党的十八大以来，我国高度重视技术创新在政务服务转型中的实践与赋能，大力促进人工智能在政务服务领域的深度融合。与传统人工智能技术相比，政务大模型具备模型驱动和动态优化的迭代升级能力，能够不断从实践场景中学习新知识，持续推动政务服务智能化水平的提升。而“高效办成一件事”是“互联网+政务服务”改革的一次深刻演进，标志着政务服务从“基本可行”向“优质高效”跨越式转变。作为引领人工智能新时代的革命性技术，大模型基于超强的深度学习能力和语言处理技术，为“高效办成一件事”提供新思路和新路径。

　　逻辑审视

　　政务大模型的技术特性与“高效办成一件事”的改革要点高度契合，细化了政务服务智能化升级的具体路径和整体框架，确保了从政务服务需求洞察到政务服务流程优化，再到政务服务质量持续提升的全链条闭合。

　　其一，政务大模型能实现政务服务需求的精准理解。在应对多元化且复杂的公共服务需求时，初级人工智能的智能算法在解析人类语言上存在局限，导致诸多政务服务智能化场景中存在“智能之名难副其实”的困境。在“高效办成一件事”改革中，“一件事”在价值导向的维度上深刻体现了民众最为关切与重视的需求是政务服务的核心议程。政务大模型的“数据理解”能力，融合文本挖掘、情感智能解析及主题构建等先进技术，从浩瀚的数据海洋中精准萃取关键信息片段，敏锐捕捉群众话语背后的真实意图与情感脉络，使得政府能够更加精准地识别不同群体、不同场景下的具体需求，精准锁定“一件事”，形成以需求为导向的政务服务模式。

　　其二，政务大模型能实现政务服务流程的跨界整合。“高效办成一件事”本质要求是“高效”，集中体现在对群众需求的敏捷响应上，优化从公民咨询解答、投诉处理到服务申请等各环节，大幅降低群众的行政负担。在人机协同与开放生态的双重驱动下，政务大模型打破传统技术应用的界限，不再局限于特定问题或单一领域，而是展现出一种跨越边界、统合全局的强大通用性，无缝集成并高效整合来自不同政务部门、跨越多个业务领域以及广泛社会场景的数据与资源，推动跨部门、跨层级的数据整合、治理合作与知识交流，将精准提炼的群众需求转化为一系列高效协同、切实可行的执行计划，实现“高效办成一件事”从“服务需求”到“场景应用”的转变。

　　其三，政务大模型能实现政务服务质量的持续提升。“高效办成一件事”是多维度、不可分割的综合性理念。“办成”作为核心理念的最终归宿，是“一件事”和“高效”的最终落脚点，聚焦于政务服务质量的持续改进。依托于算法的非线性结构与动态优化机制，政务大模型是一个自我进化的智能生态系统，在海量的数据滋养与精细的参数调控下，遵循着持续演进的扩展定律。在具体实践当中，政务大模型通过数据分析和用户反馈等方式，对“高效办成一件事”中的每一个部分进行细致入微的评估，精准地定位并解决“高效办成一件事”中的痛点与难点，识别出潜在的改进空间与增长点，持续推动“高效办成一件事”服务质量向更高标准迈进。

　　实践路径

　　利用新兴、前沿以及实用的技术赋能公共服务，实现公共价值，是经久不衰的议题。当前，伴随着人工智能的发展，政务大模型的出现为政务服务的变革提供了契机，但同时也面临着合规性与安全性、责任性与信任性、公平性与经济性等诸多挑战与风险。克服这些风险，不仅需要技术上的突破，还需政策法规的支持与引导，推动“高效办成一件事”纵深发展。

　　确保政务大模型赋能“高效办成一件事”的合法合规。应针对政务大模型的技术特点和应用场景，制定专门的监管标准和规范、详尽的数据安全应急预案，在建立定期检查和评估机制的同时，明确技术与数据监管的主体、对象、内容和方法，从而构建多层次的安全防护体系，确保监管工作的有序开展。而成立专门的监管机构或强化现有机构的职能，负责对政务大模型的整个生命周期进行监管，从模型的设计、训练、部署到持续运行，确保每个阶段、每个环节都符合法律、伦理和安全标准。

　　降低政务大模型赋能“高效办成一件事”的经济成本。将政务大模型应用于“高效办成一件事”中，需投入大量资金和团队来建设硬件基础设施和软件环境，持续开展系统集成、性能优化及漏洞修复等运维工作。因此，需要积极引入市场机制，利用公开招标、政府采购等市场竞争机制，吸引优质供应商参与，鼓励模式创新，通过灵活多样的合作方式，探索技术外包、共享服务、众包等新型运营模式，以更低的成本在“高效办成一件事”中部署更广泛、更优质的政务大模型。在技术上充分利用云计算和虚拟化技术，结合敏捷开发和持续集成的实践模式，实现计算和存储资源的灵活按需扩展，避免资源过度投资与闲置。

　　建构政务大模型赋能“高效办成一件事”的责任体系。通过建立完善的责任体系，在政务大模型的开发、部署、运营和维护等各个环节，明确包括政府部门、技术供应方、数据提供方、服务运营方等合作治理主体的责任范围和义务，并建立严格的追责机制，对于政务大模型赋能“高效办成一件事”过程中任何违反规定、损害公共利益或造成不良后果的行为，必须依法依规进行严肃处理，包括但不限于经济罚款、法律责任追究以及公开记录信誉损害等，遏制潜在风险。

　　规避政务大模型赋能“高效办成一件事”的算法歧视。为此，需开展算法公平性评估，通过精细的量化分析，覆盖数据整集，以及模型训练与预测的全部环节，全面剖析模型可能引入的偏见，尤其是针对性别、种族、年龄等敏感因素的不平等对待，确保任何潜在的偏见都能够被及时发现并有效遏制，避免“高效办成一件事”出现数字不公平现象。因此，在政务大模型训练阶段，积极采用先进的公平性优化策略，如引入公平性约束条件、设计更加均衡的加权损失函数，或在模型输出后进行处理调整，以最大限度保证模型在不同社会群体间作出一致且公正的决策。

　　（作者系广东金融学院公共管理学院讲师）