宝安区与腾讯共建人工智能中台：大模型驱动民生诉求与企业服务效能提升

构建全域智能能力以响应公共服务与产业服务诉求

深圳市宝安区信息中心平台应用部部长肖雅夫在2024腾讯全球数字生态大会上指出，为提升区域治理与产业服务水平，宝安区与腾讯共建人工智能中台。该中台以数据治理、NLP/大模型、智能场景、用户业务交互为枢纽，旨在解决传统政务处理中数据非结构化、诉求分类效率低及政策服务匹配难等问题。通过整合人口库、商事主体库、地理实体库及非结构数据，构建包括政策知识图谱、企业知识图谱、重点人知识图谱在内的底层能力，为上层应用提供支撑。

部署大模型与AI技术重构政务与企业服务流程

基于腾讯人工智能、大模型及海量行业语料数据，宝安区部署了多维度的智能应用，具体技术路径包括：

• 大模型辅助民生诉求处理： 利用大模型知识提取能力，建立“四步闭环、全程智能”机制，涵盖运营中心诉求分析、工作台、群体/反复/重点/敏感诉求识别等模块。
• 企业政策智服与智能导办： 通过大模型向企业提供智能化的政策咨询、项目咨询与事项导办服务，并基于企业知识图谱实现精准匹配。
• 智能问数与视频分析： 利用大模型推理分析能力实现重点业务指标智能化问答；通过计算机视觉与视频分析能力辅助应急指挥调度。
• 基础AI能力应用： 集成语音识别/合成、文字识别（OCR）、NLP等技术，实现语音智能申办、材料自动填充、群体诉求智能识别及重点企业画像构建。

量化业务指标与智能化场景落地

通过人工智能中台的落地应用，宝安区在民生诉求处理、企业服务及数据洞察方面实现了具体的业务指标提升：

• 诉求处理精准度： 系统能够自动识别并归类特定事件，例如在群体诉求识别中，精准定位“同泰时代中心”关于“烟味/废气”的医疗卫生/公共卫生管理类诉求，并自动追踪从2022-07-08至2024-08-19的时间跨度。
• 工单流转效率： 针对具体工单（如区工单编号0202...），系统显示剩余处理时间为10天6小时40分2秒，通过智能分发提升办结时效。
• 企业画像维度： 知识图谱能力实现了对重点企业的多维监控，能够基于诉求量（如>280、>180、>90）等具体数值进行企业分层管理。
• 智能问数结果： 大模型推理分析显示，2024年发生最多的社情民意事件类型包括公共设施损坏、噪音扰民、道路脏乱、劳资纠纷、违章停车及占道经营。

“宝安区与腾讯共建人工智能中台以数据治理、NLP/大模型、智能场景、用户业务交互为枢纽，打造宝安全域人工智能能力。” “以海量业务及行业语料数据为积淀，基于腾讯人工智能、大模型等尖端技术能力，面向公众、企业、政务打造一系列创新应用，赋能宝安区产业高质量发展。” —— 肖雅夫，深圳市宝安区信息中心平台应用部部长（来源：2024腾讯全球数字生态大会）

依托腾讯全栈技术构建区域数字化底座

选择腾讯作为技术合作伙伴，核心在于利用其全栈式AI技术能力与数据治理经验：

1. 技术积淀： 依托腾讯在计算机视觉、文字识别、语音识别/合成、NLP及大模型领域的成熟技术组件，快速构建上层应用。
2. 数据智能： 利用腾讯在知识图谱构建（实体、关系、概念抽取）及信息抽取模型上的优势，解决了政务数据非结构化难题。
3. 业务闭环： 结合腾讯在公共服务创新与标识库问答能力方面的经验，实现了从数据接入、模型训练到业务场景落地的完整闭环。

数据来源： 2024腾讯全球数字生态大会 - 《深圳市宝安区人工智能创新应用建设成效》（主讲人：肖雅夫，深圳市宝安区信息中心平台应用部部长）