人工智能背景下退役军人事务管理

一、引言

退役军人作为国防建设的重要参与者，其事务管理质量直接关系到社会稳定与国防建设大局。截至 2024 年，桃江县现有退役军人及其他优抚对象约 1.8万人，涵盖自主就业、安置就业、优抚保障等多个类别，事务管理涉及人社、民政、医保等12 个部门，业务流程复杂、数据维度多元。

近年来，桃江县虽已建成县、乡、村三级退役军人服务体系（含 1 个县级服务中心、15 个乡镇服务站、245 个村级服务点），但在管理实践中仍面临“数据分散、服务粗放、响应滞后”等问题。例如，2023 年该县退役军人就业帮扶中，因缺乏精准需求匹配，岗位推荐成功率仅为 38% ；优抚对象信息更新依赖人工填报，年均出现信息误差230 余条，影响补助发放效率。

随着人工智能技术在政务服务中的应用普及，利用 AI 实现数据整合、需求预测、服务优化成为破局关键。本文基于桃江县实际数据与管理痛点，探索人工智能在退役军人事务管理中的具体应用路径，以期推动县域退役军人事务从“被动响应”向“主动服务”转型。

二、人工智能在退役军人事务管理中的应用价值

（一）数据整合。打破“信息孤岛”，提升管理效率。县域退役军人事务数据分散于多部门，如人社部门掌握就业参保数据、民政部门掌握低保优抚数据、公安部门掌握户籍变动数据。传统管理模式下，跨部门数据共享需人工对接，平均耗时 3-5 个工作日。人工智能技术可通过自然语言处理（NLP）、数据清洗算法，自动整合多源异构数据，构建统一数据库。例如，通过 AI 数据接口实时同步公安部门的户籍变动信息，可将优抚对象资格核验时间从 72 小时缩短至4 小时，大幅减少人工成本。

（二）需求预测。精准匹配服务，降低资源浪费。退役军人需求呈现个性化特征，如退役士兵多关注就业培训，军休干部更关注医疗保障。基于机器学习算法（如协同过滤、决策树模型），可对退役军人的个人信息（年龄、学历、服役年限）、行为数据（咨询记录、服务申请）进行分析，预测潜在需求。以桃江县 2023 年数据为例，通过 AI 模型预测，提前为 620 名退役士兵推送职业技能培训信息，参训率较往年提升 25% ，避免培训资源闲置。

三、桃江县退役军人事务管理现状与问题

（一）管理现状。基础体系已建成，但数字化水平偏低。从硬件建设看，桃江县已实现退役军人服务体系全覆盖，县级服务中心配备计算机、打印机等基础设备，但仅 30% 的乡镇服务站具备数据录入自动化设备（如扫描仪、高拍仪）；从数据管理看，已建立“桃江县退役军人信息系统”，但仅录入基础身份信息（姓名、性别、退役时间），未整合就业、医疗、家庭状况等延伸数据，数据维度不足 40% ；从服务模式看，仍以“线下申请、人工审批”为主，2023 年线上服务（如优待证申领、补助查询）使用率仅为 29% ，远低于湖南省县域平均水平（45%）。

（二）核心问题。基于实际数据的痛点分析

1、数据质量差。误差率高、更新滞后。2023 年桃江县优抚对象信息核查显示，因人工填报失误，存在“学历错填”“服役年限误差”等问题 230 条，占总数据量的 1. 3% ；同时，因跨部门数据未同步，87 名户籍迁出的优抚对象未及时注销资格，导致补助发放冗余，造成财政浪费12.6 万元。

2、服务精准度低。供需匹配脱节。在就业帮扶中，2023 年桃江县共发布岗位信息 1200 余个，但仅 456 名退役军人成功就业，匹配成功率 38% 。核心原因是未结合退役军人技能（如驾驶、机械维修）与企业需求进行精准推荐，导致“企业招不到人、退役军人找不到岗”的矛盾。

