人工智能在政府智能办公中的潜在应用研究

李 军 刘春贺 赵迎迎 丁 一 刘兴川

中电科新型智慧城市研究院有限公司，广东深圳 518000

人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器去模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统[1]。人工智能像水、电、石油等一样赋能于各行业，引发社会经济发展的重大变革，全面提升社会生产力。

虽然目前人工智能技术尚未完全成熟，成本偏高，但在政府智能办公领域，引入人工智能的意义十分重大，人工智能将极大解决政府人员短缺、效率低下、行政流程漫长、缺乏辅助决策手段以及市民服务能力不足等问题。

1 人工智能发展概况

早在1950 年，Alan Turing就阐述了对人工智能的思考，他提出的图灵测试是机器智能的重要测量手段[2]。“人工智能”这一概念首次出现在1956年的达特茅斯会议上，由于技术局限，60年来人工智能一直无法实现突破，直到2006年，深度学习算法在人脸识别和语音识别等领域获得了极大的成功，使人工智能再次得到加速发展。

人工智能被世界主要发达国家列为引领未来的战略性技术，在核心技术、人才培养、标准规范等方面加紧出台规划和政策，力图主导新一轮的科技竞争。2016年10月，美国第一个将人工智能技术上升至战略层面，发布了《国家人工智能发展与研究战略计划》和《为人工智能的未来做好准备》2份报告。日本政府将2017年确定为人工智能元年，发布《人工智能技术战略》报告，描述了日本人工智能的产业发展路线图。2018年4月，欧盟委员会发布政策文件《欧盟人工智能》，将采取三管齐下的方式推动欧洲人工智能的发展。英特尔、谷歌、IBM、亚马逊、脸书等美国大公司都积极在工智能全领域进行布局。通过增加投资，网罗人才和建立实验室来加速关键技术研发；同时，通过收购人工智能相关优秀企业补齐短板；此外，还积极开源其技术以及软件平台，围绕自有体系构建生态圈。

党和国家高度重视人工智能产业的健康发展，十九大报告指出：“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，习总书记多次做出重要批示。自2016 年起，我国已相继出台《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》以及《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年）》等多个国家层面的政策，大力推动人工智能的基础研究、应用开发和产业发展。目前，国内人工智能已在芯片、算法、应用等方面具备一定的技术和产业基础，在部分领域取得喜人的成绩并成功市场化。阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度、科大讯飞等企业提前将人工智能作为总体战略进行深耕细作，力争在未来人工智能竞赛中占据主导地位。

2 人工智能在政府智能办公中的潜在应用研究

人工智能应用将在数据资源丰富、应用场景明确的领域内率先得到应用。虽在政府智能办公领域尚处于起步阶段，但随着人工智能的普及和深入人心，在虚拟政务助理、智能会议、机器人流程自动化、公文处理以及辅助决策等领域有着广阔的应用前景，将有效提升政府效能，缓解人力短缺以及提升服务能力。

2.1 虚拟政务助理

虚拟个人助理是一种对人们的需求有深层理解且功能强大的软件应用[3]。虚拟个人助理通过人为命令或主动发现人的需求，通过全面分析，执行最能满足需求的服务，将人类从杂事中彻底解放出来。目前市场上成熟的产品有微软小冰、苹果Siri、百度度秘、阿里小蜜等。若能将此技术成功运用在政务办公当中，建立政府办公知识库，根据城市管理者的工作分工与工作重心、信息需求、关注重点与偏好，帮助政府工作人员完成数据查找、公文搜索取等工作，实现城市信息的智搜、智推、智答。还可协助完成会议预定、日程安排等事务，极大地提升了工作效率。

2.2 智能会议

政府由于其工作的特殊性，重大事项均需要靠开会来集思广益、集体决策和安排部署，开会是政府工作人员的一项必备工作。以往政府会议通知需要靠人工电话一一通知确认，靠人工进行会议记录并形成会议纪要，耗时耗力。在未来，我们一方面要进行改革减少会议，另一方面要用技术的手段来减轻工作人员的负担。而人工智能就能提供一个高效的解决方案，选定会议主题和参加人员以后，虚拟会议助理将第一时间主动联系会议参加人确认是否参加会议，会议时间开始自动接通视频会议以及拨通远程参会人员电话。会议开始以后，会议助理自动将语音转化为文字记录，并辅助政府工作人员生成会议纪要。

2.3 机器人流程自动化

目前，政府基层工作人员每天都花费大量时间在一些数据重复填报、流程确认与审批等日常性工作上，导致真正用于本质工作和服务群众的时间并不多。例如，由于管辖权的问题，卫生计生领域不同层级的系统无法打通，无法实现数据共享，同一项数据基层乡镇工作人员需要在区级、市级、省级，以及国家级系统中多次重复录入，产生了很多机械化、重复性的劳动。机器人流程自动化（Robotic Process Automation）可透过软件机器人自动处理大量重复性、基于规则的工作流程任务[4]。可以将 RPA视为一位数字化操作人员，而不是单纯的工具。它可以帮助完成表单填写、信息查询、电子文书审核与盖章等重复的、耗费时间长的事务，极大地解放了政府人力资源，使政府工作人员能够集中精力处理政府事务当中的棘手问题。

