随着数字政府建设进入2.0时代，数据化到智能化的发展趋势越来越清晰，由数据驱动的创新和智能化模式，将成为数字政府建设的主要驱动因素。《政府工作报告》中提出，发展壮大新动能，加强新一代人工智能研发应用，发展智能产业，拓展智能生活，建设智慧社会”。深化大数据、人工智能等研究应用，拓展“智能+”。人工智能所带来的高效率、低消耗、高精准性等优势，将是数字政府发展的重要助力。

人工客服流动性高、服务难以标准化：

◆ 面对与日俱增的咨询需求，政府相关部门的服务压力不断增加，岗位的属性决定了人员的高流动性，复杂繁琐的业务知识也给业务部门培训带来压力，人员对知识掌握水平参差不齐也使得服务难以标准化。

数据支撑力度小：

◆ 目前很多事件办理的文件都靠人工来记录统计，记录过程容易失真，统计过程繁琐，所以能得到的数据量少，质量也待提高。

线上平台缺乏办理引导：

◆ 虽然现在有不少的线上平台可以供企业或市民办理业务，但是线上事项太多，服务层级太深，且部分专有名词不易理解，难以找到自身想要咨询或者办理的业务。

现有“智能客服”服务不智能：

◆ 区别于商业场景的智能客服，政务服务场景对场景专业性和服务准确性要求更高，政策的动态调整也需要知识维护具备便捷性。针对多样且不规范的表达，目前政务场景的智能客服并不智能，没有与后台办理事项、数据打通，也没有导办、主动服务等功能。

◆ 数据依赖程度低：有限数据量可以训练出2-3倍效果的AI。训练周期为同类竞品的1/5-1/3。

◆ 极速开发，快速提升：1个月完成模型初步训练，持续优化3个月准确率可达90%。

◆ 精准语义解析：可以识别大量相似语义的表达。同一个问题，用户可用上百种表达方式。

◆ 智能交互：多轮对话、语境理解、长短时记忆、连续服务、精准推送。

◆ 低维护成本：简化维护流程，傻瓜式操作，知识库维护量仅需传统AI知识库的1/30。

◆ 低成本独立化部署：自研核心语义引擎，保障数据安全同时，独立化部署成本仅为同类产品50%。

咨询输入以及回复：

◆ 用户进入咨询页，系统将会推送问候语和快捷菜单。用户可通过快捷菜单咨询热门话题，也可通过语音/文字输入自己需要询问的问题。AI识别用户意图后，在知识库中匹配对应内容，进行精准的回复。

事项确认：

◆ AI会根据用户咨询的问题采取不同回复策略。如：事项确认，文本回复，文章回复，图片回复，猜您想问

文本，文章，图片回复：

◆ 用户首次使用企业政策助手，AI会通过几轮问题采集企业信息，并生成企业画像，后续企业咨询相关政策时，AI根据用户回复信息动态调整画像，并基于最新画像推送精准政策。

画像采集：

◆ 用户可以在企业政策助手，可以对AI动态生成的画像进行主动维护，确保AI推送的准确。

咨询反馈：

◆ 用户可以通过点赞/点踩对AI回复的内容满意度进行反馈。对于用户点踩的问题，AI提供人工咨询的通道。用户可以通过人工咨询解决问题，同时AI能通过人工的回复自动学习让自己更“智能”。

网点导航:

◆ 用户在询问各类网点的时候，AI系统能根据用户当前所处位置推荐附近的网点给用户，用户点击对应的网点可进入导航页面引导用户到达。

热门推荐:

◆ 用户进入咨询页即可看见系统推荐的热门话题与热门案例。

意见建议:

◆ 可设立“意见建议”按钮，用户点击“意见建议”按钮，系统进入意见收集页面，用户填写建议提交后，智能服务平台对建议进行保存。

文本下载:

◆ 当用户咨询办理的业务涉及文书时，AI可为用户提供最合适的文书查看、分享、下载方案。用户点击“文书下载”，进入文书详情页面可对文书进行浏览。点击右上角“…”跳出弹窗，用户点击“发送给朋友”可将文档发送给微信好友。