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2025 數(shù)博會(huì)上，“貴人智辦” 憑借 304 個(gè) “邊聊邊辦” 事項(xiàng)、超 115 萬次累計(jì)服務(wù)成為亮點(diǎn)，重構(gòu)政務(wù)服務(wù)交互邏輯。作為同樣參與過政務(wù) “邊聊邊辦” 產(chǎn)品設(shè)計(jì)的作者，看到的不僅是一款產(chǎn)品，更是行業(yè)發(fā)展的借鑒?！百F人智辦” 究竟為何成功，是單純的前端改進(jìn)，還是整體流程的重塑？其背后又有哪些基礎(chǔ)建設(shè)支撐？對(duì)政務(wù) AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)有何啟發(fā)？本文將深入剖析，為政務(wù) AI 同行帶來關(guān)鍵啟示與思考方向。

剛結(jié)束的 2025 數(shù)博會(huì)上，“貴人智辦”成為亮點(diǎn)之一。它已上線 304 個(gè)“邊聊邊辦”事項(xiàng)，累計(jì)服務(wù)超 115 萬次，以語(yǔ)音、對(duì)話式方式重構(gòu)了政務(wù)服務(wù)的交互邏輯。

我之所以特別關(guān)注這個(gè)產(chǎn)品，是因?yàn)槲冶旧硪矃⑴c過政務(wù)場(chǎng)景下的“邊聊邊辦”產(chǎn)品設(shè)計(jì)與落地。團(tuán)隊(duì)在多個(gè)事項(xiàng)中做過語(yǔ)義模型、字段重構(gòu)、流程匹配等實(shí)踐，也踩過不少坑。

正因如此，我不只是“看到一個(gè)產(chǎn)品”，而是看到了我們行業(yè)的一面鏡子：它有哪些突破了我們沒突破的？又有哪些路徑，值得我們?cè)谝延谢A(chǔ)上做橫向比較與深度借鑒？

這篇文章，就是我對(duì)“貴人智辦”的一次產(chǎn)品分析與反思，希望能給做政務(wù) AI 的同行們一些有用的啟發(fā)。

01 “邊聊邊辦”的意義，不只是交互改進(jìn)

不少人看到“貴人智辦”的第一印象是：能聽得懂人話。

比如你說“我想開個(gè)小餐館”，它會(huì)自動(dòng)推薦你可能想辦的事項(xiàng)都會(huì)做推薦，同時(shí)根據(jù)你的意圖給你推送相關(guān)材料等等。

這確實(shí)是政務(wù)產(chǎn)品交互的一次躍遷。但我更關(guān)心的是，它只是“前端加了AI語(yǔ)義層”？還是“整體以用戶語(yǔ)言為中心”重新建模了流程？

我傾向于后者。因?yàn)樵谖覀兊膶?shí)踐中就發(fā)現(xiàn)，語(yǔ)義理解只是第一步，真正決定邊聊邊辦能否跑通的是：

• 事項(xiàng)有沒有結(jié)構(gòu)化？
• 字段能否泛化組合？
• 材料規(guī)則能不能動(dòng)態(tài)解釋？

所以我認(rèn)為，“邊聊邊辦”的真正意義在于：第一次讓政務(wù)系統(tǒng)試圖去理解人，而不是讓人學(xué)習(xí)政務(wù)語(yǔ)言。

它不是“智能對(duì)話替代搜索”，而是“語(yǔ)義成為驅(qū)動(dòng)器”。

這背后代價(jià)不小，要把各類事項(xiàng)、規(guī)則、表單都拆成可結(jié)構(gòu)、可解釋的組件，還要有穩(wěn)定的規(guī)則引擎支持。但這是值得走的方向。

02 是什么成就了 “貴人智辦” ？

“貴人智辦”之所以能跑起來，背后是貴州省早期完成的幾項(xiàng)基礎(chǔ)建設(shè)：省級(jí)政務(wù)云、數(shù)據(jù)匯聚平臺(tái)、自建算力中心、政務(wù)大模型本地部署。

這不是一個(gè) AI 產(chǎn)品，而是一個(gè)從算力到底座全面打通的能力體系。

所以看到貴人智辦時(shí)，我第一反應(yīng)是：這不是產(chǎn)品漂亮，而是它長(zhǎng)在本地能力上，數(shù)據(jù)在域內(nèi)、模型本地、權(quán)限自治，才有穩(wěn)定的“能辦能力”。

