人工智能驱动政务服务创新是数字政府的重要内容。以政务服务流程为对象，从微观层面讨论人工智能在政务服务领域的应用逻辑。人工智能对政务服务有解放、分解、取代和增强等功能，其嵌入政务服务流程就是利用认知自动化、认知预见和认知参与的技术重塑申请、受理、审批和监督等流程，实现智能营销、智能受理、智能审批和智能监督，形成自学习、自适应与自服务的“AI+政务服务”新形态；但也面临着官僚体制下机器人主体责任、政务服务数据治理与政务服务人员管理等难题。
一、“AI+政务服务”的时代回应
政务服务是依据《行政许可法》和相关法律法规，公众与政府之间，以行政许可、公共服务等政务服务事项需求为输入，按照申请、受理、审批和监督的管理流程互动与转化，实现政务服务价值输出的管理过程。以技术变迁推动政务服务创新，进而提高政府数字治理能力，增进公众政务服务获得感，营造良好营商环境，是政府治理现代化的重要议题。随着机器学习，特别是深度学习和强化学习的进步，人工智能快速地成熟与发展，人类社会进入到网络时代、大数据时代与人工智能时代三位一体的新时代。人工智能不仅是一场技术革命，还是一场经济与社会革命。一方面，促进了技术进步与产业发展。微软、IBM和脸书等科技领先公司正大力投资人工智能工具和机器人技术市场；已有超过60亿美元投资到1000余家人工智能初创公司。另一方面，推动了经济与社会变革。1997年Deep Blue战胜国际象棋冠军、2011年Siri问世和2016年AlphaGo击败职业围棋选手等标志性事件，意味着人工智能应用技术突破和被广泛认知。人工智能顺时被广泛应用到经济、社会和政府管理等领域。在金融服务业，摩根士丹利为1.6万名财务顾问配备了机器学习算法，将财务顾问从死记硬背任务中解放出来以更好地专注于客户服务；在医疗保健领域，利用人工智能改善医疗记录保存、监测病人的健康状况，IBM的Watsonfor Oncology智能向医生推荐个人癌症治疗方案；在政府管理领域，美国陆军网站利用交互式虚拟助手SGTSTAR回答潜在新兵的疑问，新加坡政府基于自然语言处理技术创建了虚拟助手Ask Jamie回答公民问题，华盛顿特区政府通过情绪分析计划（GradeDC.gov）分析社交媒体平台的评论以检查公民反馈，广州、深圳、南昌等地政务服务中心相继推出的名为小海、福仔和小π的智能机器人，为公众提供咨询、导航和业务办理等智能服务。由此可见，人工智能成为引领经济、社会与政治变革的新利器。为了抢占人工智能发展高地和话语权，西方发达国家相继发布了国家层面的战略计划，如美国2016年的《国家人工智能研究和发展战略计划》与2019年的《人工智能倡议》、日本2016年的《下一代人工智能促进战略》、英国2017年的《现代工业化战略》和德国2018年的《联邦政府人工智能战略要点》。2017年7月，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确了人工智能发展的战略目标、重要任务与政策机制，以期形成先发优势，建设创新型国家。党的十九大报告提出“人工智能和实体经济深度融合”。2018年10月，习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习“人工智能发展现状和趋势”时强调，“要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合…运用人工智能提高公共服务和社会治理水平”。由此可见，利用人工智能技术驱动政务服务改革是建设创新型国家的重要内容，提升政府智能化服务水平的重要议题。
人工智能与政府治理的关系是公共管理新近关注的热点议题。与自然科学领域关注人工智能技术的研发与创新不同，公共管理学侧重于从人工智能的制度环境、技术应用、社会影响和管理困境等角度开展研究。第一，在制度环境层面，刘红波等采用“政策目标-政策工具”框架研究了我国人工智能政策的议题与特征；胡洪彬指出100多项国家信息治理法规为人工智能嵌入政府治理提供了法治基础；贾开等比较中美英德四国政策得出，中国要应根植于本国实践并与核心发展战略紧密结合、兼顾发展与规制两方面、突出基础教育体系与社会学习体系的建设来发展人工智能政策。第二，在技术应用层面，讨论了人工智能应用于食品安全监管、公共卫生供给、国际风险评估与决策和政务服务等领域的路径。