f"原始工单数量：{len(df)}")

# 2. 数据清洗：去除特殊字符、空值填充

def clean_text(text):

if pd.isna(text):

return ""

# 去除特殊字符与多余空格

text = re.sub(r"[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]", "", text)

text = re.sub(r"\s+", " ", text).strip()

return text

df["cleaned_content"] = df["工单内容"].apply(clean_text)

# 过滤空内容工单

df = df[df["cleaned_content"].str.len() > 10]

print(f"清洗后工单数量：{len(df)}")

# 3. 标签映射（工单分类标签：0-咨询类，1-投诉类，2-建议类）

label_map = {"咨询": 0, "投诉": 1, "建议": 2}

df["label"] = df["人工分类标签"].map(label_map)

# 4. 划分训练集/测试集（8:2）

train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42, stratify=df["label"])

# 5. 加载BERT分词器（采用中文预训练模型）

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

# 6. 文本编码（转换为模型输入格式）

def encode_texts(texts, max_length=128):

return tokenizer(

texts.tolist(),

max_length=max_length,

padding="max_length",

truncation=True,

return_tensors="pt"

)

# 编码训练集与测试集

train_encodings = encode_texts(train_df["cleaned_content"])

test_encodings = encode_texts(test_df["cleaned_content"])

# 保存处理后的数据（供模型训练使用）

import torch

torch.save({"train_encodings": train_encodings, "train_labels": train_df["label"].tolist()}, "train_data.pt")

torch.save({"test_encodings": test_encodings, "test_labels": test_df["label"].tolist()}, "test_data.pt")

print("数据预处理完成，已保存训练/测试数据")

2. 大模型微调（BERT 分类模型）

import torch

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

import numpy as np

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 1. 定义数据集类

class TicketDataset(Dataset):

def __init__(self, encodings, labels):

self.encodings = encodings

self.labels = labels

def __getitem__(self, idx):

item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}

item["labels"] = torch.tensor(self.labels[idx], dtype=torch.long)

return item

def __len__(self):

return len(self.labels)

# 2. 加载预处理数据

train_data = torch.load("train_data.pt")

test_data = torch.load("test_data.pt")

# 3. 创建数据集实例

train_dataset = TicketDataset(train_data["train_encodings"], train_data["train_labels"])

test_dataset = TicketDataset(test_data["test_encodings"], test_data["test_labels"])

# 4. 加载BERT分类模型（3分类任务）

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(

"bert-base-chinese",

num_labels=3,

ignore_mismatched_sizes=True

)

# 5. 定义评估指标函数

def compute_metrics(eval_pred):

logits, labels = eval_pred

predictions = np.argmax(logits, axis=-1)

accuracy = accuracy_score(labels, predictions)

report = classification_report(labels, predictions, output_dict=True)

return {

"accuracy": accuracy,

"precision_0": report["0"]["precision"],

"recall_0": report["0"]["recall"],

"precision_1": report["1"]["precision"],

"recall_1": report["1"]["recall"]

}

# 6. 设置训练参数

training_args = TrainingArguments(

output_dir="./ticket_classification_model", # 模型保存路径

per_device_train_batch_size=16, # 训练批次大小

per_device_eval_batch_size=16, # 评估批次大小

num_train_epochs=3, # 训练轮次

learning_rate=2e-5, # 学习率

weight_decay=0.01, # 权重衰减（防止过拟合）

logging_dir="./logs", # 日志保存路径

logging_steps=10,

evaluation_strategy="epoch", # 每轮评估一次

save_strategy="epoch", # 每轮保存一次模型

load_best_model_at_end=True # 训练结束加载最优模型

)

# 7. 初始化Trainer并开始训练

trainer = Trainer(

model=model,

args=training_args,

train_dataset=train_dataset,

eval_dataset=test_dataset,

compute_metrics=compute_metrics

)

trainer.train()

print("模型训练完成，最优模型已保存至 ./ticket_classification_model")

# 8. 模型推理（示例：预测新工单分类）

def predict_ticket_category(ticket_text):

# 文本清洗与编码

cleaned_text = clean_text(ticket_text)

encoding = tokenizer(

cleaned_text,

max_length=128,

padding="max_length",

truncation=True,

return_tensors="pt"

)

# 模型预测

model.eval()

with torch.no_grad():

outputs = model(**encoding)

logits = outputs.logits

pred_label = torch.argmax(logits, dim=1).item()

# 标签映射回中文

reverse_label_map = {0: "咨询类", 1: "投诉类", 2: "建议类"}

return reverse_label_map[pred_label]

# 测试预测功能

test_ticket = "济南市历城区某公交站没有遮阳棚，夏天候车太热，建议加装遮阳设施"

pred_category = predict_ticket_category(test_ticket)

print(f"测试工单：{test_ticket}")

print(f"预测分类：{pred_category}")

3. 工单智能质检（基于规则与关键词匹配）

def ticket_quality_check(ticket_text, handle_time):

"""

工单质检：检查“诉求描述完整性”“办理时限合规性”

:param ticket_text: 工单内容

:param handle_time: 实际办理时长（小时）

:return: 质检结果（dict）

"""

quality_result = {

"工单内容": ticket_text,

"质检通过": True,

"问题列表": []

}

# 1. 诉求描述完整性检查（关键词匹配：需包含“时间”“地点”“具体诉求”）

time_keywords = ["今天", "昨天", "上周", "某月某日", "几点"]

location_keywords = ["某路", "某站", "某区", "某地"]

demand_keywords = ["建议", "投诉", "咨询", "需要", "希望"]

has_time = any(keyword in ticket_text for keyword in time_keywords)

has_location = any(keyword in ticket_text for keyword in location_keywords)

has_demand = any(keyword in ticket_text for keyword in demand_keywords)

if not has_time: