政务咨询服务，与办事服务相辅相成，是政务服务的核心职能之一，是密切联系人民群众的“第一窗口”。当前全国已有约320个地区和部门将国产开源大模型接入政务服务、机关办公场景，提供智能化政务服务。这是深化拓展“人工智能+政务服务”行动的必然要求，是满足人民群众对高效便捷政务服务期待的民心工程。
从本质上看，大模型在政务咨询服务中的应用，是利用人工智能技术对原有业务流程、服务模式的重构优化。实现政务咨询服务“数据驱动、智能赋能”的数智化转型过程，能够有效破解传统政务咨询高度依赖人工窗口、响应效率低、服务时间有限、专业能力不足等堵点。
从具体环节看，政务大模型在政务咨询服务中的应用涉及业务流程、知识数据、技术适配和安全监管等多方面，是顶层设计与基层创新、制度重塑与技术赋能耦合作用的复杂系统。在应用过程中既要注重整体布局的统筹，也要细化业务场景应用的现实路径。这需要政务部门、研究机构和技术企业等多主体协同发力，实现制度、技术、数据和业务多层面深度融合，锚定政务大模型部署应用的关键问题精准施策。
从应用场景和具体实践看，人民群众对政务咨询需求海量且多元，立足应用实践，着眼未来趋势，不再局限于实现咨询需求的识别、政策信息的匹配以及问答内容的生成是必然要求，突破大模型仅在工具层面的应用，打造“主动规划服务、全程智能办理、优化治理效能”的政务服务新模式是必然趋势。抓住这一重点，才能推动政务咨询从人工响应向技术赋能、从被动答复向数字治理、从分散办理向协同高效升级。
但要看到，缺乏统筹规划、场景融合不足以及数据基础薄弱，制约着集成高效场景的实现。在规划部署层面，应避免随意建设、“AI形式主义”；在场景应用层面，应将智能体进一步应用到具体场景；在数据支撑层面，应实现部门间数据共享以及高质量知识库构建。
基于此，按照“省级统筹、地市落实、县乡复用”的层级分工整合政务云等资源，省级部门搭建大模型服务平台，地市依托省级平台开展场景适配，县级复用上级资源，实现资源高效配置。立足这一前提，优先选择民生事项、项目审批、信访事件等高频咨询场景，再拓展至政策评估等复杂场景。应用智能体，融合业务体系、嵌入服务流程，提前预判需求。如推动政务咨询自动进入办事流程，实现与所咨询事项关联办理，达到边聊边办、智能预填的效果；实现社会治理事件自动预警，推动应急机制从事后判断向事前预测转变，赋能政府科学决策。
数据是政务咨询数智化转型的核心要素。需要依托部门间政务数据共享机制破除数据壁垒，分领域、分类别、分级别梳理整合各部门政务咨询知识数据，包括政策文件、办事指南、常见问题和历史咨询记录等，经过标准化、结构化和场景化处理，实现政务数据从物理集中向逻辑融通转变，从而提升模型能力，提高答复效能。
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