[数码讨论]数智赋能，让公共服务实现“服务找人” [复制链接]

我国幅员辽阔，为破解公共服务可及性难题，流动公共服务的创新模式应运而生。从北疆牧区的流动警务室、流动小药箱，到偏远山区的巡回法庭，再到城市社区的流动诊疗站、流动办公桌，以及城市街巷的政务服务直通车等等，这些承载着民生关切的流动公共服务，长期以来都是政府延伸服务触角、保障基本民生、促进社会公平的有力抓手，有效缓解了公共服务最后一公里难题。

　　
　　数智赋能的首要突破，在于完成了公共服务从“人找服务”到“服务找人”的逻辑，将服务的发起端从用户侧迁移至治理侧，实现了“流动”方向的调转。传统模式下的公共服务流动，其本质是服务供给方在既定时间和空间范围内的有计划的“流动”。百姓必须主动认清自身需求，并努力适配服务提供的固定周期与移动路线，这是一种典型的“人找服务”逻辑。数智技术通过汇聚与分析全域数据，构建起持续感知社会需求的数字中枢，能够穿透个人显性表达的局限，前瞻性地洞察潜在、集中与演变的公共服务需求。这使得公共服务“流动”的启动指令，不再仅仅源于行政计划或历史经验，而更多来自数据模型对民生需求图谱的动态解析与预测。政府角色因此从被动的服务提供者，转型为主动的需求感知者与未诉先办的响应者。服务的“流动”由此转变为一种由数据智能精准导航、主动向需求源头靠拢的“服务找人”过程。

　　以内蒙古边境管理区的“草原110”为例，这一特色警务模式创立之初依靠巡逻车、马背巡防，后来演进为集数字平台、智能研判、精准响应于一体的“数智流动”防控体系。牧民在遇到警情或需要帮助时，能一键发送位置、视频等信息至指挥平台，报警实现瞬间触达、精准定位。同时，“草原110”还整合党政军警民资源，将警务服务、民生配送等主动延伸至牧民家中。

　　未来，数智如何更好赋能公共服务健康发展、精准服务均等化目标？

　　首先，须坚持以人民为中心的价值导向。所有技术应用应积极回应民众最关切、最现实的利益问题。在推动“服务找人”的过程中，注重技术敏捷与人文包容相结合，通过保留线下渠道、开发适老应用等方式，确保老年人、残疾人等群体获得便捷的公共服务。其次，坚持整体性治理的推进路径。依托顶层设计推动政务数据、业务系统与技术平台深度融合，构建一体化公共数据平台与跨部门协同规则，实现跨层级、跨系统业务联动与数据共享，使数智赋能更充分转化为治理效能。再次，坚持高质量发展的内在要求。完善统一标准与安全防护体系，强化网络安全与隐私保护，在激发数据价值与严守安全底线之间取得平衡，夯实数据治理基础，以此支撑公共服务体系高质量、可持续发展。

　　从“物理流动”到“数智流动”的演进，清晰地勾勒出我国公共服务体系在数字时代的发展轨迹。这一发展以提升服务均等化水平为战略目标，以数字政府建设为支撑框架，不断推动公共服务生态更趋智慧和完善。展望未来，随着相关实践的不断普及和深化，数智赋能的流动公共服务将更加可及、公平普惠、精准高效，并为推进国家治理体系和治理能力现代化注入更多动能。

数智赋能流动公共服务：从“物理流动”到“智慧触达”的治理革命

我国流动公共服务的创新实践，是应对幅员辽阔、人口分布不均等国情的重要治理智慧。从北疆牧区的“马背警务”到城市社区的“移动诊疗站”，传统模式通过物理空间的流动弥补服务缺口，而数智技术的深度融入，正推动这一体系向“主动感知-精准响应-智慧协同”的3.0阶段跃迁。这一转型不仅重塑了服务供给逻辑，更深刻影响着国家治理现代化的进程。
一、从“人找服务”到“服务找人”：治理逻辑的范式重构
传统流动公共服务的核心矛盾在于“供给刚性”与“需求弹性”的错配：
时空局限：巡回法庭、流动诊疗车等依赖固定周期与路线，难以覆盖突发需求（如偏远地区急症患者）。
信息不对称：百姓需主动识别需求并适配服务，而基层治理者往往通过经验判断供给优先级，导致“供需错位”。
资源分散：党政军警民等多元主体缺乏协同机制，如牧区警务与民生配送常各自为战，效率低下。

