政务服务模型的基本作用

模型通过大数据处理、机器学习技术手段，能够从数据中提取出有价值的信息，并为决策者提供科学、准确的策略和方案。政务大模型的应用场景广泛，其中包括政府决策支持、公共安全、城市管理、社会服务等方面。在政府水平和公众安全感。城市管理方面，政务大模型可以通过对城市交通、环境、基础设施等数据的分析和优化，提供智能化的城市管理方案，提升城市的便利性和宜居性。在社会服务方面，政务大模型可以通过对民生领域数据分析，提供个性化的服务和精准扶贫方案，改善社会生活质量。政务大模型的出现为政府决策和政务管理提供了新的思路和方法。通过充分利用大数据和人工智能技术，政务大模型有望在提升政府工作效率、提升公共服务政务大模型，是指利用人工智能（AI）技术，对政务系统中的数据进行分析和挖掘，提供针对性智能决策支持和解决方案的一种技术应用。政务系统中的数据量庞大而复杂，传统的人力分析和决策难以满足实际需求。政务大决策支持方面，政务大模型可以帮助政府进行政策制定、规划布局、资源调配等工作，提高政府工作效率和决策的科学性。在公共安全方面，政务大模型可以通过对安全风险的预测和管理，提供有针对性的应对措施，提高社会治安

、数据分析等工作，减轻工作负担，提高办公效率。三、政务大模型应用场景政务大模型作为数字政府建设的新引擎，正以其强大的智能优势，深度融入政务服务的各个环节，在一网通办、一网统管、一网协同等方面发挥着关键作用强大的语义分析能力和深层次的理解能力，为政务服务、社会治理和内部办公提供智能化支持，是数字政府建设的新引擎。从技术角度看，政务大模型具有大规模的参数和复杂的计算结构，能够处理和理解海量的政务数据，并数据收集和训练过程中，融入了大量政务相关的专业知识和业务规则，能够更好地满足政务工作的特定需求，提供更具针对性和专业性的服务。政务大模型具有数据驱动的特点，依赖于大规模的政务数据进行训练和优化，从而充分。10月，中办、国办印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》对外公布，提到支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用，提高公共服务和社会治理智能化水平。在政策的春风吹拂下，各地政府纷纷积极布局，加快政务大模型的建设与应用，推动人工智能与政务服务的深度融合。北京、上海、广东、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均发布了AI大模型的相关产业政策，为政务大模型的发展提供了坚实的政策保障和良好的发展环境

政务数据中台是一种在政务领域应用的数据管理和服务平台，它对于提升政府部门的数据治理能力和政务服务水平具有至关重要的作用。一、概念与架构概念政务数据中台是将政府内部各部门的分散数据进行汇聚、整合、加工使用进行严格的权限控制。数据服务层：以服务的形式向政务应用提供数据。这些服务可以通过API（应用程序接口）等方式提供，例如为政务服务大厅的综合窗口系统提供公民基本信息查询服务，方便工作人员快速办理业务处理，形成标准化的数据资产，并以数据服务的形式提供给政务应用系统，从而实现数据共享、业务协同和快速创新的平台。它打破了政务部门之间的数据孤岛，促进政务数据的高效利用。架构层次数据汇聚层：负责收集来自保人员信息是否准确、更新是否及时。数据标准管理，制定统一的数据标准和规范，如政务术语标准、数据格式标准等。确保不同部门在数据录入、存储和使用过程中遵循相同的标准，提高数据的一致性。数据服务提供提供多样化的数据服务，包括数据查询服务、数据分析服务和数据可视化服务。能够根据政务业务需求快速定制数据服务。业务协同与创新促进政务部门之间的业务协同，通过共享数据，多个部门可以联合开展工作。推动政务服务创新

政务新“智”变：大模型如何重塑政务服务大模型“进军”政务领域的时代背景在科技飞速发展的当下，人工智能无疑是最耀眼的领域之一。从早期简单的算法模型，到如今深度学习、强化学习等技术的广泛应用，人工智能已数据处理、精准政策制定、高效服务提供等诸多挑战。传统的信息技术手段在应对这些挑战时逐渐显得力不从心，而大模型的出现，为政务行业提供了新的解决方案，成为推动政务数字化转型的重要力量。大模型为政务带来的变革过程不仅耗费时间和精力，而且容易出现材料缺失、审批不通过等问题，导致业务办理周期长。大模型的应用彻底改变了这一局面。它具备快速响应和智能处理任务的能力，能够在短时间内处理海量数据。在政务服务平台上，大模型可以实现智能审批。当企业和群众提交申请材料后，大模型能够自动识别和提取关键信息，与数据库中的标准进行比对，快速判断申请是否符合条件。服务优化在传统政务服务模式下，由于缺乏对群众需求的精准分析，往往解读和服务推荐。通过提供个性化服务，大模型不仅满足了群众的实际需求，还增强了群众对政务服务的满意度。据相关调查显示，在应用大模型提供个性化服务的地区，群众对政务服务的满意度提升了20%以上，有效改善了