陈涛等研究了人工智能应用于政务服务的智能客服、流程优化、实体智能机器人等10个领域；刘玉洁指出人工智能可促进政务服务的智能办公、智能决策和智能推送。第三，在社会影响层面，讨论了人工智能对国家治理、政府治理和社会治理的影响。梅立润指出人工智能影响了国家治理的信息基础、政策运行和组织协同；董立人研究指出人工智能会影响政府治理中的决策、执行和互动；何哲和胡洪彬等认为人工智能对政府治理的作用是解决决策质量、行政流程、政民互动、有效服务和政府规模等问题；申海波和韩璞庚认为人工智能下的治理重点是基础治理、综合治理与伦理治理。第四，在管理困境层面。存在着政府自身治理能力不足和人工智能自身引发的歧视、隐私和安全、行政伦理等问题。
综上所述，无论是从政府管理与改革的实践，还是学术研究的议题与趋势，讨论人工智能对政务服务的作用机制都是一个值得关注的研究议题。而且，将人工智能嵌入政务服务，推进“互联网+政务服务”深化转型成“AI+政务服务”新形态，是网络时代、大数据时代与人工智能时代三位一体的新时代的发展要求。同时，与已有研究从宏观层面讨论人工智能嵌入政府治理的政策制度、组织运作等不同，本文从微观层面讨论人工智能对政务服务业务流程的作用机制，不仅能发展和积累技术与政府治理能力关系的知识，而且对提升政务服务效率和改善营商环境有实践应用价值。
二、人工智能重塑政务服务流程的认知逻辑
作为计算机科学的一个分支，人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。目前，随着大数据、云计算与物联网等技术的快速发展，数据量呈几何级增长。英特尔预测到2020年，全球数据量将达到44ZB，中国数据量将达到8ZB，海量数据为人工智能的训练提供了数据基础；云计算技术发展增强了数据计算能力、降低了数据计算成本，云计算的算力为人工智能的推理提供了必备条件。当然，人工智能的发展还得益于机器学习（Machinetranslation）及其更复杂的深度学习（Deep learning）、自然语言处理（Natural language processing）和计算机视觉（Computervision）等技术的进步。其中，机器学习和深度学习是人工智能的基础。机器学习教授了计算机分析数据、识别隐藏模式、分类和预测结果；深度学习是基于人脑的概念模型的机器学习的子集，适合于分析语言、图像和视频等复杂、丰富和多维的数据。自然语言处理和计算机视觉是人工智能的关键。自然语言处理能从文本中读取、生成意义和图像，为实体机器人和网络虚拟助手提供基于语音的界面；计算机视觉是从视觉元素中提取字符、图像等意义。
语音识别、图像识别、深度学习和自然语言处理等认知自动化技术、认知预测技术和认知参与技术的进度，赋予人工智能像人一样听懂、看懂和思考的能力。人工智能“听懂、看懂和思考”的能力将改变组织的工作方式，对提升组织效率、提高决策质量、拓展服务渠道和完善服务体系有巨大促进作用。根据工作任务的复杂性和自动化程度，人工智能对组织管理有解放（relieve）、分解（split up）、取代（replace）和增强（augment）的功效。其中，“解放”是由人工智能技术接管数据搜索、记忆等常规化工作，解放人力以专注于更高价值的任务；“分解”是由人工智能技术分解工作任务或业务流程，并尽量地自动化处理，让人力完成剩下的任务并监督自动化工作；“取代”是由人工智能技术完成之前人力独立完成的整套任务。这些任务包括有相同结构的重复性任务、遵循简单规则的决策任务以及有限可能结果的任务等；“增强”是将人工智能技术与人力技能的优势相结合，由人工智能更有效地完成之前人力根本无法完成的任务。
在人工智能时代，人工智能与政务服务之间有着高度的耦合性。一方面，人工智能为政务服务提供了技术治理工具。人工智能技术相比于信息与通信技术（ICT），对政务服务的影响体现为促进其自学习、自适应和自服务。人工智能增强政务服务是利用语音识别、图像识别、深度学习和自然语言处理等认知技术，对政务服务的标准清单知识库、业务流程、应用系统和数据库等进行训练、学习与模拟，建设智能决策平台、政民互动系统、语音视频处理系统、机器人服务终端、虚拟智能服务空间等，以达到解放、分解、取代和增强的功效，形成智能化政务服务新形态。另一方面，政务服务为人工智能提供了实践场域和发展基础。人工智能对政务服务运作中人力的解放、分解、取代和增强的功能是以政务服务的内容与结构的复杂程度为情境的。