2025数博会观察: 从“贵人智办”看政务AI的真问题与真机会
- 2025-09-04 18:22:37
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2025数博会上,“贵人智办”凭借304个“边聊边办”事项、超115万次累计服务成为亮点,重构政务服务交互逻辑。作为同样参与过政务“边聊边办”产品设计的作者,看到的不仅是一款产品,更是行业发展的借鉴。“贵人智办”究竟为何成功,是单纯的前端改进,还是整体流程的重塑?其背后又有哪些基础建设支撑?对政务AI产品设计有何启发?本文将深入剖析,为政务AI同行带来关键启示与思考方向。
刚结束的2025数博会上,“贵人智办”成为亮点之一。它已上线304个“边聊边办”事项,累计服务超115万次,以语音、对话式方式重构了政务服务的交互逻辑。
我之所以特别关注这个产品,是因为我本身也参与过政务场景下的“边聊边办”产品设计与落地。团队在多个事项中做过语义模型、字段重构、流程匹配等实践,也踩过不少坑。
正因如此,我不只是“看到一个产品”,而是看到了我们行业的一面镜子:它有哪些突破了我们没突破的?又有哪些路径,值得我们在已有基础上做横向比较与深度借鉴?
这篇文章,就是我对“贵人智办”的一次产品分析与反思,希望能给做政务AI的同行们一些有用的启发。
01“边聊边办”的意义,不只是交互改进
不少人看到“贵人智办”的第一印象是:能听得懂人话。
比如你说“我想开个小餐馆”,它会自动推荐你可能想办的事项都会做推荐,同时根据你的意图给你推送相关材料等等。
这确实是政务产品交互的一次跃迁。但我更关心的是,它只是“前端加了AI语义层”?还是“整体以用户语言为中心”重新建模了流程?
我倾向于后者。因为在我们的实践中就发现,语义理解只是第一步,真正决定边聊边办能否跑通的是:
事项有没有结构化?
字段能否泛化组合?
材料规则能不能动态解释?
所以我认为,“边聊边办”的真正意义在于:第一次让政务系统试图去理解人,而不是让人学习政务语言。
它不是“智能对话替代搜索”,而是“语义成为驱动器”。
这背后代价不小,要把各类事项、规则、表单都拆成可结构、可解释的组件,还要有稳定的规则引擎支持。但这是值得走的方向。
02是什么成就了“贵人智办”?
“贵人智办”之所以能跑起来,背后是贵州省早期完成的几项基础建设:省级政务云、数据汇聚平台、自建算力中心、政务大模型本地部署。
这不是一个AI产品,而是一个从算力到底座全面打通的能力体系。
所以看到贵人智办时,我第一反应是:这不是产品漂亮,而是它长在本地能力上,数据在域内、模型本地、权限自治,才有稳定的“能办能力”。
也因此,我们更应该反问自己:如果只做了一个界面+模型的封装,却没有把流程权限和字段逻辑打开给AI,那它始终只是一层“美化”,不是“能力”。
我们之前做“边聊边办”时曾碰到一个典型问题:
用户说“我要找工作”,系统能识别意图,但返回的是一个泛泛的“人社事项列表”;而真正高效的服务,是“智能预判你的就业类型→推荐相关补贴→匹配所在区域人才政策”。
这就需要三件事:
能识别语义里的“上下文”;
能基于用户身份、标签自动配置规则;
能打通多个系统并触发“组合回应”。
“贵人智办”能做到的,很可能不是AI技术领先,而是它背后已经完成了字段、流程、规则等标准化工作。这是我非常羡慕的。
说到底,它不是一个“AI接口”,而是一个政务流程的语义驱动器。这让我意识到,我们的AI产品设计,还太习惯“从语言到信息”,而不是“从语言到行动”。
03五点启发:写给做政务AI产品的你
1.语义理解不是表层功能,是产品哲学
“贵人智办”的核心在于反向设计:不是让用户学习政务语言,而是系统去理解自然语言。这种能力落地,不靠大词,而靠业务建模能力。
建议你做AI产品时,把“用户语言→意图识别→流程选择”设计为完整闭环。
2.“能问”≠“能办”,闭环才是评价标准
做AI时千万不要只看“识别率”“响应速度”,而要问:用户是否完成了实际办事路径?是否走完了流程中的关键步骤?
AI不是导游,最终要把人带到终点。
3.流程结构才是AI能力的边界
不是大模型能力不够,而是事项拆解不够;不是语义理解出错,而是规则设计不清。
建议建立“字段层级+规则引擎”的通用设计模式,让模型可解释、可调用、可监控。
4.从“语义→能力”的场景选择要克制
“贵人智办”并未一口气做几千个事项,而是精选了304个,结构清晰、规则可控。
建议优先落地“高频刚需、结构稳定”的事项,先做深、再扩面。
5.AI产品要与组织结构联动设计
语义理解靠模型,但落地靠制度。AI助手要生效,必须先明确:
谁授权?
谁维护?
谁负责出错后的解释与兜底?
建议在产品设计初期就同步规划“组织能力路径图”,别让技术走得太快,制度跟不上。
最后的话
我们花了十几年把人训练成懂流程的“办事机器”,而今天,AI让流程重新回归为“听得懂人的语言”。
这不只是技术升级,更是一种产品立场的改变。
如果说“贵人智办”有什么值得我们学习的,那不是模型,也不是界面,而是它把“制度能力”藏进了“用户听得懂的语言”中。
这,才是政务AI最值得走的方向。
希望给你带来一些启发,加油!