政务AI落地：场景分级、四层留痕与责任治理机制

从AI自动分办12345工单，到辅助审核政务材料、识别执法风险，政务智能体正在从信息辅助走向业务执行。但政务工作有一条不能逾越的边界：AI可以参与流程，却不能模糊行政责任。材料核验、政策匹配、工单流转等场景适合优先落地，而身份绑定、操作留痕、人工复核和责任追溯，将决定政务智能体能否真正进入核心业务。

2025年，北京经济技术开发区推出全国首个全流程AI+办案大模型，将人工智能贯穿案件线索移交、案件办理和文书制作等环节。到了2026年，当地又推出AI+AR智能执法眼镜，可以在5至8米外自动捕捉车牌，并进行秒级备案状态比对。

这意味着，AI已经不只是坐在办公室里回答问题，而是开始进入城市治理的一线现场。

类似的变化也发生在其他城市。

深圳的“深小i”已经成为面向公众的政务服务助手，截至2026年6月，累计提供服务超过600万次；青岛依托城市云脑大模型实现数万件政务事件自动派单，单个事件派发时间压缩至1秒以内；浙江财政的“AI哨兵”则开始对转移支付资金开展全流程智能研判。

从政策咨询、材料审核，到城市事件分办、公共资金监测，政务AI正在进入越来越多过去需要人工完成的工作。

但这场变化也带来了一个新的问题。

当AI开始参与案件办理、行政审核甚至公共资金监管，如果它识别错了信息、派错了工单，甚至生成了一份存在错误的执法文书，谁来负责？

在商业场景中，AI出错可能意味着一次订单损失或一份报告返工；在政务场景中，错误可能直接影响群众权益、企业经营和公共资源分配。

政务智能体真正需要解决的，已经不只是能不能把事情办快，而是如何在提高效率的同时，把权力、流程和责任牢牢留在人类能够监督的范围内。

一、政务AI正在从工具嵌入，走向流程接管

回顾数字政府的发展，技术并不是第一次改变政务工作的方式。

从早期的政府上网，到后来的“一网通办”“最多跑一次”，再到今天的大模型，政府数字化建设一直在解决同一个问题：如何让不同部门之间的信息流动起来，让群众和企业少跑腿，让基层工作人员少做重复劳动。

但过去的信息化建设，更多解决的是系统连接和信息查询的问题。

一个群众办理业务，可能需要先在政务平台查询政策，再进入不同业务系统填写表格、上传材料，最后等待工作人员审核。即使各个系统都已经实现线上化，业务之间仍然可能存在断点。

大模型带来的变化，是让机器开始理解自然语言、识别业务意图，并根据任务调用不同工具。

过去，群众需要知道应该进入哪个系统、填写哪张表格；现在，可以先告诉智能体自己要办理什么事项，由它帮助识别需求、匹配政策、准备材料。

对于工作人员而言，过去需要逐一打开文件、核对信息、整理工单，现在也有机会交给智能体完成前置处理。

南方周末城市（区域）研究中心在《打开“智治”的盒子：AI赋能数字政府建设的城市方法论》中，将政务AI的发展概括为三个阶段：工具嵌入、专业适配、智能体接管。

这个判断很有启发性。

工具嵌入，主要解决智能问答、语音转写和资料检索等问题；专业适配，是将AI进一步放进表单预审、辅助填表和智能分办等具体业务；而智能体接管，则意味着AI开始具备自主感知、任务规划和执行能力，能够在既定规则下推动部分业务流程自动运行。