决策支持和解决方案。以下是对政务大模型的详细解析：政务大模型通过海量数据训练，具备了类似人类的归纳和思考能力。这些模型在计算机视觉、自然语言处理等复杂任务中展现出色性能，为政府管理、社会治理、公共服务等多个领域带来了革命性变革。政务大模型的应用能够提升政府机构的信息服务效率和服务质量，缩短政策落地时间和决策周期，让业务办理更加智能化。政务大模型的选择建议在选择政务大模型时，应考虑以下因素：业务需求政务大模型是指一种专门应用于政务领域的综合大模型，以人工智能技术为核心，结合大数据处理、机器学习、自然语言处理等多种技术手段，对来源于政务系统内部的海量、复杂数据进行分析和挖掘，以提供针对性的智能匹配：确定大模型需要支持的具体业务场景和功能，选择与这些需求最匹配的模型。性能和准确性：评估模型的性能指标，如准确性、响应时间、处理能力等，确保模型能够提供高质量的服务。数据兼容性：考虑模型是否能够处理和兼容现有的数据格式和数据源。成本效益分析：评估模型的总体拥有成本（包括采购、部署、维护和运营成本），并与预期效益进行比较。技术支持和服务质量：考虑提供商的技术支持能力、服务质量和客户服务记录。合规性

场景（一）政务服务领域在政务服务领域，政务大模型的应用正深刻改变着传统的办事模式，为企业和群众带来了极大的便利。在政策解读方面，政务大模型也发挥着重要作用。以往，政策文件往往专业性较强，普通群众理解起来政策文件、法律法规、业务数据等，为政府提供智能化的决策支持和高效的服务。与传统政务信息化系统相比，政务大模型具有更强的学习能力和适应性，能够快速应对不断变化的政务需求和复杂的社会问题。丰富多元的应用。会议安排也因政务大模型变得更加智能高效。智能会议系统在智能语音识别、声纹识别、机器翻译基础上，融入大模型技术，不仅提供会议内容智能转写、多语言翻译等服务，还能形成结构清晰的会议纪要，并提取关键词政务大模型：开启数字政府新时代政务大模型的崛起政务大模型是基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型，专门针对政务领域的复杂业务和多样需求进行优化。它能够理解和处理政务领域的各类信息，包括存在一定困难。而现在，借助政务大模型的自然语言处理能力，可以将复杂的政策文件转化为通俗易懂的语言，以问答的形式为群众提供精准的政策解读。（二）城市治理领域城市治理是一个复杂的系统工程，涉及交通、环境

政务大数据平台在数字化时代，数据已成为推动社会进步的重要资源。政务大数据平台作为政府管理和服务的重要工具，正逐步改变着传统政务的工作模式。本文将介绍政务大数据平台的基本概念、核心功能及应用场景，帮助应对方案。典型应用场景在城市治理领域，政务大数据平台发挥着"城市大脑"的作用。通过接入交通摄像头、环境传感器、市政设施等物联网设备，平台实时感知城市运行状态。民生服务方面，平台让"一网通办"成为现实应对海量、多样、实时的政务数据。从技术架构看，这类平台通常包含数据采集层、存储计算层、分析处理层和应用服务层，形成完整的数据价值链。政务大数据平台的建设目标主要体现在三个方面：提高政府决策的科学性，通过数据驱动避免经验主义；优化公共服务流程，让数据多跑路、群众少跑腿；加强社会治理能力，实现精准施策。这些目标共同指向建设透明、智能的现代政府。平台的核心功能与技术数据整合与共享是政务大数据平台的基础，平台整合企业注册、纳税、用电等数据，可准确研判区域经济发展态势。政务大数据平台代表着政府数字化转型的方向，它不仅是技术工具，更是治理理念的革新。通过数据共享和智能分析，政府能够更精准地感知社会需求、更科学地制定政策、更有效地提供服务。

政务服务数据归集政务服务数据归集是近年来政府数字化转型中的重要举措，也是提高行政效能、优化公共服务的关键环节。简单来说，它是指将分散在不同部门、不同系统中的政务数据进行收集、整合和标准化处理，形成一个统一的数据资源池，从而实现数据共享和有效利用。这一过程不仅有助于打破信息孤岛，还能为政府决策、社会治理和公众服务提供强有力的数据支撑。在传统的政务管理模式中，各部门的数据往往独立存储、互不联通。这种分散的数据管理方式容易导致信息重复录入、更新不同步，甚至出现数据矛盾。当公众办理跨部门业务时，常常需要反复提交相同材料，既增加了办事成本，也减低了服务效率。政务服务数据归集正是为了解决这些问题而生。数据归集的关键步骤是数据的收集。政府部门需要明确哪些数据需要归集，这些数据分布在哪些系统中，以及如何安全、有效地获取这些数据。在收集过程中，需要确保数据的完整性和准确性，避免遗漏或错误。接下来是数据的整合与标准化。不同部门的数据可能采用不同的格式、编码或标准，直接合并会导致混乱。因此，数据归集需要对原始数据进行清洗、转换和统一编码。这就需要统一为一种标准格式。此外，数据还需要进行分类和标签化，以便

潜力和价值。政务大模型作为在基础大模型基础上进行微调而成的专用模型，更加贴合政府行业的需求和特性，为政府决策、公共服务、政策制定等方面提供了强大的支持。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据近日，国际权威IT咨询机构IDC发布《中国大模型在数字政府应用市场分析，2024》报告，。星环科技成功入选IDC“政务大模型厂商图谱”。IDC在报告中指出，大模型在政府行业的应用正逐渐展现出其巨大的全生命周期提供基础软件与服务。在大模型领域，星环科技发布了一系列工具产品供用户使用，助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面，发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具数据处理等技术，有效降低企业构建自有大模型应用的门槛，并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。目前星环科技大模型产品已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。凭借在大模型领域的深耕布局和产品TOP100”榜单等。同时星环科技积极参与行业共建，为中国大模型生态发展贡献智慧力量：参编了国内首个金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：金融大模型》，为标准的

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...