当政务数字化从“有没有”迈入“好不好”的下半场，“数据”作为核心生产要素的价值被提到前所未有的高度。近年来，各地区各部门持续推进政务数据共享开放和平台建设，政务数据在调节经济运行、改进政务服务、优化营商环境等方面发挥了重要作用，但一个突出难题始终悬而未决——大量政务数据躺在数据库中“沉睡不醒”，成为制约政务数字化向纵深发展的“堵点”“痛点”。
这些沉睡的数据，既有户籍、社保、不动产等结构化数据，也有公文、档案、执法记录等非结构化数据，它们分散在各个部门的“信息孤岛”中，看似数量庞大，却难以转化为服务民生、提升治理效能的实际价值。而人工智能大模型的崛起，凭借其强大的语义理解、多模态处理和深度分析能力，为破解这一难题提供了全新的技术路径，成为激活政务沉睡数据的“金钥匙”。
一、政务数字化下半场：“数据沉睡”的痛点与代价
政务数字化的上半场，核心目标是“电子化”“线上化”，重点解决了“让数据上网”的问题。但随着数字化进程的深入，“数据沉睡”带来的弊端日益凸显，不仅造成资源浪费，更制约了政务服务的智能化升级和治理能力的提升。其核心痛点主要体现在三个方面：
（一）数据分散隔离，形成“孤岛效应”
这是“数据沉睡”的根本原因。由于各地区、各部门的政务系统建设缺乏统一规划，技术标准、管理规范不尽相同，导致数据“各自为战”——市场监管部门的企业登记数据、税务部门的纳税数据、人社部门的社保数据、公安部门的户籍数据，往往分散存储在各自的数据库中，缺乏有效的互通共享机制。部分部门甚至以数据安全要求高为由，自建共享渠道，未纳入统一的数据共享交换体系，进一步加剧了数据隔离。基层更是存在数据重复采集、多次录入和系统连通不畅等问题，让本可互通复用的数据陷入“沉睡”，无法形成数据合力。
（二）数据质量参差不齐，难以直接复用
即使部分数据实现了共享，也面临“可用不可用”的尴尬。政务数据往往存在完整性不足、准确性偏差、时效性不强等问题，部分数据甚至存在重复录入、格式不统一、缺失关键信息等情况。由于缺乏统一的标准规范，数据开发利用时，需要投入大量人力财力进行清洗、比对，大幅增加运营成本，也让很多部门望而却步，最终导致这些数据被束之高阁。同时，部分地方和部门对数据标准规范的实施推广、应用绩效评估重视不足，一些标准规范形同虚设，进一步影响了数据质量。
（三）数据应用场景单一，价值转化不足
当前政务数据的应用多停留在“查询、统计”的基础层面，缺乏深度分析和智能挖掘能力。例如，海量的政务公文、工作报告、执法记录等非结构化数据，无法被快速解读、提炼价值；跨地区、跨部门、跨层级的数据综合分析需求难以满足，数据开放程度不高、开发利用不足，地方对国务院部门垂直管理系统数据的需求迫切，但数据返还难的问题，制约了数据在经济调节、市场监管、社会治理等领域的创新应用。数据无法与具体政务场景深度融合，自然难以发挥其核心价值，只能沦为“沉睡的资源”。
这些痛点带来的代价是显著的：对群众而言，需要在多个部门之间反复跑腿、重复提交材料，政务服务的便捷性大打折扣；对政府而言，无法通过数据洞察民生需求、优化决策部署，治理效能难以提升，同时造成了算力、存储、人力等资源的严重浪费；对社会而言，政务数据的价值无法充分释放，难以支撑数字经济高质量发展和社会治理现代化。
二、大模型的核心优势：为何能唤醒“沉睡数据”？
与传统的数据处理技术相比，大模型（尤其是生成式AI大模型）具备“理解、分析、生成、交互”的全流程能力，能够精准破解政务数据“分散、杂乱、难应用”的痛点，其核心优势体现在三个维度，恰好对应“数据沉睡”的三大难题：
（一）多模态数据处理能力，打破“数据孤岛”
政务数据的类型复杂多样，既有结构化的表格数据，也有非结构化的文本、图片、音频、视频等数据。传统数据处理技术往往只能处理单一类型的数据，而大模型具备强大的多模态处理能力，能够同时解读文本、识别图像、转换音频，将分散在不同部门、不同格式的政务数据进行统一整合、关联分析。例如，大模型可以将公安部门的视频监控数据、城管部门的执法记录文本、社区的人口登记表格数据进行联动，构建完整的城市治理数据链条，打破部门间的“信息壁垒”，让分散的“数据碎片”汇聚成“数据洪流”。