三个阶段之间，并不是简单的功能叠加，而是AI在政务工作中承担的角色发生了变化。

从过去的辅助查询，到现在的参与办理，政务智能体开始触碰真正的业务流程。

这也是为什么政务智能体的建设，不能只看模型能力，还必须考虑行政程序、权限管理和责任追溯。

哪些政务流程，最适合交给智能体？

政务工作涉及的领域非常广泛，但并不是所有工作都适合让AI自主执行。

如果从实际落地的角度观察，政务智能体最有机会率先发挥价值的，并不是那些需要复杂行政裁量的工作，而是规则相对明确、重复程度较高、处理结果能够核验的业务环节。

政务服务：从政策咨询走向主动办理

过去，群众办理一项政务事项，最先遇到的往往不是审批，而是不知道怎么办。

申请条件是什么？需要准备哪些材料？应该找哪个部门？是否符合申报资格？这些问题看似简单，却占用了窗口人员和热线工作人员大量时间。

深圳“深小i”的实践提供了一个比较典型的样本。截至2026年6月，该助手注册用户超过150万，累计提供服务超过600万次，单次解答精准率超过95%。

福建漳州的“候喜”AI智能助手则进一步延伸到边问边办和辅助审批，依托超过15万份政策文件，构建覆盖全市69个部门、5万余个事项的知识库。

这类应用说明，政务智能体的价值已经不只是把政策文件找出来，而是能够围绕群众的实际需求，逐步完成政策匹配、材料清单生成、表单预填和办理引导。

在社保经办领域，也已经出现了类似的实践。金智维与湖北省社会保险服务中心开展合作，将智能化能力引入社保业务场景，围绕政策法规查询、业务操作指引和风险提示等环节，探索智能体在政务服务中的应用。这类实践的意义在于，让AI不只是回答业务问题，还能结合具体业务规则，为工作人员提供办理过程中的辅助支持。

对于材料标准明确的事项，智能体还可以自动识别申请材料、提取关键信息，并根据办事指南检查材料是否齐全。

但需要注意，材料预审与行政审批有着本质区别。前者可以按照明确规则开展自动核验，后者涉及法定职权和行政程序，不能简单让模型代替工作人员作出决定。

机关办公：让AI接手重复性脑力劳动

如果说政务服务是面向群众的窗口，那么机关办公就是政府内部运转的另一条重要链路。

公文撰写、政策检索、会议纪要、材料审核、数据汇总，这些工作长期依赖工作人员的经验和时间。

广东打造的省级政务智能中枢“湾擎”，集成公文处理、政策研究和材料审核等能力，尝试通过统一办公底座，让不同部门共享AI能力。

这类场景适合智能体参与的原因在于，许多工作本身就具有明确的输入和输出。

例如，一份会议纪要需要从录音中提取讨论内容、识别责任部门、整理待办事项；一份政策研究材料，需要从不同文件中检索依据、归纳政策变化、整理相关数据。

智能体可以完成信息收集、初步整理和文稿生成，工作人员则负责事实核验、政策把关和正式签发。

更进一步，当智能体能够调用办公系统中的工具，还可以将任务分配、材料归档和进度提醒串联起来。

基层治理：从人工分拣走向智能派单

城市每天都会产生大量治理事件。

道路积水、设施损坏、环境卫生、物业纠纷、交通问题……这些诉求来自不同渠道，涉及不同部门，基层工作人员需要先理解问题，再判断归属，最后完成派单和跟踪。

青岛依托城市云脑大模型实现数万件政务事件自动派单，准确率达到92%，单事件派发耗时压缩至1秒以内。

这类场景非常适合智能体发挥作用。

它可以理解群众的自然语言描述，提取事件地点、问题类型和紧急程度，再结合部门权责清单与历史工单，推荐承办单位。

如果遇到跨部门事件，还可以识别涉及的多个责任主体，辅助形成协同处理方案。

不过，自动派单不等于自动处置。对于涉及公共安全、突发事件和复杂社会矛盾的事项，仍然需要工作人员进行判断和协调。

辅助决策：让AI参与风险识别，而不是代替行政决策

这是政务智能体更深层次的应用方向。

例如，浙江财政的“AI哨兵”对转移支付资金开展全流程智能研判，识别资金使用偏差与执行低效；江门蓬江的政府投资工程项目审查辅助系统，则利用AI进行项目预结算筛查和纠错。

