《中共中央辦公廳 國務院辦公廳關于加快公共數據資源開發(fā)利用的意見》是黨和國家首次對公共數據資源開發(fā)利用進行系統(tǒng)部署，對于數字中國建設、推進國家治理體系和治理能力現代化具有重大意義?；鶎又卫硎菄抑卫淼幕矓祿鳛樾碌纳a力要素，是基礎性、戰(zhàn)略性資源，在資源供給、權益分配、應用創(chuàng)新上蘊含巨大潛能。今年8月，北京市政府在《關于加快北京市公共數據資源開發(fā)利用的實施意見》中進一步提出“促進市級數據下沉與基層數據反哺”“充分釋放公共數據要素潛能”。開展公共數據基層治理，是搶抓公共數據資源開發(fā)利用總體規(guī)劃機遇，挖掘公共數據資源潛能為基層治理所用，加快推動數字政府建設、賦能首都基層治理現代化的應有之義。

　　一、北京市公共數據基層治理現狀

　　（一）政策法規(guī)穩(wěn)步推進，數據治理初步成型。近年來，北京市政府高效落實國家數據基礎制度、推動數據要素市場化配置改革，先后出臺了《北京市數字經濟促進條例》《北京市政務信息資源共享管理辦法》《關于更好發(fā)揮數據要素作用進一步加快發(fā)展數字經濟的實施意見》《關于加快北京市公共數據資源開發(fā)利用的實施意見》等法規(guī)政策。通過打造北京市公共數據開放平臺，促進社會保障、生活服務、房屋住宅等關鍵領域的公共數據資源依法依規(guī)向基層有序開放，逐步形成了以“數據驅動、平臺統(tǒng)籌、服務導向”為核心的公共數據基層治理體系。

　?。ǘ┢脚_開發(fā)應用深化，有效賦能數字化轉型。東城區(qū)政府2019年建設的數據匯聚共享服務平臺，“應上盡上、應匯盡匯”，匯集了街道、居委會、物業(yè)等多部門信息，持續(xù)匯聚人口、房屋、企業(yè)、訴求、社會組織等多維數據，已形成包含人、地、事、物、組織、寵物、車輛7大類數據和166個社區(qū)基礎數據的數據匯聚體系，為事件分析、資源配置、居民服務等提供了堅實數據支撐，推動減負增效、精準服務、共建共治、數據共享等治理目標落地。西城區(qū)建有“西城家園”線上治理平臺，以一網通辦提高政務服務效能，傳達各類通知，反饋居民問題訴求。鏈接區(qū)公檢法司等部門，打造“訴源治理，法律直通車”；聯通區(qū)衛(wèi)健委“健康西城”模塊，為居民提供醫(yī)療保障；引入區(qū)政務服務局“西城e辦事”，實現居民足不出戶一站式在線辦理。海淀區(qū)中關村街道近兩年開展黨建引領數智賦能基層治理實踐，通過建設“關芯”AI智能服務系統(tǒng)，在“關芯助理”模塊，以高效賦能和進度管理實現法律顧問、數據管理、分析研判功能；在“關芯智巡”模塊，以網格化精細治理實現全要素管理和全場景覆蓋，推動民生保障、安全生產、社區(qū)建設、城市管理等24類巡查業(yè)務有機納入網格化管理。

　?。ㄈ┣把丶夹g應用成為重要突破口，“AI+基層治理”模式探索成效初顯。創(chuàng)新運用人工智能及大模型技術賦能基層治理數字化智能化，許多街道將自然語言處理、智能知識庫檢索等技術應用于政策解讀、居民畫像、智能問答及風險預警等場景，有效支持了社會救助、應急管理、社區(qū)服務等基層事務的數字化轉型。以中關村街道“關芯”大模型平臺為例，居民在反映訴求、咨詢政策或辦理事項時，可通過小程序或智能終端提交信息，系統(tǒng)利用大模型進行語義解析、意圖識別和知識匹配，自動歸類訴求內容，匹配政策知識庫，實現訴求的智能分撥與全流程跟蹤?；鶎尤藛T重復性事務負擔明顯下降，日常訴求自動處理率提升約30%，部分高頻事項實現24小時內辦結。居民對“政策自動解答”“辦理狀態(tài)實時可查”等功能的認可度較高。此外，不少街道正積極探索AI多元應用，如對高頻民生訴求的自動分析、流程節(jié)點的動態(tài)監(jiān)控、多部門工單的智能派發(fā)、風險預警、老年人健康畫像、優(yōu)化重點人群管理和突發(fā)事件響應機制等。