这种复杂性不仅是因为政务服务事项在内容层面涵盖许可、备案和公共服务等不同类型与管理规范的事项，在管理环节层面纵贯申请、受理、审批和监督等多业务流程；还体现在以公众完整性公共服务需求导向下，将不同内容、不同类别的政务服务事项按价值增值链条进行跨部门的业务整合和流程重塑。因此，要分析政务服务事项和管理环节的复杂性，针对不同的政务服务实践场域使用不同的智能认知技术。自2016年全面开展“互联网+政务服务”改革以来，地方政府在政务服务事项标准化、政务服务流程优化、政务服务平台一体化、政务信息共享等方面进行探索，为人工智能的应用提供了知识库、预测模型等基础；同时，政务服务管理产生的数据也为人工智能提供了数据基础，仅2016年全国政务服务总办件量为6.02亿件。本文旨在讨论人工智能技术嵌入到政务服务的申请、受理、审批、监督等流程，实现智能营销、智能受理、智能审批和智能监督，以提升政务服务预见性、增强政务服务能力、改变政务服务时空和延展政务服务链条，形成“AI+政务服务”新形态。
人工智能驱动政务服务流程变革
三、人工智能重塑政务服务流程的技术路径
人工智能的认知自动化、认知预测和认知参与等技术模拟人类的“听懂、看懂、理解”能力，介入申请、受理、审批和监督的管理环节，以实现智能营销、智能受理、智能审批和智能监督，更好地体现了政务服务流程蕴含的政府的回应、服务、决策和监督的管理价值。
（一）智能营销
政务服务申请是公众以政务服务事项向政府部门发送政务服务需求，启动政务服务流程。目前，政府部门是被动地接收公众申请，依申请提供政务服务。在人工智能条件下，政府部门可利用人工智能技术主动地读懂和理解公众服务需求，主动地、精准地和有温度地向公众营销政务服务，由被动服务转变为智能营销。
第一，主动营销。传统的政务服务采用“公众请求—政府响应”被动式服务模式。在人工智能技术介入情境下，前端利用大数据技术主动感知和收集公众浏览政府网站、政务服务网，使用政务服务应用程序等的时间精力、搜索用词的类型与特征；后台使用自然语言分析和机器学习分析公众需求，并与政务服务专家知识库比对，智能地识别与匹配公众政务服务需求，向公众主动地营销政务服务，构建一个服务型政府。
第二，精准营销。精准营销是指政府部门利用人工智能技术对企业和市民沉淀在政府部门的政务服务数据进行分析和用户画像，基于政务服务生命周期模型预测公众需要，并精准地向公众推荐和提供政务服务。所谓政务服务生命周期是按企业和市民的成长阶段，企业从注册登记、投资建设、生产经营到申请破产，市民从摇篮到坟墓即从出生、成长到死亡，将相关的政务服务事项梳理形成前后有序链接的企业或市民政务服务链。同时，依据政务服务链可将相关政务服务事项申办的法律依据、条件、标准与材料等梳理成政务服务知识库。政府部门基于政务服务知识库可使用在线虚拟助手或机器人智能地为公众提供咨询、服务预警等，构建一个预见性政府。
第三，温度营销。政务服务供给既要考量供给侧的政府供给能力，还要回应需求侧的公众需求。大数据技术能从政府门户网、政务服务网和社会网站政民互动平台等收集公众就政务服务发表的文字、语音、表情、图片和视频等海量数据。对于这些复杂、丰富和多维的数据，人力难以短时间内完成整理、归类与分析，而以自然语言分析技术为基础构建的情感分析能快速地解读数据背后公众的态度与情感。据此，政府部门能及时地洞悉公众吐槽或点赞的政务服务，并积极地调整政务服务和回应公众需求，建成一个有温度的政府。
（二）智能受理
政务服务受理是政府部门对公众申请政务服务事项的身份、材料等进行形式审查，确定是否将外部公众需求转入到内部管理流程。目前，政府部门以政务服务窗口为载体，面对面地审查公众的申请身份和材料形式，完成受理工作。人工智能技术支持下可进行智能核身、智能判读和全时受理，解放、取代人力以实现智能受理。
第一，智能核身。政府部门核查申请人的证件是否真实、人证是否合一，是确保政务服务需求真实合法、保障公众权益的重要手段。人工智能增强身份认证，可使用人脸识别、视网膜识别、虹膜识别和图像识别等技术识别申请人及其证件，然后基于大数据分析和深度学习与电子证照库比对验证。人脸识别等生物技术相对成熟，准确率已经超过人类，被应用在金融、安检和考勤等领域。腾讯公司基于语音识别、图像识别和深度学习等技术开发的AI核身方案“腾讯慧眼”能进行人脸比对、活体检测和证件OCR，解决了在线政务的身份核验问题，已被应用于山西工商、重庆国税的政务服务。
