通过 “大模型语义理解+动态知识引擎+智能决策” 技术组合:
1、动态同步最新政策,解决知识滞后问题;
2、拆解复杂流程为可执行的分步指南;将传统机器人解决率从60%提升至97%+,显著降低人工客服压力。
3、以AI的认知智能替代规则脚本,实现政务咨询服务的“精准响应”与“零转人工”。
1、动态知识引擎驱动政策同步
说明:实时抓取更新政策库(如地方条例、申报指南),解决传统系统因政策频繁更新导致的“知识滞后”问题。
技术支撑:通过NLP技术对政策文件进行语义解析和结构化存储(如提取“补贴条件”“办理时限”等关键字段),构建可动态更新的知识图谱。
2、复杂操作指南的智能拆解
说明:将多步骤业务流程(如企业开办、医保报销)拆解为“傻瓜式”指引,支持边问边办。
技术支撑:结合流程图生成技术与条件分支逻辑(例:“若选择外资企业→自动推送商务备案指引”)。
3、人机协同降本提效
说明:AI优先处理标准化问题(如材料清单查询),仅复杂诉求转人工,使人工客服压力下降。
技术支撑:基于意图识别准确率(>97%)自动分流,支持会话记录无缝移交人工。
企业政策申报:输入企业属性(规模/行业),AI自动匹配适用政策并生成申报日历提醒
异地医保报销:自动关联参保地与就医地规则,生成个性化报销指南(含材料清单/计算器)
老人办理养老津贴:语音输入问题→AI输出分步图文指引(附线下代办点导航)
跨部门业务办理:多轮对话理解复合诉求(例:“开店+招残疾人”→同步推送执照办理与用工补贴政策)
1、深度语义理解与推理
a)方言/模糊表述处理:大模型支持方言转写与意图消歧(如“养老钱咋领”→精准关联养老金发放政策)。
b)多轮决策引擎:通过上下文记忆实现渐进式问答。
2、知识库智能运维
a)自动知识抽取:从政策PDF/网页中提取结构化数据。
b)自优化机制:基于用户差评自动标注知识盲区,触发人工复核更新。
3、安全与效率平衡
a)本地化部署:政务数据脱敏处理,敏感查询(如个人社保)仅返回脱敏结果。
b)缘计算加速:嵌入式设备支持毫秒级响应。
4、全渠道服务融合
打通公众号/政务APP/线下终端,实现“一次提问,多端同步进度”(例:手机咨询后,大厅终端续办)。