（二）智能数据治理能力，提升数据“可用性”
大模型能够通过自主学习，自动完成数据清洗、去重、补全、标准化等工作，大幅降低人工数据治理的成本，提升数据质量。例如，针对政务数据中存在的格式不统一、错别字、信息缺失等问题，大模型可以通过语义理解，自动修正错误、补全缺失信息，将杂乱无章的数据转化为标准化、规范化的可用数据；同时，大模型能够实时捕捉数据的更新动态，确保数据的时效性，让“沉睡数据”变为“鲜活数据”。这一能力恰好解决了政务数据标准不统一、质量参差不齐的痛点，为数据应用奠定了坚实基础。
（三）场景化智能生成能力，实现数据“价值转化”
大模型的核心价值的在于“将数据转化为服务”，能够根据具体政务场景，对数据进行深度分析、智能挖掘，生成针对性的解决方案和服务内容。不同于传统数据处理“只分析、不输出”的局限，大模型能够直接对接政务服务、社会治理、决策辅助等具体场景，将数据价值转化为实际的政务效能。例如，通过分析民生数据，大模型可以精准识别群众的高频需求，优化政务服务流程；通过分析经济数据，能够为政府决策提供数据支撑，助力精准施策。这种场景化的价值转化能力，正是唤醒“沉睡数据”的关键。
三、实践路径：大模型破解“数据沉睡”的三大关键动作
大模型并非“万能钥匙”，要真正唤醒政务沉睡数据，还需要结合政务数字化的实际需求，构建“数据整合—数据治理—场景应用”的全流程体系，做好三大关键动作，让大模型与政务数据深度融合。
（一）第一步：数据归集整合，筑牢“数据底座”
唤醒沉睡数据，首先要让分散的数据“聚起来”。这就需要依托全国一体化政务大数据体系，建立统一的数据归集机制，打破部门间的信息壁垒。一方面，要明确政务数据统筹管理机构，理顺各级政务部门的数据管理权责，建立有效的运行管理机制，推动各部门主动开放数据，将分散在各业务系统、个人电脑中的政务数据，统一归集到政务大数据平台，实现“应归尽归”。例如，广东省中山市耗时四年，通过构建全市统一的政务协同办公平台，实现3.4万名公务人员办公协同全覆盖，累计沉淀60万份政策文件、工作报告，为后续大模型应用铺就了坚实的“数字底座”。
另一方面，要依托大模型的多模态处理能力，对归集的数据进行分类整理，区分结构化、非结构化数据，建立统一的数据目录，明确数据来源、用途、权限等信息，实现数据“一本账”管理。同时，要推动政务云平台协同建设与管理，提高政务云资源使用率，建立一体化运营机制，为数据归集整合提供技术支撑。
（二）第二步：智能数据治理，激活“数据价值”
数据归集后，关键要让“杂乱数据”变“可用数据”。这就需要发挥大模型的智能治理能力，构建全流程数据治理体系。首先，通过大模型自动完成数据清洗、去重、补全、标准化，解决数据质量参差不齐的问题，降低人工治理成本；其次，利用大模型的语义理解能力，对非结构化数据进行结构化转化，例如，将政务公文、执法记录等文本数据，提炼关键信息，转化为可分析、可复用的结构化数据；最后，建立数据质量评估机制，通过大模型实时监测数据质量，及时发现并修正数据错误，确保数据的准确性、完整性和时效性。
此外，要完善全国统一的政务数据标准规范，推动各地区、各部门严格落实标准要求，加强标准规范的实施推广和应用绩效评估，让数据治理有章可循，从源头提升数据质量。
（三）第三步：场景化落地应用，释放“数据效能”
数据治理的最终目的是“用起来”，这也是唤醒沉睡数据的核心环节。要结合政务服务、社会治理、机关办公、决策辅助等高频场景，推动大模型与政务数据深度融合，让数据价值转化为实际的政务效能。结合各地实践和政策指引，重点可落地四大场景：
