过去十余年，从政务服务 " 一网通办 " 到城市运行 " 一网统管 "，数字政府建设基本完成了系统搭建和数据汇聚，但系统上线并不等同于体验升级：群众仍可能看不懂政策、找不到入口，基层工作人员也常常需要在多个系统之间反复查询、录入和流转。
如今大模型与智能体技术的出现，正在推动政务服务迈向更智能化的新篇章。AI 正从政务系统的辅助工具走向公共服务和基层治理的业务链条，一场从 " 数字政府 " 向 " 智能政府 " 的深层转型由此展开。
政务 AI 走出 " 问答框 "，开始进入真实业务流程
政务服务是一个典型的高复杂场景，一端连接着群众和企业大量高频、具体且差异化的需求，另一端则连接着政策文件、办事指南、权责清单以及跨层级、跨部门的业务流程。即便只是一个看似简单的问题，也可能涉及申请人身份、年龄、户籍、收入、材料有效期等多个条件，需要在不同政策条款之间进行判断。
这决定了，政务 AI 不能停留在通用知识问答层面。它既要理解群众用生活化语言表达的真实意图，也要找到准确、有效的政策依据；既要告诉用户 " 是什么 "，还要进一步说明 " 怎么办、去哪里办、需要什么材料 "。如果涉及事项办理，还需要在权限范围内连接业务系统、推动流程流转，并对每一步操作留下可核查的记录。
因此，政务领域需要的并不是一个无所不答的 " 聊天机器人 "，而是一套能够理解知识、衔接流程、执行任务并接受治理的智能化体系。其价值也不在于回答了多少问题，而在于能否降低制度信息的理解门槛，缩短群众与公共服务之间的距离。
百融智能（百融云创，6608.HK）近年来围绕企业级 AI Agent 形成的技术体系，正向这一方向延展。与单纯提供模型接口不同，百融智能的技术路径强调以真实岗位和业务结果为导向，通过行业模型、知识增强、语音交互、任务编排以及多智能体协同，将复杂任务拆解为可执行、可验证的业务环节，使 AI 能够很好的协助完成一项工作。
这一逻辑已经在基层政务服务中得到体现。近日，百融智能与北京市朝阳区望京街道联合推出民生服务智能小助手—— " 望暖暖 "，并将其接入 " 望京新语 " 官方公众号，为辖区近 20 万居民提供 7 × 24 小时民生政策咨询和办事引导，覆盖养老、社会救助、计划生育、退役军人服务、医疗健康、残疾人服务等重点民生领域。
对居民而言，" 望暖暖 " 面对的并不是抽象的政策命题，而是 " 老人补贴如何申请 "" 低保办理需要哪些材料 "" 附近哪里有养老助餐点 " 等具体问题。过去，居民可能需要搜索多份文件、拨打多个电话，或者前往窗口咨询；现在，AI 可以根据政策知识和办事流程，将分散的信息转化为更容易理解和执行的指引。
智能体正在成为新型政务生产力
基层政务工作的一个突出矛盾，是有限的人力需要应对大量重复性事务。政策查询、表格填写、材料核验、热线记录、工单分拨、会议纪要和数据汇总，占用了基层工作人员大量时间。许多工作并非缺乏制度依据，而是政策分散、系统割裂、信息检索和流程衔接成本较高。
智能体的价值，在于把人的经验、政务知识与业务流程转化为可以协同运转的数字能力。在政务服务端，AI 可以承担政策咨询、材料预审、办事指引和进度查询；在窗口与热线场景中，可以辅助工作人员实时检索政策、生成规范话术并推荐后续流程；在政务办公端，则可参与公文摘要、会议纪要、信息归集、数据问询和材料初稿生成，减少事务性工作的重复消耗。
当智能体进一步连接事件中心、工单系统和城市运行平台，其作用还可以进一步延伸至辅助处置。通过理解多源信息，AI 能够对群众诉求进行分类，识别事件类型和责任部门，辅助工单分拨、进度跟踪与风险提示，推动基层治理从接诉即办向未诉先办、从被动响应向主动发现转变。
不过，这并不意味着 AI 将替代政务人员作出公共决策，而是把基层人员从机械性劳动中释放出来。" 硅基员工 " 在政务领域的价值，并不是创造一个虚拟的岗位替代者，而是形成一种新型人机协同关系。
智能政府，关乎治理能力的系统性升级
政务场景也是 AI 落地门槛最高的领域之一。一般消费级应用偶尔出现答案偏差，可能只会影响使用体验；但在政务服务中，一条过期政策、一次材料指引错误或一个权限边界失守，都可能增加群众办事成本，甚至影响政府公信力。
因此，AI+ 政务越向业务深处推进，安全、准确和可治理就越重要。模型能不能回答问题，只是第一道门槛；知识依据是否权威、政策更新能否及时同步、数据调用是否符合权限、办理过程能否追溯、异常情况能否转交人工，才是决定政务 AI 能否规模化应用的关键。
这也使政务 AI 呈现出与消费级大模型不同的竞争逻辑。它比拼的不是模型参数和对话流畅度，而是能否构建覆盖模型、知识、流程、权限和审计的一整套工程体系，能否把通用能力转化为稳定运行的公共服务能力。
百融智能提出的企业级 AI Agent 模式，试图回应的正是这一命题。其核心并非向政务部门交付一个孤立模型，而是通过专属模型、知识增强、多智能体协作、流程自动化以及治理审计能力，将 AI 放进边界相对清晰的岗位和流程中，并借助业务反馈持续优化。在这一体系下，模型负责理解与生成，知识库提供可信依据，智能体完成任务拆解和工具调用，平台则对权限、过程与结果进行统一管理。
从商业层面看，这也意味着政务 AI 的价值评估方式将发生变化。过去，数字政府项目往往以系统是否建成、功能是否上线作为主要验收标准；进入智能体阶段，响应准确率、事项办结效率、人工工作量降低程度以及群众满意度等真实结果，将成为更重要的衡量维度。技术服务商需要交付的，不再只是软件和功能，而是持续、稳定且可验证的服务效果。
由此来看，智能政府并不是在原有系统中简单增加一个 AI 入口，而是公共服务供给方式、政府内部协同机制和治理能力的一次系统性升级。
这一轮政务智能化升级，改变的不只是公众获取服务的方式，更将影响政府内部的信息处理、流程协同与资源配置效率。当技术最终沉入这些具体而细微的公共服务场景，AI 才真正从产业热词转化为治理能力。