这些应用已经不只是简单的信息处理，而是开始进入风险识别、规则比对和业务审核。

未来，智能体还可以结合产业运行数据、公共资源信息和历史业务记录，帮助工作人员发现异常变化，提供分析依据。

但AI识别出风险，并不意味着它有权直接作出行政决定。

尤其涉及资金分配、行政处罚、资格认定和重大公共政策时，智能体应当承担信息分析和辅助研判职责，最终决定仍须由依法具有相应职权的主体作出。

从这四类场景来看，政务智能体的落地路径其实已经比较清晰：先从咨询、检索、材料处理等低风险任务开始，再逐步进入工单流转、业务审核和风险辅助，最后才是更加复杂的跨部门协同。

三、当AI开始办事，最重要的是让每一步都有记录

政务智能体与普通办公助手之间，有一个很大的区别。

普通办公助手生成一份文档，用户检查后即可使用；政务智能体一旦进入业务系统，它的操作就可能影响后续办理流程。

假设一项企业扶持资金申请，经过智能体处理后进入人工审核环节。

系统需要能够回答几个问题：智能体当时读取了哪些申请材料？使用的是哪一版政策文件？提取了哪些关键数据？是否发现过异常？工作人员是否修改过审核意见？最后是谁确认并签发了办理结果？

如果系统只保留最终的审核结果，前面的处理过程却没有记录，那么一旦发生争议，工作人员很难还原AI究竟做了什么。

因此，政务智能体需要建立的不是简单的聊天记录，而是完整的任务执行档案。

这里面至少涉及四层信息。

首先是身份记录。每一个智能体都应该有明确的身份标识，并与所属部门、管理人员和授权范围建立关联。不能让智能体成为一个没有归属的系统账号，更不能出现多人共用一个执行身份、事后无法确认操作来源的情况。

其次是数据与依据记录。智能体读取了哪些材料、调用了哪些政策文件、使用了哪个知识库版本、依据什么业务规则形成判断，都应该能够查询。尤其是政策文件发生更新时，需要保留历史版本，避免出现事后用新政策解释旧办理结果的情况。

第三是执行记录。智能体调用了哪些工具、访问了哪些系统、修改了哪些字段、是否发生异常、任务在哪个环节中断，都应该形成完整的操作日志。涉及跨系统执行的，还需要关联原业务系统的操作流水。

最后是人工干预记录。谁审核了智能体生成的内容，谁修改了结果，谁驳回了建议，谁作出了最终确认，都需要明确记录。

这四层信息串联起来，才构成一条完整的责任链。

这一点在社保业务场景中尤其值得关注。金智维参与建设的湖北社保政务智能体应用中，引航风控智能体能够提供业务操作指引、政策法规查询和风险点提醒，并记录相关操作日志。对于涉及群众切身利益的社保经办业务而言，智能化能力不仅要帮助工作人员提高处理效率，也需要让业务办理过程有据可查，为后续管理和风险核查提供依据。

