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郑州市如何用AI解决社会治理事件派单效率低、群众诉求响应慢问题的案例
📌 摘要
郑州市依托“AI小郑”社会治理大模型，解决了每天1.2万件群众诉求派单效率低、事件流转不精准、跨部门推诿响应慢的基层治理难题。
📖 本案例根据 🗞 郑州日报报道整理 · 查看原文 →
<>企业背景<>
<>郑州市是常住人口超千万、市场主体突破224万户的中部地区特大城市，基层治理面临"千条线织一张网"的复杂挑战。每天超过1.2万件群众诉求从12345热线、郑好办"郑好拍"、网格员巡查等10余种渠道涌入，涵盖城市管理、公共安全、市场监管、社区服务等数十个部门，传统的"人工分拨、手工派单"模式面临效率瓶颈。2025年，郑州市在党建引领网格化治理体系基础上，上线基于通义千问、DeepSeek等国产大模型打造的"AI小郑"社会治理行业大模型，成为中部地区乃至全国特大城市AI治理的标杆案例。平台汇聚了12.95亿条"人、地、物、事、情、组织"六要素数据，整合接入视频资源14万余路、物联设备6.2万台，对7755.1平方公里城市空间实现数字化全覆盖。<>
<>郑州市是常住人口超千万、市场主体突破224万户的中部地区特大城市，基层治理面临"千条线织一张网"的复杂挑战。每天超过1.2万件群众诉求从12345热线、郑好办"郑好拍"、网格员巡查等10余种渠道涌入，涵盖城市管理、公共安全、市场监管、社区服务等数十个部门，传统的"人工分拨、手工派单"模式面临效率瓶颈。2025年，郑州市在党建引领网格化治理体系基础上，上线基于通义千问、DeepSeek等国产大模型打造的"AI小郑"社会治理行业大模型，成为中部地区乃至全国特大城市AI治理的标杆案例。平台汇聚了12.95亿条"人、地、物、事、情、组织"六要素数据，整合接入视频资源14万余路、物联设备6.2万台，对7755.1平方公里城市空间实现数字化全覆盖。<>
<>遇到的问题<>
<>郑州城市治理面临三大质量瓶颈：第一，派单效率低——每天1.2万件群众诉求依靠人工分析图片、判断诉求类型、匹配合适处置部门，平均每件耗时5至10分钟，高峰时段积压严重，群众等待时间长、体验差。第二，事件流转不精准——基层治理涉及数十个职能部门，诉求归属判断高度依赖坐席员对各部门职责边界的熟悉程度，跨部门案件反复流转、推诿扯皮现象时有发生，既延误处置时机又消耗行政资源。第三，核查验收缺乏客观依据——处置结果由人工比对处置前后照片，主观判断成分大，同一案件不同核查人员可能给出不同结论，难以形成统一的质量标准。这些痛点的根本原因在于传统治理模式缺乏智能化工具支撑，人工处理海量诉求的能力已触及上限。<>
<>郑州城市治理面临三大质量瓶颈：第一，派单效率低——每天1.2万件群众诉求依靠人工分析图片、判断诉求类型、匹配合适处置部门，平均每件耗时5至10分钟，高峰时段积压严重，群众等待时间长、体验差。第二，事件流转不精准——基层治理涉及数十个职能部门，诉求归属判断高度依赖坐席员对各部门职责边界的熟悉程度，跨部门案件反复流转、推诿扯皮现象时有发生，既延误处置时机又消耗行政资源。第三，核查验收缺乏客观依据——处置结果由人工比对处置前后照片，主观判断成分大，同一案件不同核查人员可能给出不同结论，难以形成统一的质量标准。这些痛点的根本原因在于传统治理模式缺乏智能化工具支撑，人工处理海量诉求的能力已触及上限。<>
<>AI解决方案<>
<>针对上述三大痛点，"AI小郑"社会治理大模型深度嵌入郑州市基层治理全流程，构建了覆盖"识别—派单—处置—核查"四个环节的AI辅助体系。在诉求识别环节，"AI小郑"基于多模态大模型对群众拍照上传的图片和文字描述进行智能解析，自动生成规范化工单描述，替代了人工手动录入，实现"群众拍照即立案"的高效流转。在智能派单环节，"AI小郑"根据历史处置数据构建部门职责知识图谱，结合诉求内容和地理位置，智能推荐最优处置部门和责任人，一键直达，将派单时间从平均5至10分钟压缩至秒级，智能派单率接近90%。在辅助处置环节，系统自动推荐历史类似案件的处理方案供参考，帮助基层工作人员快速找到处置依据，提升跨部门协同效率。在核查验收环节，"AI小郑"通过图像比对算法自动识别处置前后图片的差异，客观量化处置效果，辅助工作人员快速判定结案标准，彻底解决人工核查标准不一的问题。<>
