政务服务正经历从系统建设到用户运营的关键转型，但大模型的应用仍停留在功能叠加层面。本文将深入剖析用户办事全流程中的六大关键节点——查、看、问、约、办、评，揭示如何通过AI技术重构政务服务体验，实现从孤立工具到全程服务的质变。

到年底了，很多政府部门和相关企业都在着手做来年的规划。

复盘过去一年，梳理问题、总结经验、规划重点，本身就是一项常规动作。

但在政务服务领域，越来越多的讨论开始集中在同一个问题上：系统越来越多，能力越来越全，用户体验却并没有同步变好：找不到、看不懂、问不清、办不顺，最后仍然依赖线下窗口或电话咨询来完成关键确认。

这背后，往往并不是某一个系统做得不好，而是一个更本质的转变正在发生——政务服务正在从“系统建设阶段”，进入“用户运营阶段”。

在系统建设阶段，关注的是“功能有没有、流程通不通”；而在用户运营阶段，真正需要回答的是：用户在一次完整办事过程中，是否被连续、清晰地服务。

也正是在这个背景下，大模型开始被寄予厚望。但现实中，大模型的落地方式往往仍停留在“功能叠加”层面：在某个系统里加一个智能问答，在某个页面接一个 AI 搜索。能力是有了，但体验并没有发生结构性改变。

原因在于，大模型如果仍然以“系统”为中心来部署，很容易沦为一个孤立的智能工具；而真正决定用户感受的，是它是否被放在了用户做决策、产生犹豫、容易放弃的关键节点上。

从用户视角看，一次典型的政务办事过程，其实可以被概括为六个连续动作：查信息、看指南、问细节、约时间、办事情、给反馈。

也就是常说的“查、看、问、约、办、评”。

这六个环节并不是人为设计的流程，而是用户在真实场景中自然形成的行为路径。

也恰恰是在这些环节中，政务服务体验最容易出现断裂，如果把这些问题拆散来看，每一个似乎都可以通过优化某个功能来解决；但放回到完整用户旅程中，会发现真正缺失的并不是单点能力，而是贯穿全程的理解、引导与判断。

基于这样的背景，我将尝试从用户整体办事场景出发，以“查、看、问、约、办、评”为主线，系统性地讨论大模型在政务服务中的落地可能性。（以下有部分参考案例是基于网上报道来引用，不一定能找到。）

这不是一份技术方案汇总，而是一种站在产品与运营视角下的场景拆解：在每一个关键节点，大模型究竟能替用户做什么，又该在什么地方保持克制。

01「查」：政务服务网 AI 智能搜

场景一：搜索结果页的智能呈现

1.1 用户痛点

很多政务用户的真实体验是：搜索结果虽然多，但“找不准、看不懂、用不上”。

原因很简单：用户通常只是模糊知道自己要办什么，却说不清官方名称，甚至不了解政策结构。于是，搜索结果页成了“信息堆”，用户得自己点开、比对、理解，心智成本高，稍复杂就放弃，转而打电话或去窗口。

1.2 解决方案

要解决这个问题，思路要反过来：不是“给用户一堆结果”，而是“帮用户把事情说清楚”。

• 搜索即服务：搜索页不只是入口，而是一个临时办事决策页，用户在这里就能判断下一步该干什么。
• 混合检索保障覆盖：采用“稀疏向量 + 稠密向量”策略。稀疏向量保证关键词匹配，稠密向量理解语义意图，弥补“用户怎么说”和“系统怎么写”的差距。
• 摘要+结构化呈现：大模型自动提取最相关政策、办事指南，生成顶部简明回答。同时，把线上入口、法规文件、政策解读聚合成结构化卡片，让用户“即搜即用”。

1.3 用户价值

用户在搜索页就能完成“判断+决策”。例如搜索“社保卡遗失”，结果直接显示：“可携带身份证去就近社保网点补办，或通过‘XX APP’线上申请，一般7个工作日办结。”

下方附“具体指南、线上入口、线下网点查询”，让用户不用跳转就能知道下一步该做什么。

1.4 参考案例

荆州市人民政府网“AI搜问一体化”：整合向量检索和大模型生成，将搜索与问答结合，用户输入自然语言即可得到结构化答案和办事入口，实现“搜索信息 → 获取服务”的转变。