第二，智能判读。政府部门目前采用人力对政务服务事项申请材料进行形式审查。人力判读方式不仅耗费了大量的人力，而且效率低。人工智能的图像识别技术在文件阅读方面相比于人工有较大优势。IBM的Watson可在15秒内读完4000万份文件，以色列LawGeex公司的AI合同审查平台能节省80%的时间和90％的成本。政务服务标准化是“互联网+政务服务”改革的基础性工作，目的是梳理行政许可、公共服务的事项目录，并统一规范办事依据、办事条件和审查要件等信息，形成政务服务标准化知识库。利用机器学习、文本分析和自然语言处理等认知技术学习政务服务标准化知识库，就能自动化智能判读申请材料的形式。
第三，全时受理。人力受理政务服务，会受到政府部门的工作时间与场所空间的限制，出现工作积压和公众等候问题。地方政府尝试在政府网站、政务服务网等开通在线服务。但是，因缺乏在线分析与回应的智能平台，目前的在线服务也仅是公众向政府部门单向的、较低层次的在线咨询与申请，无法实时回应与受理。经学习政务服务知识图谱、基于专家系统构建的智能机器人能“7×24”全天候、一对多并发式地在线接收、分析、审查材料形式并受理政务服务需求，从根本上改变8小时工作制下“1对1”的人工受理模式。
（三）智能审批
政务服务审批是政府部门对公众申请政务服务事项的材料进行内容审查，并作出许可决定。人工智能的重要价值在于认知预测。人工智能通过学习专家知识，凭借强大的计算信息处理能力与分析方法，在解决复杂性时能扩展人类的认知。在政务服务审批中，基于政务服务事项的复杂程度，使用人工智能分解、取代或者增强人力，实现机器自主审批或辅助审批。
第一，机器审批。政务服务事项是依据《行政许可法》和相关法律法规设立，一般有明确的申请条件与审批标准。但是，因法律制度不完善、行政环境变动和公共事务的复杂性，政务服务事项审批中也会出现行政许可自由裁量空间。政务服务事项依据内容与结构的复杂性，可分为具有相同结构重复性、遵循简单规则、有限可能结果等特征的结构化政务服务事项，具有不确定性、复杂性等特征的非结构化政务服务事项。对于结构化政务服务事项，政务服务流程已被数字化和自动化到一定程度，机器人可直接从中获取知识并自主地智能决策。2017年，广州推出了“人工智能+机器人”全程电子化商事登记系统。该系统有信息填报、数字签名、智能审核和自助领照4个流程。在审批环节，按业务事项的标准化程度分为智能审核和人工审核。对于标准化政务服务事项，从申报到领照，全程由机器人受理与审批，用时约10分钟。
第二，辅助审批。对于具有不确定性、复杂性特征的非结构化政务服务事项，需要结合人工智能与人类经验的相互优势进行审批决策。人工智能在更强的计算信息处理能力与分析方法支持下，通过对政务服务系统上分层的机器学习来增强分析和预测能力，为扩展人类的认知提供智力增强支持；人类借助于人工智能的辅助，基于个人的知识积累与工作经验，对不确定性和模糊性的政务服务作出审批决策。这种人工智能辅助人工审批的方式，不仅以人工智能技术增强了人类的决策能力，还积累了非结构化政务服务事项审批的案例知识。这些非结构化政务服务事项的案例知识为机器学习提供了新的经验数据，将进一步改善和提升机器辅助审批的能力。
（四）智能监督
政务服务监督的对象是政务服务许可行为、公众实施许可事项活动、政务服务人员态度，分别采取了行政层级监督、现场检查监督和事后投诉监督等方式。基于机器学习、自然语言处理和计算机视觉的人工智能，促进政务服务监督转向机器监督、循数监督和全时监督。
第一，机器监督。政务服务许可行为是否违法是依据《行政许可法》，按照科层制的管理原则，由上级行政机关对下级行政机关进行检查监督。这种行政组织内部的层级监督是行政审批权自我防控的重要构成部分，但在实践中却存在着监督乏力与监督缺位的问题。在人工智能时代，利用图像识别技术、机器学习等阅读海量的卷宗，并自动化甄别出违法的许可行为。这样，既能有效地增强上级行政审批机关的监督能力，也能规范下级行政审批机关的审批行为，从而提高行政审批权自我防控效果。
