基于大模型的政务数据智能整编与质量优化路径探索

引言

政务数据是数字政府建设的重要基础，其质量与整编水平直接关系到公共管

理和服务的科学性。然而现实中，不同部门间数据标准不一、信息孤岛严重以及质量监测不足的问题普遍存在，阻碍了数据价值的发挥。大模型技术的兴起为破解这些难题提供了全新路径。依托语义理解、智能比对和自学习等能力，大模型能够推动政务数据从分散化向集约化转变，形成高效、统一和可信的数据资源体系。本文聚焦大模型在政务数据智能整编与质量优化中的应用，旨在探索可行路径与实践价值。

一、政务数据整编与质量提升的现实困境

政务数据作为公共管理的重要资源，呈现出多源异构、结构复杂和更新频率高等特点。然而在实际运行中，数据标准不统一、跨部门协同不足以及元数据描述不完善的问题长期存在，导致政务数据难以形成高效的共享与复用机制。许多地方政府在数据采集阶段缺乏统一规范，不同部门之间的业务系统采用各自独立的编码规则和数据接口，造成信息孤岛，严重削弱了数据整编的可操作性和质量控制能力。加之历史遗留数据格式多样，部分数据仍停留在手工录入与纸质档案数字化的阶段，进一步加剧了整编的复杂度和准确性问题。

在数据质量管理环节中，冗余、缺失、冲突等现象普遍存在。由于政务数据涉及人口、资源、产业、公共安全等多个领域，不同系统中往往存在重复采集和存储，导致同一对象出现多份记录且数值不一致，降低了数据可信度。部分政务数据在传输过程中出现缺失，关键字段的不完整直接影响后续统计分析和政策研判。更为突出的是，一些系统缺乏严格的质量检测机制，无法及时发现逻辑冲突和异常值，数据价值在应用端受到极大限制。政务数据质量的不足不仅影响部门间业务协同，也阻碍了数字政府和智慧治理的深入推进。

除去技术与管理上的不足，政务数据治理还面临制度和机制的掣肘。现有的政务数据共享与交换制度多以文件形式存在，缺乏可执行性和监督约束力，导致各部门在数据提供和整编过程中动力不足。此外，数据安全与隐私保护要求的不断提高，使部分部门在开放和共享数据时态度谨慎，甚至产生“数据保护主义”倾向。这种状况使得政务数据整编和质量优化的推进进程缓慢，整体治理体系难以形成合力。在此背景下，探索新型技术路径，尤其是依托大模型的智能化方法，成为破解困境的关键。

二、大模型赋能政务数据智能整编的实现路径

大模型在自然语言处理、语义理解与知识推理等方面展现出卓越能力，为政务数据整编提供了新的技术可能。其强大的语义表示能力能够实现对非结构化数据的精准解析，将文件、公文、政策文本等内容转化为标准化结构数据，提升整编效率与准确性。通过深度语义匹配，大模型能够自动识别不同来源数据之间的关联关系，构建统一的知识图谱，为跨部门信息融合提供坚实基础。在这一过程中，大模型不仅能够处理语义歧义问题，还能依据上下文语境进行补充和修正，从而在整编阶段实现高质量的自动化。

在跨部门协同的场景中，大模型能够辅助建立统一的数据接口标准和交换协议。其自学习能力可根据不同部门业务特点动态生成匹配规则，实现多源数据的语义对齐和格式转换。这种方式减少了传统人工编写规则的成本，提高了异构系统间的数据互操作性。大模型还可以通过训练生成的领域词向量模型，对政务数据中关键术语和编码进行统一映射，缓解部门间标准不一带来的整编障碍。在技术应用的深度拓展下，大模型逐渐成为打通信息孤岛的关键枢纽，为数据流通和融合创造条件。

除了技术层面的优化，大模型的引入还促进了数据整编的智能化管理模式。通过持续训练和迭代优化，大模型能够在数据处理过程中不断学习政务场景的特定需求，并在异常识别、模式发现和自动补全等环节实现自适应改进。在人口管理或社会保障领域，系统可利用大模型自动识别居民身份信息中的缺失或冲突记录，实时进行校正与补全，确保数据完整性。在环境监测与应急管理中，大模型能够快速整合多源传感数据与文本记录，提供高精度的整编结果，直接服务于决策支持。由此，大模型不仅是技术工具，更逐步演化为政务数据治理中的核心驱动力。

三、基于大模型的政务数据质量优化机制与实践成效

质量优化是政务数据治理的核心目标，而大模型在该环节的作用主要体现在智能检测、异常修复和模式挖掘等方面。通过对大规模数据集的深度学习，大模型能够建立数据质量评估指标体系，自动识别潜在的错误与异常。在经济统计数据中，大模型能够基于历史趋势和上下文关系发现数值异常，提示数据管理员进行修正；在社会治理数据中，可以利用分类与聚类算法识别冗余和冲突记录，提升整体数据一致性。由此构建的质量优化机制不仅减少了人工筛查的负担，也显著提高了治理精度与时效性。

实践应用表明，大模型驱动的质量优化策略能够在不同政务领域展现成效。在公共服务环节，大模型可以对医疗、教育、社保等数据进行实时质量监测，确保信息在跨部门共享过程中保持准确与完整。在城市治理环节，大模型能够快速发现交通监控数据中的缺失点，结合图神经网络进行补全，为智能交通调度提供数据支撑。在社会安全领域，大模型通过语义推理识别风险数据的潜在错误，减少因数据缺陷造成的治理盲区。通过这些应用，政务数据的质量得到系统性提升，为智慧政府建设注入动力。

在长远发展层面，大模型的引入推动了政务数据质量优化的制度化和常态化。其可扩展性和自学习特征使得数据治理不再局限于被动修复，而是向主动预防和动态优化转变。地方政府逐步建立以大模型为核心的智能数据治理平台，形成了数据采集、整编、监测和优化的全流程闭环体系。这种机制不仅提升了政务数据的应用价值，也为公共管理提供了坚实的数据基础。更为重要的是，通过实践案例的积累，政务部门能够不断完善大模型应用的治理规范，探索数据安全与隐私保护并重的管理模式，从而在保证质量的同时实现高效应用。

结语

基于大模型的政务数据智能整编与质量优化研究表明，新技术的引入不仅能够有效解决多源异构、标准不一及数据冗余等现实困境，还能在智能化、规范化和高效化方面形成突破。通过语义理解、自动比对和模式挖掘等能力，大模型推动了政务数据治理由经验驱动向智能驱动转型。未来在制度保障、隐私保护和应用推广的持续优化下，大模型将在政务数据治理体系中发挥更大价值。

参考文献

[1]AI 相助，政务服务跑出“智能加速度”[N].人民日报,2025-03-24(004).DOI:10.28655/n.cnki.nrmrb.2025.003394.

[2]江小涓.依法加快政务数据安全有序高效共享更好赋能经济社会发展[J].中国信息界,2025,(07):4-5.

[3]李静.优质政务服务跑出便民利企“加速度”[N].西宁晚报,2025-08-08(A04).DOI:10.28899/n.cnki.nxnwb.2025.002087.

作者简介

丁奇 1990 年 3 月2 男 汉族 安徽省六安市 本科 中级 研究方向:人工智能与智能语音的应用推广