场景二：查询意图深度理解与语义匹配

2.1 用户痛点

用户常用口语、简称、经验词搜索，比如“酒证”“小店执照”“给孩子上户口”，系统如果只识别官方事项名，容易“查无结果”，让用户觉得系统不好用。

2.2 解决方案

• 百姓体同义词库：收集群众高频口语表达，并与官方事项名建立映射。例如“酒证”→“食品经营许可证”，“新生儿上户口”→“出生登记”。
• 语义向量匹配：用户查询和事项库文本均转为语义向量，通过相似度匹配召回相关内容，即便用户一句官方词都没说，也能准确命中。

2.3 用户价值

降低语言门槛，政务服务更“接地气”。无论大学生查“租房补贴”，还是个体户办“小店营业执照”，系统都能理解并直达目标。用户体验流畅，线上渠道引流和留存显著提升。

2.4 参考案例

淮北市“智能推送”：通过“百姓话”作为入口，自动转化用户口语为官方术语，精准识别意图，推送关联信息，有效消解“官话门槛”。

总结，这两个场景在技术上共用底层能力（如语义向量模型），在体验上形成闭环。场景一（结果呈现） 则确保了用户“看得懂、办得快”，场景二（意图理解） 确保了用户“搜得对”。

02「看」：办事指南边看边问

场景三：办事指南核心信息智能摘要与高亮

3.1 用户痛点

政务办事指南篇幅长、信息密集，普通用户容易迷失。

例如办理“高校毕业生社保补贴”，用户最关心的“我符合条件吗？需要交哪些材料？多久能办完？”分散在全文各处，容易遗漏或误解，导致反复跑腿。

3.2 解决方案

用大模型结合自然语言处理（NLP）和知识图谱技术，把复杂指南变成“一眼看懂”的摘要：

• 多维度信息抽取：NLP模型自动识别“申请条件”“核心材料清单”“办理时限”“收费标准”“常见结果”等结构化模块。
• 知识图谱辅助：将提取的关键信息与政务事项知识图谱关联，确保摘要完整且逻辑清晰。
• 动态生成“一页纸摘要”：在页面顶部展示关键信息，核心限制高亮（如“非本市户籍需提供居住证”），秒抓重点。

3.3 用户价值

用户无需逐页阅读原文即可快速判断办事准备是否充分。

摘要以用户视角重组信息，关键点高亮，显著降低漏看或误读风险，帮助快速完成自我评估和材料准备，提高首次申报成功率和办事信心。

3.4 参考案例

深圳“i深圳”APP“办事指南导读”：对全市数万个事项进行结构化梳理和简化提炼，生成标准化摘要。使用后平均阅读时间缩短70%，退件率明显下降。

场景四：办事指南与上下文智能问答深度联动

4.1 用户痛点

静态指南无法解答个性化问题：用户阅读后仍有疑问，只能打电话或去窗口，耗时耗力，渠道割裂。

4.2 解决方案

在指南页嵌入基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的智能问答助手，实现“可交互、可追问”：

• 上下文感知问答：AI优先以当前指南全文及关联知识库（政策解读、常见问答、官方通告）生成答案，保证高相关性与权威性。
• 精准溯源与提示：AI回答可直接关联指南原文段落；对于未明确或可能变更的信息（如办公时间、地址）会提示“建议电话核实”，避免误导。
• 交互式反馈优化：用户提问行为数据回流，持续优化问答模型和知识库覆盖率。

4.3 用户价值

实现从“静态查阅”到“动态答疑”的体验升级。在准备材料、填写表格时，用户疑问可即时解决，形成“阅读-提问-确认”闭环。线上解决大量简单咨询需求，降低窗口压力，提升办事确定性和满意度。

4.4 参考案例

浙江“浙里办”APP智能客服：用户查看医保账户指南，可直接问共济对象范围、划转金额限制等，AI结合指南和政策精准回答，并引导下一步操作，有效分流线下和电话咨询量。

这两个场景共同构成“智能办事指南”的一体两翼：场景一（智能摘要） 解决“信息快速初筛”问题，场景二（智能问答） 解决“深度疑惑澄清”问题。

03「问」：政务服务网智能问答

场景五：办事指南页内嵌式“边看边问”

