智能體深入政務場景，百融智能打開公共服務新空間

過去十余年，從政務服務“一網通辦”到城市運行“一網統管”，數字政府建設基本完成了系統搭建和數據匯聚，但系統上線并不等同于體驗升級：群眾仍可能看不懂政策、找不到入口，基層工作人員也常常需要在多個系統之間反復查詢、錄入和流轉。

如今大模型與智能體技術的出現，正在推動政務服務邁向更智能化的新篇章。AI正從政務系統的輔助工具走向公共服務和基層治理的業務鏈條，一場從“數字政府”向“智能政府”的深層轉型由此展開。

政務AI走出“問答框”，開始進入真實業務流程

政務服務是一個典型的高復雜場景，一端連接著群眾和企業大量高頻、具體且差異化的需求，另一端則連接著政策文件、辦事指南、權責清單以及跨層級、跨部門的業務流程。即便只是一個看似簡單的問題，也可能涉及申請人身份、年齡、戶籍、收入、材料有效期等多個條件，需要在不同政策條款之間進行判斷。

這決定了，政務AI不能停留在通用知識問答層面。它既要理解群眾用生活化語言表達的真實意圖，也要找到準確、有效的政策依據；既要告訴用戶“是什么”，還要進一步說明“怎么辦、去哪里辦、需要什么材料”。如果涉及事項辦理，還需要在權限范圍內連接業務系統、推動流程流轉，并對每一步操作留下可核查的記錄。

因此，政務領域需要的并不是一個無所不答的“聊天機器人”，而是一套能夠理解知識、銜接流程、執行任務并接受治理的智能化體系。其價值也不在于回答了多少問題，而在于能否降低制度信息的理解門檻，縮短群眾與公共服務之間的距離。

百融智能（百融云創，6608.HK）近年來圍繞企業級AI Agent形成的技術體系，正向這一方向延展。與單純提供模型接口不同，百融智能的技術路徑強調以真實崗位和業務結果為導向，通過行業模型、知識增強、語音交互、任務編排以及多智能體協同，將復雜任務拆解為可執行、可驗證的業務環節，使AI能夠很好的協助完成一項工作。

這一邏輯已經在基層政務服務中得到體現。近日，百融智能與北京市朝陽區望京街道聯合推出民生服務智能小助手——“望暖暖”，并將其接入“望京新語”官方公眾號，為轄區近20萬居民提供7×24小時民生政策咨詢和辦事引導，覆蓋養老、社會救助、計劃生育、退役軍人服務、醫療健康、殘疾人服務等重點民生領域。

對居民而言，“望暖暖”面對的并不是抽象的政策命題，而是“老人補貼如何申請”“低保辦理需要哪些材料”“附近哪里有養老助餐點”等具體問題。過去，居民可能需要搜索多份文件、撥打多個電話，或者前往窗口咨詢；現在，AI可以根據政策知識和辦事流程，將分散的信息轉化為更容易理解和執行的指引。

智能體正在成為新型政務生產力

基層政務工作的一個突出矛盾，是有限的人力需要應對大量重復性事務。政策查詢、表格填寫、材料核驗、熱線記錄、工單分撥、會議紀要和數據匯總，占用了基層工作人員大量時間。許多工作并非缺乏制度依據，而是政策分散、系統割裂、信息檢索和流程銜接成本較高。

智能體的價值，在于把人的經驗、政務知識與業務流程轉化為可以協同運轉的數字能力。在政務服務端，AI可以承擔政策咨詢、材料預審、辦事指引和進度查詢；在窗口與熱線場景中，可以輔助工作人員實時檢索政策、生成規范話術并推薦后續流程；在政務辦公端，則可參與公文摘要、會議紀要、信息歸集、數據問詢和材料初稿生成，減少事務性工作的重復消耗。

當智能體進一步連接事件中心、工單系統和城市運行平臺，其作用還可以進一步延伸至輔助處置。通過理解多源信息，AI能夠對群眾訴求進行分類，識別事件類型和責任部門，輔助工單分撥、進度跟蹤與風險提示，推動基層治理從接訴即辦向未訴先辦、從被動響應向主動發現轉變。

不過，這并不意味著AI將替代政務人員作出公共決策，而是把基層人員從機械性勞動中釋放出來。“硅基員工”在政務領域的價值，并不是創造一個虛擬的崗位替代者，而是形成一種新型人機協同關系。

智能政府，關乎治理能力的系統性升級

政務場景也是AI落地門檻最高的領域之一。一般消費級應用偶爾出現答案偏差，可能只會影響使用體驗；但在政務服務中，一條過期政策、一次材料指引錯誤或一個權限邊界失守，都可能增加群眾辦事成本，甚至影響政府公信力。

因此，AI+政務越向業務深處推進，安全、準確和可治理就越重要。模型能不能回答問題，只是第一道門檻；知識依據是否權威、政策更新能否及時同步、數據調用是否符合權限、辦理過程能否追溯、異常情況能否轉交人工，才是決定政務AI能否規模化應用的關鍵。

這也使政務AI呈現出與消費級大模型不同的競爭邏輯。它比拼的不是模型參數和對話流暢度，而是能否構建覆蓋模型、知識、流程、權限和審計的一整套工程體系，能否把通用能力轉化為穩定運行的公共服務能力。

百融智能提出的企業級AI Agent模式，試圖回應的正是這一命題。其核心并非向政務部門交付一個孤立模型，而是通過專屬模型、知識增強、多智能體協作、流程自動化以及治理審計能力，將AI放進邊界相對清晰的崗位和流程中，并借助業務反饋持續優化。在這一體系下，模型負責理解與生成，知識庫提供可信依據，智能體完成任務拆解和工具調用，平臺則對權限、過程與結果進行統一管理。

從商業層面看，這也意味著政務AI的價值評估方式將發生變化。過去，數字政府項目往往以系統是否建成、功能是否上線作為主要驗收標準；進入智能體階段，響應準確率、事項辦結效率、人工工作量降低程度以及群眾滿意度等真實結果，將成為更重要的衡量維度。技術服務商需要交付的，不再只是軟件和功能，而是持續、穩定且可驗證的服務效果。

由此來看，智能政府并不是在原有系統中簡單增加一個AI入口，而是公共服務供給方式、政府內部協同機制和治理能力的一次系統性升級。

這一輪政務智能化升級，改變的不只是公眾獲取服務的方式，更將影響政府內部的信息處理、流程協同與資源配置效率。當技術最終沉入這些具體而細微的公共服務場景，AI才真正從產業熱詞轉化為治理能力。