数智技术通过三大突破重构逻辑：
1. 需求感知前置化  
大数据建模穿透显性需求，捕捉潜在风险。例如，内蒙古“草原110”通过分析牧民报警频率、牲畜活动轨迹等数据，预测盗猎高发区域并提前部署巡防。
物联网设备实时采集环境数据（如水质、气象），触发预警式服务。如南方山区通过地质传感器自动启动地质灾害巡回排查。

2. 服务响应动态化  
AI算法根据需求紧迫性、空间距离、资源可用性等维度，生成最优调度方案。例如，城市政务直通车通过算法匹配“空闲窗口期”与“高需求社区”，实现服务资源的高效利用。
区块链技术构建跨部门信任机制，使警务、医疗、社保等数据实时共享，避免重复采集与流程冗余。

3. 治理主体协同化  
数字平台整合党政军警民资源，形成“需求发起-任务分派-执行反馈”的闭环。如“草原110”联动边防部队、卫生院、牧民合作社，实现警情处置、药品配送、牲畜防疫的一站式服务。
5G+AR技术赋能远程协作，专家可通过第一视角指导基层人员操作，突破地域限制。例如，偏远地区巡回法庭通过AR眼镜实现最高法法官的实时庭审指导。
二、典型案例：数智流动公共服务的实践探索
1. 内蒙古“草原110”：从“马背巡防”到“云端智治”
转型前：依赖巡逻车与马背巡防，报警需牧民骑马数小时至派出所，响应时间长达4-6小时。
转型后：
智能终端普及：牧民配备北斗短报文终端，无信号区域也可一键报警并自动定位。
数据中枢构建：整合气象、畜牧、人口等数据，预测盗猎、暴风雪等风险，提前3小时推送预警。
资源协同升级：联动边防、农业、物流企业，实现警情处置、饲料补给、牲畜转场的“一次上门、多事联办”。
成效：案件发生率下降62%，牧民服务满意度达98%，巡防成本降低40%。
2. 浙江“流动医院”：数字健康共同体的创新实践
痛点：山区海岛居民看病需长途跋涉，基层医疗机构设备闲置率高。
解决方案：
5G医疗车：配备CT、超声等设备，通过5G网络实时传输影像至省级医院，实现“移动检查-远程诊断-本地取药”。
健康大脑平台：汇聚居民电子健康档案、就诊记录、体检数据，AI生成个性化健康管理方案，主动推送体检、疫苗接种提醒。
医保直结系统：患者扫码即可完成医保报销，自付部分由物流企业垫付，实现“先诊疗后付费”。
成效：山区居民年均就诊次数从1.2次提升至3.5次，基层医疗机构设备利用率从30%提高至75%。
三、未来挑战：数智赋能的“三重平衡”
1. 技术敏捷与人文包容的平衡
挑战：数字鸿沟可能加剧弱势群体服务排斥。例如，老年人对智能终端操作困难，偏远地区网络覆盖率低。
对策：
保留线下渠道：在流动服务车中设置人工窗口，提供方言服务、代操作协助。
开发适老应用：简化界面设计，增加语音交互、一键呼叫功能，如浙江“浙里办”APP推出“长辈模式”。
社区数字辅导员：培训志愿者协助居民使用数字服务，如上海“银发数字课堂”覆盖超10万老年人。
2. 数据共享与隐私保护的平衡
挑战：跨部门数据流通可能引发隐私泄露风险。例如，健康数据与公安、社保数据整合需严格权限管控。
对策：
隐私计算技术：采用联邦学习、多方安全计算等技术，实现“数据可用不可见”。如广东“粤省事”平台通过隐私计算分析居民消费数据，优化公共服务布局。
区块链存证：所有数据操作记录上链，确保可追溯、不可篡改。如江苏“苏服办”平台利用区块链技术保障政务数据安全。
分级授权机制：居民可自主选择数据共享范围，如健康数据仅向指定医院开放。
3. 效率提升与公平可及的平衡
挑战：算法可能强化“马太效应”，使优质资源向高需求区域集中，忽视边缘群体。
对策：
公平性约束算法：在调度模型中加入“服务覆盖率”“弱势群体优先级”等参数，确保资源均衡分配。例如，北京“接诉即办”平台通过算法优先派单至老旧小区、残障人士诉求。
动态调整机制：根据服务效果反馈实时优化算法，如杭州“城市大脑”每季度调整交通信号灯配时方案，平衡通勤效率与居民满意度。
社会监督参与：引入第三方评估机构与公众代表，对算法决策进行伦理审查，如深圳成立“算法 伦理委员会”审查政府AI应用。
四、未来展望：数智流动公共服务的“四化”趋势
1. 服务场景无界化：通过元宇宙技术构建虚拟服务空间，使偏远地区居民可“身临其境”参与线上庭审、远程医疗。
2. 治理主体多元化：鼓励企业、社会组织参与流动服务供给，如物流企业承接药品配送，科技公司提供AI诊断支持。
3. 决策模式预测化：利用数字孪生技术模拟不同政策效果，提前预判服务需求变化，如通过人口流动模型优化巡回法庭路线。
4. 评价体系人民化：建立“需求响应率”“服务满意度”等指标，将居民评价纳入政府绩效考核，如上海“人民建议征集”平台每年处理超10万条群众建议。
结语：从“流动”到“智慧”的治理进化
数智赋能的流动公共服务，本质是“技术理性”与“治理温度”的深度融合。它不仅解决了“最后一公里”的物理距离，更通过数据穿透需求、算法优化供给、协同提升效能，重构了政府与民众的互动关系。未来，随着6G、量子计算、通用AI等技术的突破，流动公共服务将迈向“主动感知-精准预测-自我进化”的智能阶段，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供核心动能。这一进程既需要技术创新的突破，更需坚持“以人民为中心”的价值底色，确保科技发展始终服务于人的全面发展与社会公平正义。

