在政务服务场景中推动大模型落地，远比企业应用复杂得多。流程刚性、数据壁垒、角色协同……每一步都可能卡住技术的“想当然”。本文作者以多年实操经验，深度拆解政务AI落地的真实路径，告诉你什么才是真正的“AI政务产品经理”。
这个分享不是“未来一定好”的宏大叙事，也不是“AI无所不能”的狂热期待，而是一个一线产品经理在推动AI在政务里落地过程中的真实观察、一些思考和实操经验。
“政务服务”这个词，其实听起来耳熟能详，但很多人不清楚它的边界。
它主要包含两类内容。
如果我们把政务服务当作一场“服务旅程”，它其实包含三个阶段：事前、事中和事后。
目前政务服务整体在一个从“能用”到“好用”的阶段——“能用”解决的是有没有的问题，“好用”解决的是有没有人愿意用的问题。
而大模型的到来，会大幅推动这个转变发生得更快，可能就在接下来的三年里。
那大模型到底能干什么？
它最擅长的是处理语言和内容类任务，像文本生成、语言翻译、知识整合这些。另外，它对图片、代码、语音等多模态的处理能力也越来越强。
但它的“软肋”也很明显。比如让它做复杂推理、实时决策、边缘计算这些，它的表现就远远不如传统算法。
所以在政务服务这种要求高、标准严的场景里，我们不能指望大模型做“决策者”，它更适合当“助理”——帮你看材料、解释政策、生成文书、整合信息。
1.1 核心痛点
我们先看“事前”这个环节——也就是用户来办事前，会遇到哪些典型问题。
从用户视角来说，其实就三句话：“我找不到”、“我看不懂”、“我不会办”。
这也是我们认为AI最适合切入的环节——把信息整合、语言通俗化、操作流程简化。
1.2 解决方案
那我们是怎么做的？
第一步：就是“打通数据”，解决系统割裂的问题。
我们做了三件事：
第一个是“统一埋点采集”，就是无论你是在搜索框、客服还是页面操作，我们都部署同一个SDK，记录用户的完整行为路径；
第二个是“字段智能映射”，比如“身份证号”在社保系统叫这个，在公积金里可能叫“社会保障号码”，我们训练了个智能引擎，能识别这些字段其实是一样的；
第三个是“增量同步”，我们不会一次性让所有部门同步所有字段，而是先选10个最常用的字段同步试点，等效果跑出来，再逐步扩展。
这个阶段的目标是：让用户的操作行为，成为我们理解场景、优化模型的“第一手数据”。
有了数据之后，第二步：就是让AI“渗透”到每一步操作中，真正发挥它的能力。
我们设计了三个典型功能：
第二，划词咨询：在办事指南页面，只要你划中一段话，比如“股东会决议”，系统会自动弹出模板下载、常见错误提示等个性化帮助。
第三，边聊边办：我们整理了10万+的政策文件，构建了20个知识图谱，让智能客服既能答问题，也能带着用户一步步填好表格。用户在填表过程中，点任何一个字段，系统就能告诉你怎么填、有无示例，几乎是“托着手”把你办完。
这三个功能的背后，其实就是一个理念——让AI不再“等你来问”，而是“主动帮你做”。
第三步，是做闭环。
我们希望每一次用户的点击、填写、咨询，都是可被记录、理解、学习的。比如某段文字被反复划词咨询，那它很可能写得不清楚；又比如用户在某字段反复出错，说明表单设计有问题，模型也该优化提示。
我们把这一系列反馈输入到系统里，驱动模型持续学习、服务不断打磨，这就形成了我们常说的“数据飞轮”。
简单讲就是：用户越用，它越准，越准就越好用，越好用用户用得就越多。
1.1 核心痛点
讲完事前，接下来是“事中”环节，也就是办事提交之后，进入审批流程这一块。
这个阶段的主要矛盾，是用户和政府双方都很“痛”：
AI模型在这里的机会，是通过“识别-预测-调度”的方式，把一些重复性、结构化的审批流程自动化，提升办事效率，减少沟通成本。
1.2 解决方案在审批环节，我们做的第一步：就是搭建“统一申办平台”，并且引入了一个很关键的能力，叫“材料预审智能体”。
这个智能体的底层模型是用DeepSeek，我们还自建了材料标签库。它能干什么？
比如你上传了个证书，它能自动识别这个文件有没有盖章、是不是过期了、是不是重复提交了某张材料。更厉害的是，它还能校验你写的资质名称和系统标准是不是一致，比如企业类型和对应编号有没有对上。
