DeepSeek 技术在政务办公中的应用研究

引言：人工智能正以势不可挡之势渗透各行各业，成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。作为国家治理体系和治理能力现代化的关键环节，政务办公领域亟需引入智能化变革，破解海量数据管理低效、获取信息不准不快、缺乏辅助决策支持等痛点难题。2025 年 1 月上线的人工智能助手DeepSeek将先进的自然语言理解与生成、知识图谱、机器学习等技术与政务场景深度融合，为推动政务智慧升级提供了新思路新方法。

一、DeepSeek技术概述(-) DeepSeek的技术原理

DeepSeek是集语音识别、自然语言理解、知识计算、人机对话等多项AI前沿技术于一体的智能系统。其核心技术原理是通过海量数据训练通用语言模型，使系统具备类似人类的语言理解、知识学习、逻辑推理和自然交互能力，为进一步提升模型性能，DeepSeek创新性地引入了数据蒸馏和混合专家系统架构，数据蒸馏技术通过提取样本中的关键信息，优化训练集质量，在保证精度的同时大幅压缩了训练时间成本[1]。混合专家系统则将“通才模型”与垂直领域“专家模型”有机结合，既保证了知识的广度，又兼顾了特定领域的深度和专业性，此外，DeepSeek还采用了知识蒸馏、对抗训练、人类反馈、主动学习等多种策略，不断强化模型的鲁棒性和连续学习能力。正是得益于这些技术创新，DeepSeek才得以在政务办公等复杂场景中实现智能化应用的新突破。

DeepSeek的功能特点

与传统AI系统相比，DeepSeek最显著的特点是其通用智能水平的大幅跃升。系统表现出了惊人的感知、理解、分析、推理等认知智能，堪比人类顶尖专家的综合能力；在语言处理方面，DeepSeek可以准确把握文本、语音、图像等多模态信息内涵，完成复杂的语义理解和关联分析任务；在知识计算方面，海量知识库的支撑使其具备“无所不知”的百科全书式学识，能够完成开放域的问答和推理[2]；同时，DeepSeek还展现出了卓越的生成智能，能够输出逻辑清晰、语义连贯的长文本，与人进行流畅自然的多轮对话交互；此外，个性化、小样本学习等能力也使其可以快速适应不同场景、不同用户的特定需求；强大的通用智能与行业适配能力，为DeepSeek在政务办公领域的广泛应用奠定了坚实基础。

二、政务办公的痛点与需求

(-) 海量政务数据管理的困境

随着数字政府建设的纵深推进，政务数据呈现出爆发式增长态势，据统计，截至 2024 年底，我国政务数据总量已突破3000PB。如何有效管理和利用这些体量巨大、种类繁多、多源异构的数据资源，成为摆在政府部门面前的一道难题，长期以来，由于缺乏统一规划和标准规范，各地区、各部门的数据格式不统一、逻辑关联不清晰、更新频率不一致等问题突出，“数据烟囱”和“信息孤岛”现象普遍存在，严重阻碍了数据在政务流程中的共享交换和业务协同[3]。海量数据也给存储和计算架构带来巨大压力，传统的数据仓库和商业智能工具已难以为继，亟需引入智能化的数据治理模式和大数据分析挖掘技术，推动政务数据管理从“人治”走向“法治”，从“经验驱动”迈向“数据驱动”，从而充分释放数据价值，赋能政府治理体系和治理能力现代化。

快速获取准确信息的需求

信息爆炸时代，面对海量政务信息，快速检索、获取所需的准确信息是政务人员和公众的普遍需求，然而，当前政务信息获取渠道分散、碎片化问题突出，缺乏统一的知识库和智能检索工具。群众和企业往往需要在不同的政府网站、办事窗口反复查询，才能获得全面准确的政策解读和办事指南，对于基层政务人员来说，则需要在层层文件、报表和工作群中探寻所需信息，查缺补漏、逐一比对，耗时耗力，这不仅影响了政务服务的效率和质量，也加剧了干群矛盾。迫切需要利用人工智能技术打造一站式、个性化、精准化的政务知识服务，实现从“被动响应式”到“主动精准式”的升级，最大限度减少企业和群众的信息获取成本，提升政务人员的工作效能。这既是优化政府服务、提高行政效率的应有之义，更关系到政府公信力和执行力的巩固提升。

(≡) 辅助决策的智能化需求

科学民主决策是提高国家治理体系和治理能力现代化水平的关键所在，然而，在风险挑战加剧、不确定性上升的复杂环境下，政府面临的决策议题日益专业化、综合化，很难仅凭人力完成全面周密的研判。各类决策所需的数据信息高度分散，缺乏有机整合；对现状和趋势的分析不够精准，缺乏前瞻性洞察；对政策执行效果的评估滞后，难以及时动态优化。这些问题无不考验着决策者的智慧和能力，迫切需要发挥人工智能辅助决策的独特优势，通过机器学习算法建立多维关联，综合研判形势走向，模拟推演政策效果，及时预警风险隐患并提出应对预案，从而为领导决策提供客观中肯、高质量的智力支持[4]。同时，还要发挥智能技术优化决策流程、赋能群众参与的重要作用，让决策更加民主、科学、高效，这是实现国家治理体系和治理能力现代化的必然选择。

