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大模型驅(qū)動(dòng)政務(wù)事件研判和預(yù)警分析,促進(jìn)城市治理精細(xì)化 | 創(chuàng)新場(chǎng)景

1、深耕行業(yè)應(yīng)用:依托生態(tài)智能算力和基礎(chǔ)大模型能力,聚焦政務(wù)、交通、電力、通信、公安、消防等自身?yè)碛胸S富業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的垂直領(lǐng)域的大模型價(jià)值場(chǎng)景創(chuàng)新。 2、自研完善的大模型產(chǎn)品體系:提供包括鯨智智算平臺(tái)、鯨智智能體開發(fā)平臺(tái)、鯨智大模型開發(fā)平臺(tái)、鯨智ChatBI、鯨智文檔大模型等全鏈工具集,幫助客戶解決大模型應(yīng)用落地過(guò)程中普遍面臨的算力管理難題、模型能力的生產(chǎn)供給難題、應(yīng)用開發(fā)難題等。 3、擁有豐富的落地實(shí)踐經(jīng)驗(yàn):項(xiàng)目服務(wù)團(tuán)隊(duì),從數(shù)據(jù)供給、知識(shí)梳理、模型驗(yàn)證、智能體開發(fā)等多個(gè)方面,提供從基模部署、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、智能應(yīng)用搭建等端到端服務(wù)能力,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全棧業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能化提升。

場(chǎng)景描述

浙江杭州某區(qū)事件中樞項(xiàng)目建設(shè)中,主要存在以下問(wèn)題:

1. 數(shù)據(jù)整合與共享難題

信息孤島現(xiàn)象:不同政府部門之間的數(shù)據(jù)系統(tǒng)往往相互獨(dú)立,形成信息孤島,導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以整合和共享。這直接影響到事件中心在處理跨部門事件時(shí)的效率和準(zhǔn)確性;數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一:各部門的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和處理標(biāo)準(zhǔn)可能存在差異,增加了數(shù)據(jù)整合的難度。

2.跨部門協(xié)同機(jī)制不暢

協(xié)同效率低下:傳統(tǒng)的部門間協(xié)作機(jī)制可能無(wú)法適應(yīng)“一網(wǎng)統(tǒng)管”的高效協(xié)同需求,導(dǎo)致事件處理過(guò)程中存在推諉扯皮、響應(yīng)不及時(shí)等問(wèn)題。在復(fù)雜事件的處理中,各部門之間的職責(zé)劃分可能不夠清晰,容易出現(xiàn)責(zé)任空白或重疊,影響事件處理的效率和效果。

3.上報(bào)的事件內(nèi)容缺少關(guān)鍵信息,質(zhì)量過(guò)低

事件回復(fù)或處置的內(nèi)容過(guò)于敷衍;事件數(shù)量過(guò)多,??抽檢需要消耗?量時(shí)間;

4. 技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新能力不足

面對(duì)眾多新技術(shù),如何選擇合適的技術(shù)方案并有效集成到事件中樞中,是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。事件中樞作為城市治理的核心系統(tǒng),其穩(wěn)定性和安全性至關(guān)重要。然而,技術(shù)支撐能力的不足可能導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)故障或遭受攻擊,影響城市治理的正常運(yùn)行。

解決方案

浩鯨科技在該項(xiàng)目中為建設(shè)了基于鯨智大模型技術(shù)能力的事件分析、預(yù)警處置中樞。具體建設(shè)方案如下:

第一,打造事件研判大模型,實(shí)現(xiàn)事件匯聚后的自動(dòng)歸類、自動(dòng)去重、自動(dòng)融合,打造一人多事、一地多事、一事多人等重點(diǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分析研判。核心部分是通過(guò)集成深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù),為政府決策提供智能化的輔助與支持。該模塊能夠深入挖掘政務(wù)數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值和規(guī)律,幫助決策者更準(zhǔn)確地把握形勢(shì)、預(yù)測(cè)未來(lái),從而做出更加科學(xué)、合理的決策。

第二,建設(shè)預(yù)警分析大模型,通過(guò)提示詞工程,針對(duì)社會(huì)熱點(diǎn)事件,進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注,發(fā)現(xiàn)更多隱患、從而減少風(fēng)險(xiǎn)隱患發(fā)生、提高事件處置效率、減少基層工作量、智能監(jiān)督工作質(zhì)效。

成效

通過(guò)打造事件研判大模型,項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量政務(wù)數(shù)據(jù)的深度挖掘與智能分析,自動(dòng)歸類、去重、融合各類事件信息,為政府決策者提供了精準(zhǔn)、全面的數(shù)據(jù)支撐。預(yù)警分析大模型的應(yīng)用,使得社會(huì)熱點(diǎn)事件及潛在風(fēng)險(xiǎn)能夠被及時(shí)發(fā)現(xiàn)并重點(diǎn)關(guān)注。通過(guò)提示詞工程等先進(jìn)技術(shù)手段,項(xiàng)目能夠提前識(shí)別出潛在的安全隱患和社會(huì)矛盾,為政府采取預(yù)防性措施提供時(shí)間窗口,有效減少風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生,降低其對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。

具體實(shí)現(xiàn)如下項(xiàng)目?jī)r(jià)值:

持續(xù)投訴預(yù)警

同一人員針對(duì)同一事件,持續(xù)性多次上報(bào)、投訴?;谕对V人員的歷史上報(bào)投訴記錄及對(duì)該事件的處置滿意度,用以識(shí)別預(yù)判群眾投訴的事件得到回復(fù)后,是否會(huì)繼續(xù)投訴。將可能持續(xù)發(fā)生投訴的事件預(yù)警展示,同步呈現(xiàn)持續(xù)投訴主體及其歷史投訴情況,從而避免反復(fù)投訴事件發(fā)生。

高頻主體發(fā)現(xiàn)

從全域匯聚的基層治理事件中識(shí)別提取事件要素“被投訴主體”,分析甄別出被高頻投訴的人員、企業(yè)法人、城市部件各類主體,從高到低告警排序,將高頻被投訴主體關(guān)聯(lián)的投訴事件聚合展示,對(duì)在一段時(shí)間內(nèi)的投訴發(fā)生趨勢(shì)進(jìn)行分析,以加強(qiáng)對(duì)該類主體的綜合管理,減少投訴事件。

敏感訴求發(fā)現(xiàn)

對(duì)全域全量事件進(jìn)行敏感訴求結(jié)果分析和聚類,從中識(shí)別發(fā)現(xiàn)具有較大社會(huì)影響力、帶有敏感負(fù)面詞匯的群眾訴求,如敏感人群(社區(qū)戒毒人、社區(qū)矯正人、重點(diǎn)青少年、刑滿釋放人、邪教人員)訴求,幫助快速掌控風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)。

 

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