数智赋能推动公共服务实现“服务找人”，是数字政府建设深入推进的重要成果，核心在于通过数智技术重塑公共服务的理念与供给模式，实现从“人找服务”到“服务找人”的逻辑转型。

一、从“人找服务”到“服务找人”的逻辑重构
传统公共服务模式下，服务供给遵循“人找服务”逻辑：百姓需主动识别自身需求，适配服务的固定周期、移动路线或行政计划，往往因信息不对称或流程复杂导致需求无法及时满足。数智技术通过汇聚全域数据（如人口、行为、需求等），构建持续感知社会需求的数字中枢，突破个人显性表达局限，前瞻性洞察潜在、集中或演变的公共服务需求。服务的启动指令不再仅依赖行政计划或历史经验，更多来自数据模型对民生需求图谱的动态解析与预测，推动服务从“被动供给”转向“主动靠拢”。

二、数智技术赋能“服务找人”的核心路径
需求感知：数据驱动的精准洞察
数智技术整合跨部门、跨层级数据（如社保、民政、公安等），通过大数据分析、人工智能算法构建需求预测模型，实时感知群众的显性与隐性需求（如老年人的养老服务、企业的用工需求、偏远地区的公共服务缺口等）。例如，通过分析居民消费、医疗记录、出行轨迹等数据，可预判社区养老服务的需求规模与分布，提前调配资源。

角色转型：政府从“被动提供者”到“主动响应者”
数字中枢的建立让政府从“等待申请”转向“未诉先办”。通过数据监测与预警，政府能主动识别需求主体（如困难群体、创业企业），精准推送政策或服务（如补贴申领、技能培训、法律援助），实现“政策找人”“服务找人”。例如，针对失业人员，通过就业数据与技能图谱匹配，主动推荐合适岗位与培训课程。

场景落地：从“物理流动”到“数智流动”
传统流动服务（如流动警务室、巡回法庭）依赖物理载体，覆盖范围与效率有限。数智技术推动服务向“数智流动”转型，通过数字平台、智能终端实现服务的精准触达。例如，内蒙古“草原110”从“马背巡防”升级为“数智流动”防控体系，牧民可一键发送位置、视频至指挥平台，实现瞬间触达、精准定位；同时整合党政军警民资源，将警务服务、民生配送等主动延伸至牧民家中，解决偏远地区服务“最后一公里”问题。

三、“服务找人”的未来发展方向
坚持以人民为中心的价值导向
技术应用需回应群众最关切的利益问题，注重技术敏捷与人文包容结合。例如，保留线下服务渠道、开发适老应用（如大字体、语音交互），确保老年人、残疾人等群体便捷获取服务；避免“数字鸿沟”，让数智赋能覆盖所有群体。

坚持整体性治理的推进路径
依托顶层设计推动政务数据、业务系统与技术平台深度融合，构建一体化公共数据平台与跨部门协同规则，实现跨层级、跨系统业务联动与数据共享。例如，整合市场监管、税务、人社数据，为企业提供“一站式”政策服务；完善数据标准与安全防护体系，平衡数据价值激发与隐私保护，夯实数据治理基础。

数智赋能的“服务找人”模式，本质是通过数字技术打通需求与供给的壁垒，让公共服务更精准、更便捷、更有温度。随着实践深化，这一模式将进一步推动公共服务均等化、高效化，为国家治理体系和治理能力现代化注入新动能。