5.1 用户痛点

用户在查阅指南时产生的疑问即时且具体，但传统路径需要跳转或打电话，体验割裂，问题无法立即解决。

5.2 解决方案

在办事指南页面深度嵌入智能问答能力，打造“所阅即可问”的无缝体验：

• 上下文感知：在每个指南页侧边或底部固定“智能问答”悬浮窗，自动识别当前浏览事项，将其作为对话默认背景。
• 划线提问：用户对某一段文字无法理解，或有疑问。例如在“教师资格认定”划线“体检指定医院”，AI直接从“体检要求”章节提取信息作答。
• 平滑转接与闭环：当AI无法确认或用户选择“转人工”，系统自动将指南信息和对话历史同步给人工坐席，无需重复说明背景。

5.3 用户价值

用户疑问能在产生原地立即解决，体验连贯且高效。信息理解到行动的路径被显著缩短，增强了线上办事信心和页面交互性。

5.4 参考案例

广东“粤省事”小程序：用户在社保、公积金页可直接发起实时提问，实现“静态阅读→动态交互”，显著减少理解不清的咨询工单。

场景六：边聊边办网办大厅

6.1 用户痛点

传统流程“先查找、再阅读、后办理”线性割裂，用户带着办事目的来，却无法在对话中自然完成业务办理。

6.2 解决方案

建设具备业务理解和办理能力的对话式办事门户，实现“问答即服务，聊天即办理”：

• 任务型多轮对话与意图决策：系统通过深度学习模型理解用户口语化目标表达（如“我想开个能卖热食的小店”），通过多轮澄清提问确定关键信息（如线上经营或线下门店），最终生成核心事项清单。
• 对话内嵌办理与状态跟踪：确认事项后，AI在对话流中提供结构化办理指引，并嵌入“立即办理”“上传材料”“查看进度”按钮，用户无需跳转，即可完成从咨询到申办闭环。
• 人机协同处理复杂件：对于多部门或需主观裁量事务，AI将用户意图、对话历史和预填信息同步给人工专家，由专家继续完成深度服务，保证体验流畅。

6.3 用户价值

线上政务门户从“被动信息库”升级为“智能办事助手”。用户像与“数字公务员”对话，用自然语言表达需求，获得从咨询、引导到办理、跟踪的全流程服务，大幅降低办事门槛，提升线上完办率与用户粘性。

6.4 参考案例

杭州市“亲清在线”平台：企业可通过对话机器人咨询“申报高新技术企业”，机器人解读政策、基于企业画像引导完成条件自检、在线填报，并跳转至申报系统预填信息，实现“问办一体”。

这两个场景共同构成“智能问答”的立体化服务网络：场景一（边看边问）解决特定场景下的深度解惑问题，场景二（边聊边办）解决全局模糊需求的引导与办理问题。

04「约」动态最优时段与办事地点推荐

场景七：动态最优时段与地点推荐

7.1 用户痛点

预约选择盲目，用户难以判断“何时去、去哪办”最快，预约后线下体验不确定性高。

当前政务服务预约系统通常只展示可选的日期与时段，用户无法预知哪个时段、哪个服务大厅的实际排队情况更优。

这导致：热门时段扎堆、冷门大厅空置、体验落差大等问题。

7.2 解决方案

构建一个基于多源数据融合分析的 “智能预约推荐引擎” ，将“自主选择”转变为“最优推荐”。

• 多维度实时与历史数据分析：系统实时接入并分析各服务大厅的叫号数据（当前等待人数）、各事项的历史平均办理时长、本周各日/各时段的人流量峰值模型。
• 个性化最优解计算：结合用户选择的办理事项、其填写的偏好（如“优先最近距离”或“优先最短等待”），以及实时交通路况，通过算法模型动态计算并推荐1-3个“最优解”。
• 动态信息直观展示：在预约页面，以可视化方式清晰展示各大厅、各时段的“预计等待时长”与“推荐指数”，并明确标注“繁忙”、“空闲”等状态，辅助用户决策。

7.3 用户价值

将预约从“抢名额”提升为“享服务”。用户无需再做复杂的比较和猜测，系统提供的“数据驱动”推荐能显著降低其线下等待的预期和实际耗时，提升线下办事体验的确定性与满意度。