<>针对上述三大痛点，"AI小郑"社会治理大模型深度嵌入郑州市基层治理全流程，构建了覆盖"识别—派单—处置—核查"四个环节的AI辅助体系。在诉求识别环节，"AI小郑"基于多模态大模型对群众拍照上传的图片和文字描述进行智能解析，自动生成规范化工单描述，替代了人工手动录入，实现"群众拍照即立案"的高效流转。在智能派单环节，"AI小郑"根据历史处置数据构建部门职责知识图谱，结合诉求内容和地理位置，智能推荐最优处置部门和责任人，一键直达，将派单时间从平均5至10分钟压缩至秒级，智能派单率接近90%。在辅助处置环节，系统自动推荐历史类似案件的处理方案供参考，帮助基层工作人员快速找到处置依据，提升跨部门协同效率。在核查验收环节，"AI小郑"通过图像比对算法自动识别处置前后图片的差异，客观量化处置效果，辅助工作人员快速判定结案标准，彻底解决人工核查标准不一的问题。<>
<>实施效果<>
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<><><>指标<><>实施前<><>实施后<><>改善幅度<><><>
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<><>智能派单率<><>0%（全人工派单）<><>接近90%<><>实现秒级派单<><>
<><>年辅助流转事件量<><>—<><>446万余件<><>全量AI辅助<><>
<><>群众诉求年受理量<><>—<><>574.1万件<><>大规模覆盖<><>
<><>诉求办结率<><>—<><>98.78%<><>高效处置<><>
<><>群众满意率<><>—<><>95.02%<><>显著提升<><>
<><>应急处突能力<><>—<><>同比提升20%<><>快速响应<><>
<><>基层化解率（乡镇街道层面）<><>—<><>75.05%<><>小事不出村<><>
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<><><>指标<><>实施前<><>实施后<><>改善幅度<><><>
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<><>智能派单率<><>0%（全人工派单）<><>接近90%<><>实现秒级派单<><>
<><>年辅助流转事件量<><>—<><>446万余件<><>全量AI辅助<><>
<><>群众诉求年受理量<><>—<><>574.1万件<><>大规模覆盖<><>
<><>诉求办结率<><>—<><>98.78%<><>高效处置<><>
<><>群众满意率<><>—<><>95.02%<><>显著提升<><>
<><>应急处突能力<><>—<><>同比提升20%<><>快速响应<><>
<><>基层化解率（乡镇街道层面）<><>—<><>75.05%<><>小事不出村<><>
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<>技术解析<>
<>"AI小郑"的技术架构以"国产大模型+政务知识图谱+多模态感知"为核心。底层采用通义千问和DeepSeek等国产大模型作为基础语言理解和生成引擎，确保数据安全和服务自主可控；中层构建了覆盖郑州市全部处置部门职责边界的政务知识图谱，将各部门的权责清单、历史处置案例、区域特征等结构化知识融入大模型，让AI能够精准判断诉求归属；上层通过多模态感知接口接入群众拍照、文字描述、视频监控等多源数据，实现诉求的智能理解与自动分类。值得关注的是，平台在森林防火、城市消防、交通拥堵等1157路重点场景视频上加载了智能算法，实现了从"人工巡检"到"算法自动预警"的升级，一旦出现异常状况，系统可在数秒内向责任网格员推送预警信息，应急处突能力同比提升20%。这一技术路径充分体现了国产大模型在政务场景落地的可行性和优越性。<>