三、DeepSeek在政务办公中的应用场景

(-) 政务知识库的智能构建

海量政务数据蕴藏着巨大价值，但由于缺乏有效整合和语义关联，很难形成系统化、体系化的知识库。DeepSeek为破解这一难题提供了新思路。首先，利用自然语言处理技术，对结构化、半结构化和非结构化的异构政务数据进行采集、清洗和语义提取，将其规范为统一的结构化形式；在此基础上，运用本体构建、知识抽取、关系挖掘等技术，对碎片化的结构化知识进行关联映射、推理计算，构建起主题、概念、实体间的复杂语义网络；并借助本体演化、图谱融合等技术，实现知识库的持续优化扩充和自动更新；最后，基于知识图谱可视化、语义检索、智能问答等应用，为政务人员和公众提供便捷高效的知识获取服务，智能构建的政务知识库可作为上层业务系统的“通用知识引擎”，促进部门间数据共享和业务协同，并为智慧监管、智慧决策等场景提供坚实的知识和数据支撑。

政民互动的智能问答

“群众有所呼，政府有所应”。提供优质高效的政务咨询服务是加强政民互动、提升政府公信力的题中应有之义，DeepSeek可应用于政务智能问答平台的搭建，利用自然语言处理、知识推理、智能对话等技术，7x24 小时为公众提供“一站式”咨询服务，群众通过文字、语音等方式提出问题后，系统可自动对问题进行语义解析，提取关键信息并在知识库中快速检索和推理，生成最相关、最准确的答案反馈给用户。整个过程无需人工干预，大幅提升了政民互动的便捷性和时效性[5]，对于复杂、个性化的咨询，系统还可根据特定主题触发多轮对话，深入了解用户需求并提供个性化解答，赋能“一对一”精准服务，同时，海量互动数据的积累也为政府部门提供了及时感知民意诉求、找准工作着力点的新渠道新方法，通过智能问答平台，政民互动将从被动响应式走向主动精准式，从单向传播走向双向良性互动，不断增进理解、凝聚共识、化解矛盾，让群众获得感、幸福感、安全感持续提升。

(≡) 辅助决策的情报分析

随着内外部环境日趋复杂，政府决策面临的不确定性持续攀升，DeepSeek为提升决策的前瞻性、针对性、有效性提供了有力抓手。系统持续采集内外部环境信息，涵盖政策文件、统计数据、网络民意、宏观经济、行业动态、媒体报道等多个维度。利用文本挖掘、情感分析、因果推断等算法，对多源异构数据进行比对、关联、融合，通过抽取事件、挖掘热点、感知情绪、预测趋势，形成全面客观的现状分析；并利用可视化图表、知识图谱等方式直观呈现分析结果，帮助决策者迅速洞察全局，把握特定议题的关键影响因素；在此基础上，借助仿真推演、情景规划等模型对拟定政策开展事前评估，预判执行效果，权衡利弊得失；同时，通过设定预警阈值，及时捕捉风险信号并提出应对预案，增强决策的前瞻性和应变能力。在政策实施过程中，系统还可对执行数据进行实时监测和动态评估，为政策优化完善提供依据，人工智能辅助决策让领导干部在掌握更全面、更精准的情报信息基础上，运用更科学的手段模拟推演、优选方案，着眼当前、放眼长远，更好地把各方面智慧和力量凝聚到党和国家事业发展的重大决策部署上来。

四、应用挑战与应对（一）数据质量问题

数据质量是人工智能系统的“生命线”，在DeepSeek的政务应用中，政务数据质量参差不齐的问题尤为突出。由于缺乏统一的采集、存储、共享标准，不同部门、不同业务系统间的数据在准确性、规范性、时效性等方面差异较大，且由于各自为政，很难及时发现和处理脏数据、异常值等质量问题。低质数据直接影响模型的训练效果和应用效能，导致分析结果出现偏差，甚至做出错误决策[6]。比如，在政务知识库构建中，如果缺失关键属性、错误映射关系，将导致检索结果不全、推理逻辑混乱，在辅助决策中，如果基础数据不准确、滞后，势必影响研判的客观性和前瞻性，因此，破解数据质量难题是DeepSeek大展拳脚的前提和基础。