这背后的核心思路是：把复杂的人工判断，变成系统辅助的预判断，最终由人确认，大大减少差错率和工作量。
第二步，是“政策变化”带来的审批混乱问题。这个其实是很多地方政务服务系统的“老毛病”。
政策一更新，系统跟不上；材料要求改了，窗口人员没同步；结果就是审批卡壳、群众白跑路。
我们做的是一个“政策规则触发引擎”。流程是这样的：
这样就实现了“政策一变→系统即应”，也避免了窗口人员因信息滞后产生的各种低级错误。
第三步，是解决审批里最麻烦的“跨部门联审”。
大家都知道，只要一个事项涉及两个以上的部门，基本都会出现“谁先干、谁等谁、谁负责到底”的问题。
我们引入了一个“协同调度智能体”。
首先是识别事项背后需要哪些部门参与，然后通过部门画像，判断每个部门在审批中的职责和作用。
最后，它还和工单系统结合：派单后48小时不处理，就自动提醒，严重超时还会抄送给牵头部门，让谁都躲不掉。
这个智能体不光帮用户提速，也能倒逼内部管理流程更加清晰、透明。
1.1 核心痛点
审批办完了，用户以为终于结束了，其实事后服务才是情绪“高发区”。
很多用户的常态是：我点提交了申请之后，就只能“干等”。系统没有明确告知现在在哪个节点，也没有预计多久能结束。
更别说12345这种热线，经常是被转来转去，越转越烦，最后不是解决问题，而是劝退用户。
所以在“事后”环节，我们也做了系统优化，让用户真正“看得见、能感知、有反馈”。1.2 解决方案
我们搭了一整套“全流程透视系统”，三个核心能力：
第一，是实时状态同步。
系统打通了多个审批子系统，每个节点的状态变化、时长都会实时抓取，用户可以看到申请现在在哪一步，还要多久。
第二，是按具体情形做个性化推送。
第三，是情绪回访。
我们会根据用户的行为数据判断服务感受，比如一个用户多次催单、频繁查看进度，那我们在办结后就会发一句：“非常抱歉让您久等，我们会优先处理您的下次申请。”
这个小动作，虽然不增加成本，但用户感知完全不一样。
大模型再强，它不懂业务就是白搭。我们产品经理的第一职责，不是做模型调参、也不是看参数量，而是搞清楚用户到底要什么，业务到底怎么走。
很多时候，老百姓的真实需求，不是在办事指南里写清楚的，而是藏在窗口人员的一句牢骚、或者用户一次次问“为啥我又被打回来了”里。
所以我常常会跑窗口，去听群众怎么说、工作人员怎么解释，甚至坐在那边看他们用系统怎么卡壳，哪里停顿。
另一方面，技术能力也不能放掉。
但我想强调的是：“懂得边界”比“迷信技术”更重要。
我们要知道模型能干什么、不能干什么。比如说RAG怎么串知识库、微调能不能提升准确率、模型是用云端还是本地部署，这些虽然不需要精通，但你至少要会问、会判断。
我自己的习惯是：定期看看DeepSeek、OpenAI、量子位这些网站的技术更新，有些论文看不懂也没关系，扔给AI总结。你会发现它变成了一个不错的“知识代读”。
现在我们经常能看到两种极端的声音：
但我觉得，这两种态度都不太对。
我更认同的一句话是：“用对地方，比用得好更重要。”
在政务领域，我们不是追求炫酷，而是追求实用。AI不能做决策没关系，只要它能省下3分钟填写表单、能准确提示风险、能提前提醒政策变动，那就足够有价值了。
很多人用AI，只是为了拿一个结果。比如你问它：“我遇到竞争了，怎么办？”它就会给你一堆策略。
但我现在会这么问：“我遇到美团和京东激战，饿了么怎么才能长期发展？你是怎么一步步分析这个问题的？每一步的依据是什么？”
这就不是要答案，而是在训练“思维过程”。
你会发现，AI的厉害之处，不只是给你结论，而是跟你一起拆问题、建模型、拉推理线，甚至反驳你。
比如：
大模型在不断进化，人更需要在不断进化。我们唯一能做的，就是不断跟它交手、借它训练我们的认知系统，成为“AI时代的思维变种人”。
用一句话做结尾：
“行业聚变之际，产品经理当以舍我其谁的担当，与业务共舞于技术浪潮，方能立于不败之地。”
我们不是被技术裹挟的人，而是站在技术浪潮上，把脚深深扎在业务里，去到一线，找到真正价值、去推动真正落地的人。