<>"AI小郑"的技术架构以"国产大模型+政务知识图谱+多模态感知"为核心。底层采用通义千问和DeepSeek等国产大模型作为基础语言理解和生成引擎，确保数据安全和服务自主可控；中层构建了覆盖郑州市全部处置部门职责边界的政务知识图谱，将各部门的权责清单、历史处置案例、区域特征等结构化知识融入大模型，让AI能够精准判断诉求归属；上层通过多模态感知接口接入群众拍照、文字描述、视频监控等多源数据，实现诉求的智能理解与自动分类。值得关注的是，平台在森林防火、城市消防、交通拥堵等1157路重点场景视频上加载了智能算法，实现了从"人工巡检"到"算法自动预警"的升级，一旦出现异常状况，系统可在数秒内向责任网格员推送预警信息，应急处突能力同比提升20%。这一技术路径充分体现了国产大模型在政务场景落地的可行性和优越性。<>
<>经验启示<>
<>郑州"AI小郑"案例为城市治理AI升级提供了三条重要启示：第一，"先垂直再扩展"是政务AI落地的最优路径——郑州没有追求大而全的通用AI平台，而是聚焦社会治理这一高频刚需场景，从派单这一个最高频痛点切入，快速见效后逐步扩展至核查、应急等多个场景，形成了"单点突破、连点成面"的递进式落地策略。第二，国产大模型是政务AI的可靠技术底座——"AI小郑"基于DeepSeek和通义千问等国产大模型，在保障政务数据安全的前提下实现了与闭源模型相当的治理效果，为其他城市的大模型落地提供了可复制的技术路径参考。第三，AI治理需要与制度创新协同推进——郑州市同步构建了"十个一"治理格局和平急切换机制，AI工具与制度框架的深度融合，是治理效能持续提升的根本保障——技术解决效率问题，制度解决公平问题，二者缺一不可。<>
<>郑州"AI小郑"案例为城市治理AI升级提供了三条重要启示：第一，"先垂直再扩展"是政务AI落地的最优路径——郑州没有追求大而全的通用AI平台，而是聚焦社会治理这一高频刚需场景，从派单这一个最高频痛点切入，快速见效后逐步扩展至核查、应急等多个场景，形成了"单点突破、连点成面"的递进式落地策略。第二，国产大模型是政务AI的可靠技术底座——"AI小郑"基于DeepSeek和通义千问等国产大模型，在保障政务数据安全的前提下实现了与闭源模型相当的治理效果，为其他城市的大模型落地提供了可复制的技术路径参考。第三，AI治理需要与制度创新协同推进——郑州市同步构建了"十个一"治理格局和平急切换机制，AI工具与制度框架的深度融合，是治理效能持续提升的根本保障——技术解决效率问题，制度解决公平问题，二者缺一不可。<>
< class="exclusive-opinion">
<>企脉AI独家观点<>
<>郑州"AI小郑"案例揭示了AI在政务场景落地的核心价值——不是替代公务员，而是将最消耗精力的"机械性重复工作"（读诉求、分派单、比图片）交给AI，将人的精力释放到需要人文关怀和复杂判断的场景中。90%的智能派单率和574.1万件的年受理量，背后是AI对基层治理效率的数量级提升，这对超特大城市而言意义重大。然而，AI在政务场景的深化应用也面临独特挑战：政务决策涉及法律、政策、公平性等多重约束，AI的判断建议边界在哪里、责任如何界定、公众如何接受"机器在治理我"——这些问题尚无标准答案。郑州的探索为全国提供了宝贵经验，但政务AI的成熟应用，仍需要在实践中持续迭代、谨慎探索。<>
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<>企脉AI独家观点<>
<>郑州"AI小郑"案例揭示了AI在政务场景落地的核心价值——不是替代公务员，而是将最消耗精力的"机械性重复工作"（读诉求、分派单、比图片）交给AI，将人的精力释放到需要人文关怀和复杂判断的场景中。90%的智能派单率和574.1万件的年受理量，背后是AI对基层治理效率的数量级提升，这对超特大城市而言意义重大。然而，AI在政务场景的深化应用也面临独特挑战：政务决策涉及法律、政策、公平性等多重约束，AI的判断建议边界在哪里、责任如何界定、公众如何接受"机器在治理我"——这些问题尚无标准答案。郑州的探索为全国提供了宝贵经验，但政务AI的成熟应用，仍需要在实践中持续迭代、谨慎探索。<>
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