1. 政务服务场景：整合政务服务办事指南、历史办理记录等数据，通过大模型实现智慧问答、表单预填、辅助审核等服务，提升服务效率。例如，合肥市依托政务大模型，实现材料自动审核、表单智能填充，政务服务中心材料审核效率提升80%，办件登记效率提高5倍；中山市通过大模型构建“建设用地报批知识库”，让新入职经办人员也能快速获取权威政策解读，宅基地办理等业务实现线上协同，彻底改变线下跑办的低效模式。
2. 机关办公场景：利用大模型辅助文书起草、资料检索、智慧分办等工作，减轻基层负担。例如，中山市使用WPS AI政务版后，公文起草时间从数小时缩短至半小时，效率提升75%以上，格式规范率和文字正确率大幅提高，让公职人员能够专注于高价值工作。
3. 社会治理场景：整合视频监控、物联感知等多源数据，通过大模型实现智慧监测巡检、辅助执法监管、市场风险预测等，提升治理精细化水平。例如，利用大模型对基础设施数据进行实时分析，及时发现故障隐患；通过分析市场数据，捕捉市场动向，预测潜在风险，为监管决策提供支撑。
4. 决策辅助场景：利用大模型的深度分析能力，对经济指标、民生数据、政策反馈等进行综合研判，为政策制定、应急处置、灾害预警等提供科学建议。例如，通过大模型分析政策实施后的社会反馈和经济影响，评估政策效果，辅助优化政策部署；在自然灾害防控中，对多模态数据进行关联分析，提前发出预警，减少灾害损失。
四、风险防控：大模型应用的“底线思维”
唤醒沉睡数据的同时，必须守住数据安全和合规的底线。政务数据包含大量敏感信息、个人信息，一旦泄露或滥用，将造成严重的社会影响。因此，在利用大模型破解“数据沉睡”难题时，必须做好风险防控，构建“安全可控、合规有序”的应用体系。
一是强化数据安全防护，采用全栈国产化部署，将服务器部署在本地政务专网内，实现数据与互联网物理隔离，确保数据流转在政务专网闭环运行，真正实现“数据不出域，放心用”。例如，中山市WPS AI政务平台从底层芯片到上层软件全部实现自主可控，从源头上杜绝安全风险。
二是完善数据安全管理制度，建立数据全生命周期安全管理机制，结合《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，明确数据采集、存储、使用、销毁等各环节的安全责任，加强数据权限管理，实现精细化权限管控，防止数据泄露、滥用。
三是规范大模型部署应用，根据场景需求合理选择实施路径，通用性较强的场景可采用已备案的成熟模型，专业性较强的场景可打造垂直模型；统筹集约开展部署，依托“东数西算”和全国一体化算力网，避免“碎片化”建设和“模型孤岛”，推动资源复用，降低安全风险。同时，加强专业化数据安全运营团队建设，提升数据安全管理规范化水平。
五、未来展望：从“数据唤醒”到“智慧政务”新跨越
政务数字化下半场，“数据唤醒”只是第一步，最终目标是实现“数据驱动的智慧政务”。大模型破解“数据沉睡”难题，不仅是技术层面的升级，更是政务治理理念、治理模式的深刻变革——它让政务工作从“经验驱动”转向“数据驱动”，从“被动响应”转向“主动服务”，从“粗放治理”转向“精准治理”。
未来，随着大模型技术的不断迭代和政务数据体系的不断完善，我们将看到更多场景的深度融合：大模型将成为政务工作人员的“智能助手”，承担繁琐的重复性工作，让工作人员聚焦核心业务；政务服务将实现“千人千面”的个性化服务，群众和企业的需求能够被精准识别、快速响应；政府决策将更加科学精准，依托海量数据的深度分析，实现“未雨绸缪”的前瞻性治理。
当然，破解“数据沉睡”难题并非一蹴而就，它需要技术、机制、人才的协同发力——既要持续推动大模型技术在政务领域的创新应用，也要不断完善数据共享、数据治理、安全保障等机制，更要培养兼具政务业务能力和人工智能技术素养的复合型人才。
政务数字化的下半场，既是数据价值释放的下半场，也是大模型与政务服务深度融合的下半场。唯有以大模型为引擎，唤醒沉睡数据、激活数据价值，才能推动政务数字化向更高质量发展，才能真正建成人民满意的服务型政府，让数字红利惠及每一位群众、每一家企业。