同时，从全局视角均衡引导办事流量，提升各服务大厅的资源利用率。

7.4 参考案例

北京市海淀区政务服务中心的“智能预约导办”系统：该系统整合大厅实时人流量、事项办理时长等数据，在“海淀通”APP预约时向用户智能推荐办理大厅和时段。试点后，核心大厅的拥堵情况得到缓解，部分街镇大厅的业务量提升了约20%，用户平均现场等待时间缩短了约25%。

“约”是“查、看、问”线上服务链条的最终落地环节，形成线上线下一体化闭环。

• 精准引导：用户在“查”与“看”环节明确办事事项后，可被一键引导至本事项的“智能预约”入口。
• 答疑前置：用户在“看”指南或通过“问”机器人咨询时，关于办理地点、时间的疑问，可直接关联并展示实时预约数据与推荐结果。
• 体验闭环：通过最优预约，确保了线上服务体验的优良能够延续到线下，避免线上便利被线下排队所抵消，从而全面提升政务服务全流程的用户获得感。

05「办」：政务服务网AI智能办

场景八：表单智能填充与联办推荐

8.1 用户痛点

在线填表过程繁琐易错，且事项关联性强导致用户容易遗漏，造成反复跑腿。

8.2 解决方案

构建“数据授权复用”与“业务规则驱动”的智能辅助填表与导办系统。

• “一键填充”与智能纠错：在用户明确授权下，系统可自动调取该用户过往成功办件中已核验过的个人/企业基础信息（如姓名、统一社会信用代码、注册地址等），并智能填充至新表单的对应字段。同时，对关键字段进行实时校验（如校验身份证号码、手机号格式），即时提示填写错误。
• “一件事”联办智能推荐：基于所办事项的业务规则图谱和用户画像，系统在用户提交当前表单前后，主动、精准地推荐相关联办的“套餐服务”。例如，当用户完成“有限责任公司设立登记”后，系统可弹出提示：“您已成功设立企业，为保障后续经营，建议您同步办理：① 公章刻制备案 ② 税务登记 ③ 社保开户”，并可一键跳转或批量加入申办清单。

8.3 用户价值

将用户从重复、低效的手动填表中解放出来，实现“填表不求人”，大幅提升填报准确率与效率。

通过主动、精准的联办推荐，变“人找服务”为“服务找人”，帮助用户一次性理清复杂办事链条，避免遗漏关键环节，实现“进一次门，办多件事”的集成服务体验。

8.4 参考案例

深圳市“i深圳”APP在企业开办专区，利用已归集的电子证照数据，可为新设企业实现营业执照信息、法定代表人信息的自动带入。同时，其“一件事一次办”主题服务，将开办企业涉及的执照、刻章、税务、社保等环节串联成“一个流程”，用户勾选后即可按顺序或并联办理，大幅简化了操作。

场景九：材料边上传边智能预审

9.1 用户痛点

材料问题发现严重滞后，导致反复补正，拉长整体办事周期。

9.2 解决方案

在前端部署实时材料预审AI，打造“即传即审，即错即改”的交互体验。

• 多维度实时预审：在用户选择文件或完成上传的瞬间，系统立即调用AI模型对材料进行多维度审查，包括但不限于：文件格式与大小、图像清晰度与方向、关键信息完整性（如身份证正反面、营业执照所有页码）、内容一致性（如申请表姓名与身份证姓名是否一致）。
• 精准定位与可视化引导：一旦发现问题，系统立即在对应材料旁以醒目方式标红提示，并明确指出问题所在（如“第二页法定代表人签字缺失”）。同时，提供该类型材料的标准化示例图或范本链接，让用户清晰知道“正确的要求是什么”，从而一次性修改到位。

9.3 用户价值

将材料审核环节从“事后纠错”变为“事前预防”。用户在提交前即可自行修正绝大部分常见错误，从而显著提高一次性通过率，将可能的办事周期从“天”级缩短至“分钟”级。

这极大提升了办事确定性和用户获得感，同时也将政务工作人员从繁重的格式性审查中解放出来，专注于实质性审批。

9.4 参考案例

上海市“一网通办”平台的“智能预审”功能，在市民办理诸如“居住证申领”等业务上传材料时，可即时对照片清晰度、文件类型等进行校验并提示。部分区级行政服务中心引入的智能收件系统，能对纸质材料进行高速扫描与AI预审，实现了类似效果，使窗口收件效率提升超过50%。