四、人工智能背景下桃江县退役军人事务管理的优化措施

（一）构建AI 驱动的“退役军人智慧管理平台”

1、数据采集。自动化录入 + 实时同步。引入光学字符识别（OCR）技术：为 15 个乡镇服务站配备 OCR 高拍仪，退役军人提交的档案、证件（如退伍证、学历证书）可自动识别并提取信息，数据录入误差率从 1.3% 降至 0.2% 以下。打通跨部门数据接口：与公安、人社、医保等部门签订数据共享协议，通过 AI数据清洗算法，实时同步户籍变动、参保缴费、医疗报销数据，确保优抚对象资格核验“当日完成”。

2、数据存储。区块链 + 分布式数据库。采用“区块链 +AI 加密”技术，对退役军人敏感信息（如身份证号、银行账户）进行加密存储，防止数据泄露；同时，构建分布式数据库，将 1.8 万条退役军人数据按“就业、优抚、医疗”分类存储，查询响应时间从10 秒缩短至1 秒。

（二）开发AI 精准服务系统：聚焦就业与优抚两大核心需求

1、智能就业推荐系统

（1）数据维度设计。采集退役军人“技能证书（如驾驶证、电工证）、就业意向（如薪资、工作地点）、服役经历（如后勤保障、装备维修）”等 12 项数据，同时对接桃江县200 余家重点企业（如湖南口味王集团、桃江南方水泥）

的岗位需求数据。

（2）算法模型应用。采用“协同过滤 + 梯度提升树（GBDT）”模型，对供需数据进行匹配。例如，为有“机械维修”技能的退役军人优先推荐机械厂岗位，2024 年试点期间，岗位匹配成功率从38% 提升至72%。

（3）动态跟踪。通过 AI 监测退役军人就业后的“离职率、薪资涨幅”，若出现离职情况，48 小时内推送新岗位，确保就业稳定性。

2、优抚对象智能保障系统。

（1）需求预测。基于机器学习算法，分析优抚对象“年龄、健康状况、家庭收入”等数据，预测潜在需求。例如，对 60 岁以上、患有慢性病的军休干部，提前推送体检预约信息，2024 年试点后，军休干部体检参与率从 65% 提升至 91% 。

（2）补助发放监测。通过AI 算法实时核对“优抚对象资格、银行账户信息”，确保补助每月 10 日前发放到位，2024 年补助发放及时率从 88% 提升至 100% ，未再出现发放冗余问题。

五、结论与展望

（一）研究结论。本文基于桃江县退役军人事务管理的实际数据（如 1.8万服务对象、38% 就业匹配成功率），证实人工智能技术可有效解决县域退役军人事务管理中的“数据分散、服务粗放、响应滞后”问题。通过构建 AI 智慧管理平台、开发精准服务系统、建立应急响应机制，桃江县在试点期间实现了“数据误差率下降、就业成功率提升、诉求响应提速”的目标，验证了 AI 在县域退役军人事务管理中的可行性与实用性。

（二）未来展望。从短期看，桃江县需进一步扩大 AI 技术应用范围，如开发“退役军人心理健康 AI 测评系统”，通过语音情绪识别、文本分析，及时发现心理异常人员，预防心理问题恶化；从长期看，可联合周边县域（如益阳市赫山区、资阳区）构建“市域退役军人AI 数据共享平台”，实现跨区域岗位共享、优抚信息互通，推动退役军人事务管理从“县域治理”向“市域协同”升级。

县域层面退役军人事务管理的数字化转型，需兼顾“技术创新”与“人文关怀”——既要通过AI 提升效率，也要关注老年、农村等群体的操作能力，通过“智能系统 + 人工协助”的模式，确保服务全覆盖、无遗漏，真正让退役军人感受到“数字化温度”。

作者简介：徐智明（1986.3-）汉族，助理工程师，本科，主要从事计算机应用与管理方向工作