《中共中央辦公廳 國務(wù)院辦公廳關(guān)于加快公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用的意見》是黨和國家首次對公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用進(jìn)行系統(tǒng)部署，對于數(shù)字中國建設(shè)、推進(jìn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化具有重大意義?；鶎又卫硎菄抑卫淼幕?，而公共數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)力要素，是基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性資源，在資源供給、權(quán)益分配、應(yīng)用創(chuàng)新上蘊(yùn)含巨大潛能。今年8月，北京市政府在《關(guān)于加快北京市公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用的實(shí)施意見》中進(jìn)一步提出“促進(jìn)市級數(shù)據(jù)下沉與基層數(shù)據(jù)反哺”“充分釋放公共數(shù)據(jù)要素潛能”。開展公共數(shù)據(jù)基層治理，是搶抓公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用總體規(guī)劃機(jī)遇，挖掘公共數(shù)據(jù)資源潛能為基層治理所用，加快推動數(shù)字政府建設(shè)、賦能首都基層治理現(xiàn)代化的應(yīng)有之義。

　　一、北京市公共數(shù)據(jù)基層治理現(xiàn)狀

　　（一）政策法規(guī)穩(wěn)步推進(jìn)，數(shù)據(jù)治理初步成型。近年來，北京市政府高效落實(shí)國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度、推動數(shù)據(jù)要素市場化配置改革，先后出臺了《北京市數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)條例》《北京市政務(wù)信息資源共享管理辦法》《關(guān)于更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用進(jìn)一步加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的實(shí)施意見》《關(guān)于加快北京市公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用的實(shí)施意見》等法規(guī)政策。通過打造北京市公共數(shù)據(jù)開放平臺，促進(jìn)社會保障、生活服務(wù)、房屋住宅等關(guān)鍵領(lǐng)域的公共數(shù)據(jù)資源依法依規(guī)向基層有序開放，逐步形成了以“數(shù)據(jù)驅(qū)動、平臺統(tǒng)籌、服務(wù)導(dǎo)向”為核心的公共數(shù)據(jù)基層治理體系。

　　（二）平臺開發(fā)應(yīng)用深化，有效賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型。東城區(qū)政府2019年建設(shè)的數(shù)據(jù)匯聚共享服務(wù)平臺，“應(yīng)上盡上、應(yīng)匯盡匯”，匯集了街道、居委會、物業(yè)等多部門信息，持續(xù)匯聚人口、房屋、企業(yè)、訴求、社會組織等多維數(shù)據(jù)，已形成包含人、地、事、物、組織、寵物、車輛7大類數(shù)據(jù)和166個社區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)匯聚體系，為事件分析、資源配置、居民服務(wù)等提供了堅實(shí)數(shù)據(jù)支撐，推動減負(fù)增效、精準(zhǔn)服務(wù)、共建共治、數(shù)據(jù)共享等治理目標(biāo)落地。西城區(qū)建有“西城家園”線上治理平臺，以一網(wǎng)通辦提高政務(wù)服務(wù)效能，傳達(dá)各類通知，反饋居民問題訴求。鏈接區(qū)公檢法司等部門，打造“訴源治理，法律直通車”；聯(lián)通區(qū)衛(wèi)健委“健康西城”模塊，為居民提供醫(yī)療保障；引入?yún)^(qū)政務(wù)服務(wù)局“西城e辦事”，實(shí)現(xiàn)居民足不出戶一站式在線辦理。海淀區(qū)中關(guān)村街道近兩年開展黨建引領(lǐng)數(shù)智賦能基層治理實(shí)踐，通過建設(shè)“關(guān)芯”AI智能服務(wù)系統(tǒng)，在“關(guān)芯助理”模塊，以高效賦能和進(jìn)度管理實(shí)現(xiàn)法律顧問、數(shù)據(jù)管理、分析研判功能；在“關(guān)芯智巡”模塊，以網(wǎng)格化精細(xì)治理實(shí)現(xiàn)全要素管理和全場景覆蓋，推動民生保障、安全生產(chǎn)、社區(qū)建設(shè)、城市管理等24類巡查業(yè)務(wù)有機(jī)納入網(wǎng)格化管理。

