
一、战略规划与组织架构搭建
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制定专项实施方案
依据数字化转型战略,明确DEEPSEEK部署目标与路径,统筹算力资源调配、本地化部署流程及多部门协同机制。 -
构建三级协同体系
成立由党政领导牵头的专项工作组,联合技术部门、业务科室及第三方服务商,形成“需求调研-技术开发-应用验证”全链条协作模式,确保AI模型与治理场景精准匹配。
二、技术实施与资源整合
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混合部署方案
- 本地化部署:根据数据安全需求,选择本地算力或运营商专线接入(如盛京金控集团基于运营商算力部署DeepSeek 671B满血版)。
- 云端协同:非敏感场景采用公有云服务,实现灵活扩展与成本优化。
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数据与知识库建设
- 构建领域知识库:整合部门权责清单、政策法规、历史案例等结构化数据,如建立“权责知识库+大语言模型”双轮驱动机制。
- 多源数据融合:接入气象、交通、民生诉求等动态数据,通过学习技术实现跨部门数据安全共享。
三、场景化应用开发
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高频业务智能化
- 民生诉求处理:利用DEEPSEEK开发智能分拨系统,实现政策咨询等诉求的秒级研判与精准分派。
- 政务热线升级:集成智能语音导航、诉求语义解析、政策智能推荐等功能,提升热线服务效率。
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决策支持与效率提升
- 公文辅助写作:通过模板化提示语设计,自动生成政策文件、活动方案等初稿,人工审核后定稿。
- 城市治理优化:融合多源数据构建动态监测体系,运用图神经网络分析城市网络,支撑交通调度、应急响应等场景决策。
四、安全与合规保障
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分级数据管理
对敏感数据实施本地化存储与智能隔离,通过数据脱敏、加密传输等技术保障政务数据全周期安全。 -
双重审核机制
建立“AI生成+人工复核”流程,如公文生成需经合规性审查、领导审批后方可发布,规避伦理与法律风险。
五、成效评估与迭代优化
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双轨测试验证
新系统上线前进行传统流程与AI流程并行测试,对比响应速度、准确率等指标,确保模型可靠性。 -
动态模型更新
基于实时业务反馈数据,采用联邦学习技术持续优化模型性能。