场景十：复杂流程的交互式向导办理

10.1 用户痛点

面对多部门、多环节、带分支条件的复杂办事流程，用户如同陷入迷宫，容易迷失方向，产生畏难情绪。

10.2 解决方案

将静态流程转化为动态、个性化的 “智能对话式向导” 。

• 条件判断与动态导航：系统将复杂的业务规则和流程图转化为决策树。用户启动办理后，向导会以清晰的问答形式（如“您的项目属于新建、改建还是扩建？”）逐步引导。用户每完成一步或回答一个问题，系统即根据其选择动态判断后续路径，并展示下一步的具体任务、材料和办理部门。
• 个性化清单与进度地图：系统实时生成一份专属的、可勾选的“个性化办理清单”，并配以可视化的“进度地图”，清晰标识出“当前所在位置”、“已完成环节”和“后续待办路径”。用户可随时保存进度，下次登录后续办。

10.3 用户价值

将令人望而生畏的复杂流程，拆解为一系列简单的、可操作的步骤。通过“一问一答”的引导，降低了专业门槛，让普通用户也能轻松驾驭专业事务。

清晰的进度可视化提供了掌控感和确定性，减少了因流程不明而产生的焦虑和放弃率，使得线上办理复杂事项成为可能。

10.4 参考案例

浙江省“企业投资项目在线审批监管平台3.0，针对投资项目审批这一超复杂流程，提供了“智能导办”服务。

系统根据项目类型、投资属性等初始信息，为项目生成独一无二的审批流程图，并告知当前阶段、已完成事项和下一步须知，实现了复杂流程的“一键导航”，被企业誉为“项目审批的GPS”。

这三个场景共同构成了“智能办”的完整服务链：从准备阶段（场景一填表推荐）、到提交阶段（场景二材料预审）、再到执行阶段（场景三流程引导），层层递进，确保办事全程顺畅。

06「评」：差评精准整改

场景十一：差评智能解析

11.1 用户痛点

用户负面评价往往描述模糊，归因困难，导致问题无法被精准定位，优化闭环断裂。

11.2 解决方案

利用自然语言处理（NLP）对差评文本进行情感分析和意图识别，抽取核心问题和对应环节。

• 识别环节与对象：例如“股东出资比例不会自动算”，系统解析为表单填写 → 出资比例字段 → 缺乏自动计算
• 自动分类和结构化：将非结构化反馈转化为标准化优化任务

11.3 用户价值

用户评价可以转化为可执行的任务，更方便运营和业务人员分辨与处理，从而提升服务质量和修复效率，更好地服务用户。

11.4 参考案例

电商和社交应用的智能反馈分析系统，会将用户评论自动分类并生成工单，加快迭代速度。

场景十二：自动化工单生成与闭环流转

12.1 用户痛点

即使发现问题，人工整理反馈生成工单效率低，优先级不明，处理周期长。

12.2 解决方案

• 系统自动关联问题到具体页面、字段或业务规则地址。
• 生成标准化工单，包含问题定位、用户原声、优化建议、优先级。
• 自动指派给相关产品或技术负责人，并可展示历史同类反馈次数，辅助决策。

12.3 用户价值

通过自动化生成工单，政府内部各部门能够清晰分工，减少推诿和沟通成本，确保问题及时处理，提高整体办事效率，同时提升服务闭环的可靠性。

12.4 参考案例

主流App会将App Store评论或客服对话自动解析，生成内部优化任务，驱动快速迭代。

最后的话

总结来看，政务服务的每一个动作环节——查、看、问、约、办、评——都不是孤立的节点，而是用户自然形成的完整旅程。

过去的系统建设阶段关注功能本身，而进入用户运营阶段后，真正的关键在于：用户能否在每一个决策点被清晰、连续地引导。

大模型的价值，不在于简单叠加功能，而在于嵌入用户决策链，提供即时理解、精准推荐与主动辅助，让用户的每一次操作都更顺畅、确定性更高。

对政府而言，这意味着服务效率提升、资源分配优化、线下压力降低；对企业和用户而言，则是体验更顺畅、操作更高效、满意度更高。

未来的政务服务，将不再是功能堆叠，而是通过智能化全程运营，实现“线上承接线下”的闭环价值，让每一次政务体验都更便捷、更可预期、更值得信赖。

希望带给你一些启发，加油！