　?。ㄈ┣把丶夹g(shù)應(yīng)用成為重要突破口，“AI+基層治理”模式探索成效初顯。創(chuàng)新運(yùn)用人工智能及大模型技術(shù)賦能基層治理數(shù)字化智能化，許多街道將自然語言處理、智能知識庫檢索等技術(shù)應(yīng)用于政策解讀、居民畫像、智能問答及風(fēng)險預(yù)警等場景，有效支持了社會救助、應(yīng)急管理、社區(qū)服務(wù)等基層事務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。以中關(guān)村街道“關(guān)芯”大模型平臺為例，居民在反映訴求、咨詢政策或辦理事項時，可通過小程序或智能終端提交信息，系統(tǒng)利用大模型進(jìn)行語義解析、意圖識別和知識匹配，自動歸類訴求內(nèi)容，匹配政策知識庫，實(shí)現(xiàn)訴求的智能分撥與全流程跟蹤?；鶎尤藛T重復(fù)性事務(wù)負(fù)擔(dān)明顯下降，日常訴求自動處理率提升約30%，部分高頻事項實(shí)現(xiàn)24小時內(nèi)辦結(jié)。居民對“政策自動解答”“辦理狀態(tài)實(shí)時可查”等功能的認(rèn)可度較高。此外，不少街道正積極探索AI多元應(yīng)用，如對高頻民生訴求的自動分析、流程節(jié)點(diǎn)的動態(tài)監(jiān)控、多部門工單的智能派發(fā)、風(fēng)險預(yù)警、老年人健康畫像、優(yōu)化重點(diǎn)人群管理和突發(fā)事件響應(yīng)機(jī)制等。

　　二、存在的主要問題

　?。ㄒ唬?shù)據(jù)歸集共享體系不完善，尚未完全實(shí)現(xiàn)平臺化系統(tǒng)管理

　　在基層治理實(shí)踐中，“數(shù)據(jù)煙囪”“信息孤島”問題依然較為突出。在數(shù)據(jù)采集、歸集和共享過程中，普遍存在標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、接口不兼容現(xiàn)象，跨部門流通難度較大。街道社區(qū)雖已實(shí)現(xiàn)政務(wù)數(shù)據(jù)基本歸集，但部門間數(shù)據(jù)壁壘較突出，無法實(shí)現(xiàn)真正意義上的信息聯(lián)通和高效協(xié)作。例如，因數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)無法互認(rèn)、系統(tǒng)信息無法自動對接等問題，數(shù)據(jù)歸集依舊依賴人工整理，難以支撐跨部門、跨業(yè)務(wù)的高效服務(wù)。出于安全、隱私或風(fēng)險防控考慮，對數(shù)據(jù)外部共享采取了較為保守的策略，“信息孤島”進(jìn)一步加劇，影響了數(shù)據(jù)資源的整體利用效率。

　?。ǘ?shù)據(jù)質(zhì)量與規(guī)范化建設(shè)滯后，制約治理科學(xué)性與智能化

　　在公共數(shù)據(jù)采集、匯聚、更新和治理等環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)冗余、錯漏、時效性不足等問題凸顯。一方面，公共數(shù)據(jù)仍以“普查”式采集為主，費(fèi)時耗力。部分基層數(shù)據(jù)來源分散、口徑不一，采集標(biāo)準(zhǔn)和治理規(guī)范不健全，數(shù)據(jù)質(zhì)量難保證。例如，部分民生訴求和工作信息仍依賴線下采集或人工錄入，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和實(shí)時性不足，難以滿足人工智能輔助決策和精準(zhǔn)服務(wù)的需求；另一方面，部分歷史數(shù)據(jù)缺乏系統(tǒng)清理和結(jié)構(gòu)化治理，形成大量“僵尸數(shù)據(jù)”“無效數(shù)據(jù)”，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)利用效率和大模型、知識庫等智能化應(yīng)用效果。此外，數(shù)據(jù)治理流程、審核標(biāo)準(zhǔn)、權(quán)限設(shè)置等管理機(jī)制各地差異明顯。

