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賦能基層治理“最后一公里”——華院計算以認知智能引擎平臺打造社會治理現(xiàn)代化樣本

黨的二十大報告提出,“完善社會治理體系。健全共建共治共享的社會治理制度,提升社會治理效能。”在數(shù)字中國建設深入推進的背景下,人工智能技術(shù)正深刻改寫社會治理的既有模式,為提升治理效能提供強大助力。作為國內(nèi)認知智能領(lǐng)域的先行者,華院計算技術(shù)(上海)股份有限公司(以下簡稱“華院計算”)自主研發(fā)的認知智能引擎平臺,正在全國數(shù)十個城市的基層治理場景中落地生根,通過“算法+場景”深度融合,為破解基層治理難點、提升治理效能提供了創(chuàng)新方案。

一、為基層減負增效,AI破解困局

浙江紹興諸暨作為“楓橋經(jīng)驗”發(fā)源地,在面對基層干部“指尖形式主義”難題時,與華院計算創(chuàng)新打造“浙里興村治社”平臺來推動治理革新。該平臺通過三大核心機制破解困局:一是打造事項過篩模型,建立任務準入標準,從根源上扭轉(zhuǎn)各級任務多頭下、隨意下困境。二是建立考核數(shù)據(jù)實時排位、實時披露機制,將得分排位與報酬發(fā)放、評先評優(yōu)直接掛鉤,通過末端考核激勵,解決干部“干好干壞一個樣、干多干少一個樣”問題。三是建立資源下沉機制,精準匹配基層實際需求,確保復雜問題“接得住、辦得好”,提升基層治理實效性。在基層治理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索中,不同地域正結(jié)合自身特點走出特色路徑。重慶市長壽區(qū)作為全國重點村分類管理試點之一,依托“黨建·長壽村社賽馬比拼”應用平臺,將基層黨組織管理服務延伸至基層治理末梢。該平臺運用風險算法模型、數(shù)據(jù)分析決策等對重點村難點問題與風險隱患進行識別監(jiān)測,并對識別出的重點村管理對象開展針對整改、動態(tài)追蹤、調(diào)度管理、驗收退出,最終實現(xiàn)難點問題的全面破解、治理效能的全域提升。

二、認知智能新突破:垂直大模型驅(qū)動治理進化

與通用大模型不同的是,垂直大模型是針對特定領(lǐng)域或任務進行優(yōu)化和訓練的模型,這類模型通常在特定行業(yè)、應用場景或任務中,能夠?qū)崿F(xiàn)更高的準確率和效率。華院計算的法律大模型,充分運用法律領(lǐng)域知識對大模型進行訓練,并在模型推理階段,實現(xiàn)與司法知識庫高度融合,顯著提升了模型在法律事實推理、法條適配等場景的應用精準度。該模型功能體系覆蓋智能法律咨詢、跨部門事權(quán)流轉(zhuǎn)分撥、案情要素智能解析、法律文書自動生成等核心模塊,為信訪管理、基層矛盾調(diào)解、政務熱線服務等場景提供全鏈條技術(shù)支持,有力推動了基層治理的法治化、智能化進程。

三、向治理現(xiàn)代化邁進:技術(shù)溫度與制度創(chuàng)新的交響

科技賦能基層治理的實踐正在引發(fā)深層次變革。技術(shù)層面,華院計算自主研發(fā)認知智能引擎平臺,聚焦小樣本學習、多模態(tài)、意識與情感計算等前沿技術(shù)領(lǐng)域,融合了數(shù)據(jù)科學與知識推理,并提供了基礎(chǔ)模型庫、算法工具集、深度學習推理框架、模型自動精調(diào)等通用組件。在制度層面,多個合作地區(qū)同步推進業(yè)務流程再造,建立了“數(shù)據(jù)說話、算法輔助、人類決策”的新型工作機制。

技術(shù)并不會代替人力, AI是治理能力的“倍增器”。當前,我們需要轉(zhuǎn)變思維方式,即從被動應對到主動預防,從經(jīng)驗判斷到數(shù)據(jù)驅(qū)動,從條塊分割到協(xié)同共治。這種轉(zhuǎn)變正在催生新的治理范式——當認知智能將干部從重復勞動中解放,他們得以投入更多精力開展實地調(diào)研、創(chuàng)新服務方式,技術(shù)溫度與人文關(guān)懷形成良性互動。

站在新的歷史起點上,華院計算等科技企業(yè)正以創(chuàng)新實踐回應時代課題。當認知智能深度融入基層治理的方方面面,我們看到的不僅是辦事效率的顯著提升,更是治理體系從“管理”向“服務”、從 “善政”向“善治”的深刻轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變,將為實現(xiàn)社會治理體系和治理能力現(xiàn)代化注入強大動力。

責任編輯:潘旺旺