对此，一方面要建立健全数据质量管理长效机制，制定科学的数据标准规范，并将其嵌入数据采集、清洗、存储、共享等各环节，从源头遏制质量问题；另一方面，要充分发挥人工智能的自动化、智能化优势，利用数据探查、异常检测等技术，动态识别数据缺陷，形成数据质量的常态化“体检”机制，在数据使用过程中，还要通过数据血缘分析等手段，加强对关键数据全生命周期的质量追溯。只有让DeepSeek“喝上源头活水”，才能保证输出分析成果的高质量。

（二）领域适配问题

尽管DeepSeek展现出了惊人的通用智能，但要真正适配特定政务场景，仍需付出大量“教学”成本，由于不同领域在业务逻辑、工作流程、专业术语等方面存在显著差异，通用模型往往难以直接应用。比如，在不动产登记领域，模型需要理解房产、土地等特定概念以及登记、抵押等特定业务；而在公共卫生领域，则需要学习传染病、疫苗等专业知识和疫情防控流程。如何快速补齐领域知识，并实现与通用知识的深度融合，成为DeepSeek落地的关键。

对此，需要从领域数据、知识和模型三个层面协同发力，在数据层面，要广泛汇聚结构化、非结构化的领域数据，并遵循统一的加工标准，形成高质量的训练语料，在知识层面，领域专家需与AI工程师密切配合，构建全面系统的领域知识框架，并通过本体映射、知识蒸馏等技术实现与通用知识库的融合[7]。在模型层面，则要在通用模型基础上，利用迁移学习、持续学习等手段进行领域微调，并引入少样本学习提升模型适应性，通过多层次、全方位的领域适配，让DeepSeek既有通才的全面视野，又具专才的专注特长，从而在纷繁复杂的政务场景中游刃有余、驰骋自如。

c≡) 人员培养问题

DeepSeek的落地应用，很大程度上取决于一线政务人员的参与意愿和实操能力，然而，当下不少干部职工对人工智能的发展前景、实际价值缺乏足够认知，对系统功能、工作机理把握不透，导致参与热情不高、业务应用不深，客观上讲，DeepSeek对传统的数据管理、信息检索、辅助决策等工作流程带来很大改变，如何适应新流程、用好新系统，还需要较长时间的学习过渡。

对此，必须强化人工智能素养和实战能力的培训，帮助政务人员尽快实现角色再定位、技能再升级，培训内容要紧贴岗位特点，区分决策、管理、操作等不同层次，针对性地开展认知培养、流程练兵、技能强化，通过情景模拟、实战演练等方式，引导干部职工在运用DeepSeek开展业务办理、为民服务、辅助决策的过程中加快学用转化，形成定型化、规范化的工作指引，固化应用实效，此外，还要注重塑造浓厚的人工智能应用氛围，通过典型示范、经验推广等方式，凝聚探索智能化的价值共识和行动自觉，同时，加快培养懂政务、懂技术、善应变的复合型人才队伍，打造一支高素质的“智能政务师”骨干力量，引领带动形成人机协同、共进共赢的生动局面。

结束语：DeepSeek的政务应用探索，为新时代政府治理变革提供了一个引人入胜的缩影，纵观全局，通过加强顶层设计、深化技术创新、优化数据治理、突出场景适配、强化人才培养等系统举措，人工智能将不断融入政务办公各领域各环节，成为全面提效、精准服务、科学决策的“新引擎”。面向未来，人工智能在政务场景的价值空间将不断拓展，呈现出线上线下融合、多场景贯通、人机协同增强的发展趋势，并向基层治理末端加速渗透，向政策制定、风险防控、应急指挥等核心流程纵深拓展，可以预见，随着技术创新不断突破，领域知识不断积累，应用环境不断优化，DeepSeek必将在助力建设人民满意的服务型政府，推进国家治理体系和治理能力现代化的征程中创造更多奇迹。

参考文献：

[1]金融助力科创，涌现更多“DeepSeek时刻”[N]. 21 世纪经济报道, 2025-06-19 (001).

[2]郑煌杰. 从ChatGPT到DeepSeek：智能体价值对齐的规范进路 [J/OL]. 科学学研究, 1-20[2025-06-23].

[3]彭文生,谢超,周子彭. 从规模经济看DeepSeek对创新发展的启示 [J]. 新金融, 2025, (06): 7-16.

[4]程浩. 政务移动办公系统安全技术规范在政务领域的应用实践 [J]. 信息技术与标准化, 2024, (S1): 51-55.

[5]潘洪华. 云桌面技术在政务办公中的应用研究 [J]. 中国信息化, 2021, (11): 50-51.

[6]张悦臻. 论电子信息技术在政务办公中的应用 [J]. 电子世界, 2020, (10): 164-165.

[7]莫恭钰. 负载均衡技术在政务办公系统中的应用 [J]. 数字技术与应用, 2020, 38 (03): 45-46+48.