　?。ㄈ?shù)據(jù)價值化應(yīng)用不足，服務(wù)創(chuàng)新與場景落地有限

　　基層公共數(shù)據(jù)的匯集仍以日常事務(wù)管理和基礎(chǔ)統(tǒng)計為主，缺乏與實(shí)際治理需求緊密結(jié)合的高價值創(chuàng)新應(yīng)用。部分街道社區(qū)系統(tǒng)平臺主要承擔(dān)訴求分撥、信息整合等初級功能，尚未形成面向老年人服務(wù)、應(yīng)急響應(yīng)、重點(diǎn)人群健康管理等多元場景的深度數(shù)據(jù)賦能。尤其是各街道常年堆積的大量12345工單數(shù)據(jù)“深藏閨中”，如何對能夠反映轄區(qū)不同時段群眾訴求、解決事項和服務(wù)質(zhì)量等信息的治理資源進(jìn)行二次配置與開發(fā)利用，亟需研究與轉(zhuǎn)化。加之基層需求變化快、平臺功能適配度不高、智能化應(yīng)用落地場景不足等現(xiàn)實(shí)困境，無法打通數(shù)據(jù)資源賦能治理需求“最后一公里”。此外，受資源投入、技術(shù)能力和制度創(chuàng)新等因素影響，數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)服務(wù)、智能治理和協(xié)同決策能力有待提升，僅停留在被動支撐和事后分析階段。

　　三、挖掘北京市公共數(shù)據(jù)價值賦能基層治理現(xiàn)代化的對策建議

　?。ㄒ唬┙∪鶎庸矓?shù)據(jù)歸集與共享機(jī)制

　　為破解數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、接口不兼容等跨部門共享難題，應(yīng)加快建立全市統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與接口規(guī)范。依托市大數(shù)據(jù)平臺，加快完善覆蓋到社區(qū)（村）的物聯(lián)感知網(wǎng)絡(luò)，延伸數(shù)據(jù)采集觸角，形成反映群眾需求的動態(tài)數(shù)據(jù)庫。分級分類開發(fā)基層公共數(shù)據(jù)資源，面向加強(qiáng)基層治理的公共數(shù)據(jù)價值挖掘與社會效應(yīng)釋放，系統(tǒng)挖掘12345數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)字段集與脫敏字典體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理。基于當(dāng)前樣本構(gòu)建高頻問題標(biāo)簽庫與語料地圖，為多源治理數(shù)據(jù)整合提供語義支撐。

　　進(jìn)一步整合政策文件、服務(wù)數(shù)據(jù)及行政審批數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、交換標(biāo)準(zhǔn)，確保全市及各區(qū)相關(guān)業(yè)務(wù)部門同街道社區(qū)數(shù)據(jù)無縫對接、高效共享。制定全市統(tǒng)一的基層公共數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，涵蓋人口、房屋、企業(yè)、民生訴求等核心數(shù)據(jù)類型，明確字段定義、格式規(guī)范和更新周期，確保數(shù)據(jù)跨部門、跨系統(tǒng)互認(rèn)互通。建立跨部門數(shù)據(jù)共享激勵機(jī)制，鼓勵基層單位主動開放數(shù)據(jù)資源，制定數(shù)據(jù)共享績效考核指標(biāo)，將月報季評中的共享需求與價值轉(zhuǎn)化率指標(biāo)深度嵌入政府部門和街道社區(qū)考核體系，推動公共數(shù)據(jù)資源源于群眾、反哺基層、惠及群眾。鼓勵第三方服務(wù)商參與平臺建設(shè)，開發(fā)基于數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用，提升平臺開放性與社會化服務(wù)能力。

　?。ǘ﹦?chuàng)新基層公共數(shù)據(jù)運(yùn)行機(jī)制與治理規(guī)范

　　促進(jìn)公共數(shù)據(jù)流通運(yùn)行，可以破解基層治理責(zé)大權(quán)小限定，以技術(shù)賦能、規(guī)則重塑等方式為基層減負(fù)增效。針對數(shù)據(jù)冗余、居民自填信息不一致等問題，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查與審核機(jī)制，運(yùn)用信息化手段定期清理數(shù)據(jù)，提升準(zhǔn)確性與時效性。引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)時開展數(shù)據(jù)驗(yàn)證與清洗，確保數(shù)據(jù)高效可用。