也因此，我們更應(yīng)該反問自己：如果只做了一個(gè)界面+模型的封裝，卻沒有把流程權(quán)限和字段邏輯打開給AI，那它始終只是一層“美化”，不是“能力”。

我們之前做“邊聊邊辦”時(shí)曾碰到一個(gè)典型問題：

用戶說“我要找工作”，系統(tǒng)能識(shí)別意圖，但返回的是一個(gè)泛泛的“人社事項(xiàng)列表”；而真正高效的服務(wù)，是“智能預(yù)判你的就業(yè)類型→推薦相關(guān)補(bǔ)貼→匹配所在區(qū)域人才政策”。

這就需要三件事：

1. 能識(shí)別語(yǔ)義里的“上下文”；
2. 能基于用戶身份、標(biāo)簽自動(dòng)配置規(guī)則；
3. 能打通多個(gè)系統(tǒng)并觸發(fā)“組合回應(yīng)”。

“貴人智辦”能做到的，很可能不是 AI 技術(shù)領(lǐng)先，而是它背后已經(jīng)完成了字段、流程、規(guī)則等標(biāo)準(zhǔn)化工作。這是我非常羨慕的。

說到底，它不是一個(gè)“AI 接口”，而是一個(gè)政務(wù)流程的語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)器。這讓我意識(shí)到，我們的AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)，還太習(xí)慣“從語(yǔ)言到信息”，而不是“從語(yǔ)言到行動(dòng)”。

03 五點(diǎn)啟發(fā)：寫給做政務(wù) AI 產(chǎn)品的你

1. 語(yǔ)義理解不是表層功能，是產(chǎn)品哲學(xué)

“貴人智辦”的核心在于反向設(shè)計(jì)：不是讓用戶學(xué)習(xí)政務(wù)語(yǔ)言，而是系統(tǒng)去理解自然語(yǔ)言。這種能力落地，不靠大詞，而靠業(yè)務(wù)建模能力。

建議你做 AI 產(chǎn)品時(shí)，把“用戶語(yǔ)言 → 意圖識(shí)別 → 流程選擇”設(shè)計(jì)為完整閉環(huán)。

2. “能問”≠“能辦”，閉環(huán)才是評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

做 AI 時(shí)千萬不要只看“識(shí)別率”“響應(yīng)速度”，而要問：用戶是否完成了實(shí)際辦事路徑？是否走完了流程中的關(guān)鍵步驟？

AI 不是導(dǎo)游，最終要把人帶到終點(diǎn)。

3. 流程結(jié)構(gòu)才是 AI 能力的邊界

不是大模型能力不夠，而是事項(xiàng)拆解不夠；不是語(yǔ)義理解出錯(cuò)，而是規(guī)則設(shè)計(jì)不清。

建議建立“字段層級(jí)+規(guī)則引擎”的通用設(shè)計(jì)模式，讓模型可解釋、可調(diào)用、可監(jiān)控。

4. 從“語(yǔ)義→能力”的場(chǎng)景選擇要克制

“貴人智辦”并未一口氣做幾千個(gè)事項(xiàng)，而是精選了304個(gè)，結(jié)構(gòu)清晰、規(guī)則可控。

建議優(yōu)先落地“高頻剛需、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定”的事項(xiàng)，先做深、再擴(kuò)面。

5. AI產(chǎn)品要與組織結(jié)構(gòu)聯(lián)動(dòng)設(shè)計(jì)

語(yǔ)義理解靠模型，但落地靠制度。AI助手要生效，必須先明確：

• 誰(shuí)授權(quán)？
• 誰(shuí)維護(hù)？
• 誰(shuí)負(fù)責(zé)出錯(cuò)后的解釋與兜底？

建議在產(chǎn)品設(shè)計(jì)初期就同步規(guī)劃“組織能力路徑圖”，別讓技術(shù)走得太快，制度跟不上。

最后的話

我們花了十幾年把人訓(xùn)練成懂流程的“辦事機(jī)器”，而今天，AI讓流程重新回歸為“聽得懂人的語(yǔ)言”。

這不只是技術(shù)升級(jí)，更是一種產(chǎn)品立場(chǎng)的改變。

如果說“貴人智辦”有什么值得我們學(xué)習(xí)的，那不是模型，也不是界面，而是它把“制度能力”藏進(jìn)了“用戶聽得懂的語(yǔ)言”中。

這，才是政務(wù) AI 最值得走的方向。

希望給你帶來一些啟發(fā)，加油！