第二，循数监督。公众实施许可事项活动是否违法是由政务服务审批机关通过核查反映被许可人从事政务服务事项活动情况的材料进行监督。这种现场检查监督存在着监督的效果差、效率低和成本高等问题。因政务服务审批机关与被许可人间信息不对称，被许可人存在机会主义倾向，出现从事超出许可事项范围的活动，甚至是欺骗和隐瞒真实信息。以欺诈、伪造证明材料或者其他手段骗取医疗、工伤、养老及生育等社会保险待遇的行为时常出现。在人工智能时代，政务服务审批机关基于人工智能技术构建的智能化监督系统，对政务服务事项相关的数据碰撞分析，循数监督公众实施许可事项活动。如国土监察中采取高分辨率卫星图像与深度学习算法，实时监督城市土地资源。
第三，全时监督。政务服务人员态度是否规范，是由政务服务的主管机关和派驻的监察人员进行监督。这种监督大多是采用公众对政务服务人员的行为与态度的投诉和举报，是一种事后监督。截止2016年，我国82.5%的政务大厅已经安装了视频监控。这为基于人工智能的实时监督提供了基础设施和数据来源。Emotient公司的人类情感分析系统利用摄像头来获得、记录面部肌肉运动，并根据人工智能计算模型来分析面部表情，可在数秒钟内解读出面部表情所代表的意义。在政务服务中，同样可利用视频识别技术，实时抓取和收集政务服务人员的表情和动作，并利用机器学习和自然语言理解分析其情绪，进行有效的服务态度预警。
四、走向未来的“AI+政务服务”
政务服务改革是政府治理现代化的显性议题，事关公众公共服务获得感、企业营商环境改善。人工智能技术进步及其社会影响已经引人瞩目，成为了政府治理的新利器。以人工智能增强政务服务，提高智能化服务水平，推进“互联网+政务服务”与“AI+政务服务”的融合发展，是未来值得可期的方向。人工智能与政务服务之间有着高度的耦合性。一方面，人工智能是政务服务变革的工具，促进形成了自学习、自适应和自服务的政务服务新形态；另一方面，政务服务的业务量、事项标准化、流程优化、平台一体化与信息共享等数据、知识和模型成果，为人工智能的应用提供了场域与基础。基于此，人工智能重塑驱动政务服务的路径是，在申请环节，由“公众请求—政府响应”被动式服务模式走向主动营销、精准营销和温度营销的智能营销；在受理环节，形成智能核身、智能判读和全时受理的智能受理；在审批环节，结合人工智能和人力的各自优势，实现机器审批与辅助审批的智能审批；在监督环节，由过去的层级监督、现场检查监督和事后投诉监督转向机器监督、循数监督和全时监督的智能监督。政务服务中公众与政府在申请、受理、审批和监督等流程的互动，蕴含了政府管理的回应、服务、决策和监督的价值。人工智能赋能下的政务服务，不仅将更有效地提高政府管理、服务和决策的效率价值，还能提高政民互动中的参与、回应、监督和平等的民主政治价值。
人工智能促进政务服务形成自学习、自适应和自服务的服务形态，是未来“互联网+政务服务”深化改革的方向。但是，因人工智能自身问题及其应用于政务服务的制度限制，人工智能“虚假繁荣”背后还有需要客观判断与冷静分析的难题。第一，责任问题。人类对自我知识和认知有主体责任，在专业分工与层级节制的科层体制中，依据其工作岗位承担相应的责任。但是，人工智能算法并不具有责任承担的主体性资格，政务服务中人工智能机器人自动化受理、审批与监督的主体责任缺失、模糊不清，将是科层制管理中技术治理的难题。第二，数据问题。数据是人工智能应用的基础和制约因素。数据孤岛、数据质量低、数据利用不足等依然存在，数据治理成为了政府数字治理一个亟需回应的基本问题。数据分析的基本逻辑是“垃圾进去，垃圾出来（garbage in, garbage out）”。在数据质量不高的情境下，盲目应用会出现技术失控。这样，不仅无法有效地提高政务服务的质量与效率，反而对政务服务带来巨大风险。第三，员工问题。新修订的《公务员法》明确了公务员进入和退出的机制，以保障公务员的合法权益。关怀公务人员的成长与发展是政府部门的组织文化和组织能力建设的重要内容。人工智能在政务服务中解放、分解、取代和增强人力，将会重塑行政管理流程和重新设计工作岗位，也意味着公务人员工作技能的重塑。因此，政务服务人员的培训、转移和退出等也是值得关注的管理问题。
*编辑说明：部分图表和参考文献略，如需参考可参见出版期刊。
文章来源：《电子政务》2019年第11期
项目来源：广州市属高校科研项目“从管制走向服务：行政审批制度改革的广州案例”（1201421135）
文章作者：6165cc金沙总站检测中心刘晓洋
作者单位：6165cc金沙总站检测中心
6165cc金沙总站检测中心
来源|GUPA教研事务部
协理|GUPA行政事务部
支持|GUPA学生事务部
出品|谷琶新媒体工作室