　　一是優(yōu)化數(shù)據(jù)賦能方式，充分利用現(xiàn)有各業(yè)務(wù)條線平臺，通過數(shù)據(jù)集成、整理加工、多元融合及深度分析，強(qiáng)化公共數(shù)據(jù)日常行政、感知民意、預(yù)防風(fēng)險等功能，相應(yīng)優(yōu)化系統(tǒng)平臺的搜索、匹配功能，強(qiáng)化對數(shù)據(jù)分級分類管理、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)管理，便于調(diào)配使用。二是制定公共數(shù)據(jù)基層治理質(zhì)量規(guī)范，明確數(shù)據(jù)采集、錄入、校驗(yàn)、更新、存儲等全流程標(biāo)準(zhǔn)，重點(diǎn)解決線下采集延遲、錯漏問題。三是推廣人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，利用自然語言處理技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和結(jié)構(gòu)化處理，減少人工錄入負(fù)擔(dān)。街道可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時監(jiān)控數(shù)據(jù)，識別并修正錯誤，動態(tài)調(diào)整采集策略。四是建立數(shù)據(jù)質(zhì)量動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時檢測數(shù)據(jù)冗余、缺失、異常等問題，自動生成質(zhì)量報告并推送至相關(guān)責(zé)任部門。

　?。ㄈ┥罨鶎庸矓?shù)據(jù)價值化應(yīng)用與智能化精準(zhǔn)服務(wù)

　　為充分釋放公共數(shù)據(jù)潛力，應(yīng)在智慧城市與數(shù)字化社區(qū)建設(shè)中深化數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)服務(wù)。通過整合基礎(chǔ)信息、健康數(shù)據(jù)等，構(gòu)建智能化服務(wù)推薦系統(tǒng)，為養(yǎng)老、健康管理及突發(fā)事件響應(yīng)提供定制化服務(wù)。

　　智能化精準(zhǔn)服務(wù)的重點(diǎn)首先是開發(fā)面向重點(diǎn)人群的智能化服務(wù)系統(tǒng)，尤其是針對老年人、殘疾人等群體，整合健康、救助、養(yǎng)老等數(shù)據(jù)，構(gòu)建精準(zhǔn)服務(wù)模型，提供個性化政策推薦和健康管理服務(wù)；其次，推廣智能決策與風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)時分析居民訴求、社會動態(tài)及公共安全數(shù)據(jù)，生成風(fēng)險評估報告和預(yù)警提示，提升治理響應(yīng)速率；第三，依托接訴即辦機(jī)制，推動實(shí)現(xiàn)基層臺賬事項自動分撥、智能流轉(zhuǎn)和辦理進(jìn)度實(shí)時反饋，縮短辦理周期；最后，探索數(shù)據(jù)驅(qū)動的場景化應(yīng)用，例如在公共衛(wèi)生、重大社會事件、社區(qū)安全等領(lǐng)域，開發(fā)基于大數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)測與智能推送功能，提升治理效率。

　　（四）加強(qiáng)公共數(shù)據(jù)基層治理能力建設(shè)

　　制度層面，加大基層公共數(shù)據(jù)資源公益性開發(fā)的激勵力度，設(shè)立公益基金，鼓勵社會各界捐贈教育、醫(yī)療、運(yùn)營等與治理相關(guān)的數(shù)據(jù)，匯入公共數(shù)據(jù)基層治理池。建立數(shù)據(jù)基層治理能力培訓(xùn)體系，定期組織數(shù)據(jù)治理培訓(xùn)，內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化采集、質(zhì)量管理、隱私保護(hù)、智能化應(yīng)用等，強(qiáng)化基層人員的數(shù)據(jù)思維。人才層面，設(shè)立數(shù)據(jù)基層治理專家?guī)?，引入懂?dāng)?shù)據(jù)、明管理的多元化專業(yè)人才，指導(dǎo)基層單位開展數(shù)據(jù)治理和智能應(yīng)用。技術(shù)層面，適度加大基層信息化建設(shè)投入，配備智能化設(shè)備，提升數(shù)據(jù)采集和處理的自動化水平。積極開發(fā)面向基層工作人員的智能化輔助工具，簡化數(shù)據(jù)錄入、分析和決策流程，減輕基層工作負(fù)擔(dān)。

　　與此同時，依托“數(shù)據(jù)要素×”大賽北京分賽城市治理、社區(qū)服務(wù)等賽道，堅持場景驅(qū)動、需求牽引，引導(dǎo)構(gòu)建更多適配基層的數(shù)字場景。選取典型街道作為試點(diǎn)先行推廣智能化輔助工具，驗(yàn)證其在基層減負(fù)增效、提升服務(wù)質(zhì)量方面的成效，隨后向全市推廣，形成可復(fù)制的基層數(shù)據(jù)治理能力建設(shè)模式。