2.4 智能公文处理

公文是政府处理公共事务的工具，公文办理是党政机关重要的政务工作之一。《党政机关公文处理工作条例》对公文的撰写进行了严格规范。大多数政府机关仍沿用传统人工公文处理方式，不仅耗时、耗力、耗财，而且导致了公文传达速度慢、文件管理难、政务工作效率低下等问题。可以采用OCR技术，将非文本的公文（扫描件）转化为文本文件；通过公文智能分类应用，对公文主题进行优先级分类、将抄送单位、抄送负责人作为标签类别，自动分发到相应单位和负责人进行批办，解决人工分拨、流转效率不高的问题。通过公文智能推荐，推荐历史关联或冲突公文，从而辅助领导批注；通过公文自动摘要技术实现总结公文的关键信息，生成公文描述性摘要，使得相关责任人和领导可以快速获取长公文中的重要信息。从而对政府公文处理流程进行智能化改进，解决人工审批面临的分类下发不及时、政府领导审批效率低下等问题。此外，人工智能还可实现自动编写固定格式的公文，大大减轻工作人员的负担。

2.5 智能辅助决策

智能辅助决策是指围绕公共服务领域、城市治理领域、公共安全领域与产业创新领域等的应用需求，融合各级各部门政府数据、感知数据和海量互联网数据，利用大数据以及人工智能技术，以人机交互方式为决策者提供分析问题、模拟决策等辅助手段，充分挖掘与发挥数据的应用价值，构建数据集成、数据管理、数据决策体系，为政府各级工作人员的决策提供坚实的辅助功能，提升政府决策水平。例如，在互联网+政务服务领域，通过人工智能技术，自动对办件时长、跑腿次数、并联事项、服务满意度进行统计分析，进而优化政务服务流程，压缩办公时间。

3 人工智能应用的难点问题

随着智能语音、图像识别等技术逐渐成熟，在安防、教育、医疗领域已取得了喜人的进展，但从整体来看，人工智能技术还未完全成熟、边际成本过高、商业模式不明晰，安全、伦理、隐私问题突出，与大规模应用仍有一定距离。

3.1 技术不够成熟

3.1.1 理论瓶颈

深度学习很火，但是很大程度上它是黑箱状况，现有人工智能系统都是知其然而不知其所以然，过于依赖训练数据，缺乏深层次数据语义挖掘。如果不清楚人工智能检测模式的机理，那么就无法实现对机器的完全信任。

3.1.2 数据瓶颈

算力、算法、数据作为促进人工智能发展的三驾马车，缺一不可。人工智能需要大量的人工标注的数据来进行算法训练，数据的缺乏将极大地限制人工智能的发展。

3.1.3 应用瓶颈

目前市场中已经出现不少人工智能产品，如智能音箱、政务服务机器人、教育机器人等，但大都表现不佳，远远达不到大众的预期。首先，人类的感知与背景化强相关，但人工智能只能感知当前的事务，无法实现背景化。其次，现有方法在一些实际问题中仍无法取得理想的泛化性能，或者训练好的模型用在变化的环境或领域，其泛化性能明显下降[5]。

3.2 边际成本过高

人工智能技术应用成本过高。人工智能技术的综合性很强，门槛很高，同时面临着数据、算力、算法带来的技术瓶颈，导致人工智能难以实现规模化发展和应用成本较高，反过来又严重制约了技术的实际应用与推广。

3.3 商业模式不清晰

人工智能作为一项通用技术，政府各部门在建设业务系统往往会使用一项或者几项技术，而业务系统基本由不同解决方案提供商提供，建立的基础资源很难共享，导致不同领域人工智能基础支撑重复建设的现象非常严重。

3.4 安全、伦理、隐私问题尚未解决

由于人工智能尚处于初始发展阶段，尚无完美方案解决安全、伦理和隐私问题。安全方面，人工智能能够基于知识自我修正、自动化运行，自主决策，目前人类尚无法完全控制，可能会产生人类预料不到的结果。在行政伦理方面，人工智能所面临的挑战也十分严峻。机器的行为常常是黑箱状态，偏见和错误极易进入系统，导致一些道德问题[6]。隐私方面，人工智能系统可基于其采集到的无数个看似不相关的数据片段，通过深度挖掘分析，得到更多与用户隐私相关的信息，识别出个人行为特征甚至性格特征，甚至人工智能系统可以通过对数据的再学习和再推理，导致现行的数据匿名化等安全保护措施无效，个人隐私变得更易被挖掘和暴露[7]。

4 人工智能在智能办公中的建设模式建议

由于人工智能成本高，通用性强，建议政府建设人工智能创新服务平台，统筹建设人工智能硬件基础设施、数据资源、算法平台以及支撑平台，为各类应用提供统一的调用接口，提供人工智能技术基础计算资源、模型与算法以及应用服务，降低边际使用成本，促进人工智能在各行业中的应用。

5 结语

随着数字中国、智慧社会建设进程的加快，人工智能相关产品和应用也将越来越丰富。虽然人工智能技术不够成熟、边际成本过高、商业模式不明晰，安全、伦理、隐私问题突出，与大规模应用仍有一定距离。但人工智能的发展极为迅速，深度学习算法基本上每个季度均会迭代，相信在不远的未来，当前的难题均会迎刃而解，将有效提升政府效能，缓解人力资源匮乏、提高政府决策质量。