而且，留痕不能只停留在记录层面。政务系统还需要对日志设置访问权限、保存期限和防篡改机制，避免操作记录被随意修改或敏感信息被不当访问。

更重要的是，智能体的操作记录必须与具体业务事项绑定，而不是分散在不同系统的孤立日志中。

只有这样，当群众提出异议或内部开展审计时，工作人员才能还原一项业务从发起、处理、审核到最终办结的全过程。

四、AI可以执行流程，但不能成为行政责任的承担者

留痕解决的是发生问题后如何追溯，而人工责任解决的是问题发生之前，谁有权决定、谁有义务监督。

这两件事必须同时建立。

政务智能体最容易出现的一种风险，是把人工审核变成形式上的确认。

系统生成一份审核意见，工作人员没有时间核对材料，也没有充分了解AI使用的判断依据，只是习惯性点击通过。

表面上，整个流程保留了人工审批；实际上，工作人员已经很难对AI的判断进行有效监督。

因此，政务智能体需要根据任务风险设置不同的授权等级。

对于政策咨询、文件检索和会议纪要等任务，可以允许AI自动完成，并明确内容来源和生成标识。

对于材料预审、数据核验和工单分办等任务，可以允许AI按照明确规则执行，但必须设置异常转人工机制，对涉及信息冲突、规则不明确和重大权益的情况及时中断。

对于行政审批、行政处罚、公共资金拨付和资格认定等事项，则必须按照法定权限和程序明确人工审核、授权与决定环节，不能让AI绕过法定程序直接形成行政决定。

这里还有一个值得关注的问题：人工责任不能只靠一个审批按钮来实现。

工作人员必须能够看到智能体的判断依据，能够核对原始材料，能够修改或驳回AI的处理意见，也能够在发现异常时随时中止任务。

与此同时，政务部门还需要建立明确的岗位责任机制。

谁负责智能体的业务规则配置，谁负责知识库和政策文件更新，谁负责日常运行监测，谁负责审核最终结果，都需要有明确分工。

如果出现问题，也不能笼统地将责任推给AI系统，而应该结合业务权限、人员职责、数据质量、模型缺陷和系统管理情况进行调查，依法依规认定责任。

南方周末的调研文章也指出，当前政务AI仍存在智能体身份不绑定、责任链条断裂和算法问责机制不完善等问题。研究团队提出，应推动人工干预实质化，并通过数字凭证等技术探索智能体与责任主体绑定，实现操作全过程可追溯。

这实际上揭示了政务智能体治理的一个关键方向：

AI可以成为流程中的执行者，但必须始终处于明确的组织授权和责任体系之内。

五、政务智能体规模化落地，需要一套统一的治理底座

当一个政务部门只有一两个智能体时，管理问题可能还不明显。

但如果一个城市同时部署了政策咨询、材料审核、智能派单、辅助执法、财政监管等数十个甚至上百个智能体，问题就会复杂得多。

不同智能体可能使用不同的模型、知识库和业务工具，权限规则不统一，运行日志分散，后续维护也容易形成新的负担。

这也是政务智能化建设需要从单点应用走向统一平台的原因。

一套成熟的政务智能体平台，至少要解决三个层面的问题。

第一，统一管理智能体身份和权限。不同部门、不同岗位、不同业务场景，应当拥有各自明确的访问范围和执行权限，不能因为某个智能体能够调用多个系统，就默认它可以访问所有业务数据。

第二，统一管理知识、工具和业务流程。政务部门已有的政策知识库、办事指南、业务接口和自动化流程，可以经过安全评估后封装成标准化能力，供不同智能体按需调用，减少重复建设。

第三，统一监控和审计。管理人员需要能够了解每个智能体正在执行什么任务、调用了哪些工具、是否出现异常，以及哪些环节需要人工介入。

这背后考验的已经不只是大模型能力，而是平台对复杂业务的组织和管理能力。

对于技术服务商来说，也意味着竞争重点正在发生变化。

过去，政务AI项目更容易围绕模型部署、知识问答和应用开发展开；如今，随着智能体开始参与实际业务，系统连接、流程执行、权限管理、运行监控和审计追溯，逐渐成为不可缺少的工程能力。

政务智能化最终还是要回到实际治理成效。

写在最后

从深圳的政务服务助手，到青岛的智能工单派发，再到浙江的财政资金风险监测，政务AI正在从一个个独立的应用场景，逐渐进入城市治理的真实运行体系。

这场变化值得期待，但也需要保持清醒。

政务智能体不是越自主越好，也不是能够执行的流程越多越先进。对于政府而言，效率只是其中一个目标，公共利益、程序正当和责任明确同样重要。

未来，真正成熟的政务智能体体系，应该让机器承担更多标准化、重复性的工作，让工作人员把时间投入到复杂判断、群众沟通和公共服务中；同时，让每一次数据调用都有依据，每一次系统操作都有记录，每一个关键决定都有明确的责任主体。

技术可以让政务流程跑得更快，但制度必须确保每一步都走得正确。

这或许才是政务智能体走向规模化应用，最值得坚持的一条原则。

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