　　二、存在的主要問題

　?。ㄒ唬祿w集共享體系不完善，尚未完全實現平臺化系統(tǒng)管理

　　在基層治理實踐中，“數據煙囪”“信息孤島”問題依然較為突出。在數據采集、歸集和共享過程中，普遍存在標準不統(tǒng)一、接口不兼容現象，跨部門流通難度較大。街道社區(qū)雖已實現政務數據基本歸集，但部門間數據壁壘較突出，無法實現真正意義上的信息聯通和高效協作。例如，因數據標準不一致，出現了數據無法互認、系統(tǒng)信息無法自動對接等問題，數據歸集依舊依賴人工整理，難以支撐跨部門、跨業(yè)務的高效服務。出于安全、隱私或風險防控考慮，對數據外部共享采取了較為保守的策略，“信息孤島”進一步加劇，影響了數據資源的整體利用效率。

　　（二）數據質量與規(guī)范化建設滯后，制約治理科學性與智能化

　　在公共數據采集、匯聚、更新和治理等環(huán)節(jié)中，數據冗余、錯漏、時效性不足等問題凸顯。一方面，公共數據仍以“普查”式采集為主，費時耗力。部分基層數據來源分散、口徑不一，采集標準和治理規(guī)范不健全，數據質量難保證。例如，部分民生訴求和工作信息仍依賴線下采集或人工錄入，數據準確性和實時性不足，難以滿足人工智能輔助決策和精準服務的需求；另一方面，部分歷史數據缺乏系統(tǒng)清理和結構化治理，形成大量“僵尸數據”“無效數據”，嚴重影響數據利用效率和大模型、知識庫等智能化應用效果。此外，數據治理流程、審核標準、權限設置等管理機制各地差異明顯。

　　（三）數據價值化應用不足，服務創(chuàng)新與場景落地有限

　　基層公共數據的匯集仍以日常事務管理和基礎統(tǒng)計為主，缺乏與實際治理需求緊密結合的高價值創(chuàng)新應用。部分街道社區(qū)系統(tǒng)平臺主要承擔訴求分撥、信息整合等初級功能，尚未形成面向老年人服務、應急響應、重點人群健康管理等多元場景的深度數據賦能。尤其是各街道常年堆積的大量12345工單數據“深藏閨中”，如何對能夠反映轄區(qū)不同時段群眾訴求、解決事項和服務質量等信息的治理資源進行二次配置與開發(fā)利用，亟需研究與轉化。加之基層需求變化快、平臺功能適配度不高、智能化應用落地場景不足等現實困境，無法打通數據資源賦能治理需求“最后一公里”。此外，受資源投入、技術能力和制度創(chuàng)新等因素影響，數據驅動的精準服務、智能治理和協同決策能力有待提升，僅停留在被動支撐和事后分析階段。

　　三、挖掘北京市公共數據價值賦能基層治理現代化的對策建議

　　（一）健全基層公共數據歸集與共享機制

　　為破解數據標準不統(tǒng)一、接口不兼容等跨部門共享難題，應加快建立全市統(tǒng)一的數據標準與接口規(guī)范。依托市大數據平臺，加快完善覆蓋到社區(qū)（村）的物聯感知網絡，延伸數據采集觸角，形成反映群眾需求的動態(tài)數據庫。分級分類開發(fā)基層公共數據資源，面向加強基層治理的公共數據價值挖掘與社會效應釋放，系統(tǒng)挖掘12345數據，形成數據處理標準，構建標準字段集與脫敏字典體系，實現數據資產化管理?；诋斍皹颖緲嫿ǜ哳l問題標簽庫與語料地圖，為多源治理數據整合提供語義支撐。

　　進一步整合政策文件、服務數據及行政審批數據，明確數據采集、存儲、處理、交換標準，確保全市及各區(qū)相關業(yè)務部門同街道社區(qū)數據無縫對接、高效共享。制定全市統(tǒng)一的基層公共數據標準體系，涵蓋人口、房屋、企業(yè)、民生訴求等核心數據類型，明確字段定義、格式規(guī)范和更新周期，確保數據跨部門、跨系統(tǒng)互認互通。建立跨部門數據共享激勵機制，鼓勵基層單位主動開放數據資源，制定數據共享績效考核指標，將月報季評中的共享需求與價值轉化率指標深度嵌入政府部門和街道社區(qū)考核體系，推動公共數據資源源于群眾、反哺基層、惠及群眾。鼓勵第三方服務商參與平臺建設，開發(fā)基于數據的創(chuàng)新應用，提升平臺開放性與社會化服務能力。

　?。ǘ﹦?chuàng)新基層公共數據運行機制與治理規(guī)范

　　促進公共數據流通運行，可以破解基層治理責大權小限定，以技術賦能、規(guī)則重塑等方式為基層減負增效。針對數據冗余、居民自填信息不一致等問題，建立數據質量檢查與審核機制，運用信息化手段定期清理數據，提升準確性與時效性。引入大數據技術，實時開展數據驗證與清洗，確保數據高效可用。

　　一是優(yōu)化數據賦能方式，充分利用現有各業(yè)務條線平臺，通過數據集成、整理加工、多元融合及深度分析，強化公共數據日常行政、感知民意、預防風險等功能，相應優(yōu)化系統(tǒng)平臺的搜索、匹配功能，強化對數據分級分類管理、關聯數據管理，便于調配使用。二是制定公共數據基層治理質量規(guī)范，明確數據采集、錄入、校驗、更新、存儲等全流程標準，重點解決線下采集延遲、錯漏問題。三是推廣人工智能和大數據技術的應用，利用自然語言處理技術對非結構化數據進行清洗和結構化處理，減少人工錄入負擔。街道可利用大數據技術實時監(jiān)控數據，識別并修正錯誤，動態(tài)調整采集策略。四是建立數據質量動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，實時檢測數據冗余、缺失、異常等問題，自動生成質量報告并推送至相關責任部門。

　?。ㄈ┥罨鶎庸矓祿r值化應用與智能化精準服務

　　為充分釋放公共數據潛力，應在智慧城市與數字化社區(qū)建設中深化數據驅動的精準服務。通過整合基礎信息、健康數據等，構建智能化服務推薦系統(tǒng)，為養(yǎng)老、健康管理及突發(fā)事件響應提供定制化服務。

　　智能化精準服務的重點首先是開發(fā)面向重點人群的智能化服務系統(tǒng)，尤其是針對老年人、殘疾人等群體，整合健康、救助、養(yǎng)老等數據，構建精準服務模型，提供個性化政策推薦和健康管理服務；其次，推廣智能決策與風險預警系統(tǒng)，實時分析居民訴求、社會動態(tài)及公共安全數據，生成風險評估報告和預警提示，提升治理響應速率；第三，依托接訴即辦機制，推動實現基層臺賬事項自動分撥、智能流轉和辦理進度實時反饋，縮短辦理周期；最后，探索數據驅動的場景化應用，例如在公共衛(wèi)生、重大社會事件、社區(qū)安全等領域，開發(fā)基于大數據的動態(tài)監(jiān)測與智能推送功能，提升治理效率。

　?。ㄋ模┘訌姽矓祿鶎又卫砟芰ㄔO

　　制度層面，加大基層公共數據資源公益性開發(fā)的激勵力度，設立公益基金，鼓勵社會各界捐贈教育、醫(yī)療、運營等與治理相關的數據，匯入公共數據基層治理池。建立數據基層治理能力培訓體系，定期組織數據治理培訓，內容涵蓋數據標準化采集、質量管理、隱私保護、智能化應用等，強化基層人員的數據思維。人才層面，設立數據基層治理專家?guī)?，引入懂數據、明管理的多元化專業(yè)人才，指導基層單位開展數據治理和智能應用。技術層面，適度加大基層信息化建設投入，配備智能化設備，提升數據采集和處理的自動化水平。積極開發(fā)面向基層工作人員的智能化輔助工具，簡化數據錄入、分析和決策流程，減輕基層工作負擔。

　　與此同時，依托“數據要素×”大賽北京分賽城市治理、社區(qū)服務等賽道，堅持場景驅動、需求牽引，引導構建更多適配基層的數字場景。選取典型街道作為試點先行推廣智能化輔助工具，驗證其在基層減負增效、提升服務質量方面的成效，隨后向全市推廣，形成可復制的基層數據治理能力建設模式。