政務大模型的春天，AI辦公先萌芽

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　　忽如一夜春風來，DeepSeek的風，一下子吹開了政務大模型的市場。

　　“2月16日那一周，感覺全中國的政府企業都在上Deepseek，甚至很多單位原來一張卡都沒有，突然就有了DeepSeek滿血版。”金山辦公Office產研事業部副總經理劉丹說道，“那段時間我認識的大部分領導也都在問，‘你們到底什么時候接，怎么樣的節奏’，整個行業都特別火熱。”

　　可以說，DeepSeek的爆火，開啟了政務大模型落地的春天。

　　而在DeepSeek落地政務場景中，最直接受用的場景之一，就是AI辦公賽道，如公文寫作、校錯糾對、一鍵排版、PPT制作、智能搜索、智能問答、智能運維等。

　　“典型的重復性工作，特別適合用AI來替代。”金山辦公數字政務事業部副總經理王少康說道。

　　事實上，早在2017年左右，AI就已經開始與政務服務進行融合，早期的應用也主要集中在智能客服、智能問答和文件處理等方面。

　　而此次DeepSeek的爆發，則讓政務協同辦公的智能化轉型從“單點突破”邁向“全域賦能”。

　　但，DeepSeek或一個通用大模型的部署，只是大模型在AI辦公中落地的萬里長征的第一步，真正地深入應用，往往會遇到更多問題。

　　如私有化知識獲取、專業化場景適配、模型微調、數據質量保障、保護權限安全等，“這些都是通用大模型無法解決的問題。”王少康說道。

　　那么，在政務辦公賽道中，大模型究竟該如何實現更好的落地應用?同時，相比其他賽道，政務業務對數據的安全要求更高，又該如何保障大模型落地過程中的數據隱私安全問題?

　　開啟政務大模型的春天

　　“最大的影響，還是解決了成本問題。”當談及為什么DeepSeek來了之后，政務大模型行業突然爆發的原因時，金山辦公副總裁史高峰如此說道。

　　一方面，DeepSeek將大模型進行了開源，各個政企單位不需要再單獨為大模型進行付費;另一方面，DeepSeek也帶來技術上變化和升級，在推理和問答能力上，相比去年都有很大提升。

　　而DeepSeek開源帶來的最大好處，是可快速、本地化部署，這也與政務應用有很強的共性。

　　因此，自2025年2月起，DeepSeek在政務領域的應用呈現出爆發式增長態勢。據統計顯示，僅2月，全國已有超過150個政務機構完成本地化部署，覆蓋多種政務服務場景。

　　一夕之間，掀起全國各地政府部門接入DeepSeek狂潮。而在其中，基于DeepSeek嘗試做AI辦公的探索，也成為眾多政府單位在部署DeepSeek后率先落地場景之一。

　　如在深圳龍崗，公文寫作助手能進行政策解讀、文件起草和智能校對，以往人工校驗1000字文章至少需四五分鐘，還易出錯，現在借助DeepSeek能秒級完成，公文處理效率大幅提高。

　　海南省三亞市天涯區政府，將DeepSeek本地化部署試點首階段聚焦在了公文處理場景，借助DeepSeek，原本需要耗費數小時查閱資料、構思框架、組織語言才能完成的公文初稿撰寫工作，短短幾秒即可生成初步文本，審核效率相較于以往手工審核也大幅提升90%。

　　因此，對于專注于辦公賽道的玩家來說，“今年去推動黨政業務的AI落地，我覺得是一個特別好的契機。”劉丹說道，“畢竟DeepSeek已經出圈，每一個黨政領導都知道DeepSeek，甚至很多已經部署DeepSeek。”

　　早在2021年前后的GPT-2時代，金山辦公就已經利用相關技術與工信部對公文寫作等相關業務場景進行探索，但受限于技術水平等問題，卻始終停留在科研層面。

　　到2023年，金山辦公正式發布了WPSAI1.0。去年7月發布WPSAI 2.0并首次公開了13B級別的政務自研模型——金山政務辦公模型1.0，同年12月，金山辦公發布了首款自研政務大模型。今年4月中旬，正式發布了政務大模型增強版，引入深度推理能力。

　　在金山辦公政企業務賽道的布局中，是以WPS 365一站式AI辦公平臺為基礎應用，實現對黨政智能化辦公能力的全覆蓋。

　　從目前整個市場來看，國內面向企業和個人辦公賽道的玩家中，飛書和釘釘更聚焦在企業賽道，而金山辦公則原本在政企市場中扎根就是最深入的。

　　不過，史高峰也對光錐智能坦言：“對黨政來講，產品的提升才剛剛開始，因為前兩年政府在做系統的替換，在大模型和AI辦公的投入和部署會滯后一些。”

　　嚴謹的政務辦公，需要解決幻覺問題

　　DeepSeek的通用能力很強，但在黨政單位，僅僅部署DeepSeek，卻并不能一勞永逸。

　　一方面，DeepSeek是通用基礎大模型，其數據語料更多來源于互聯網，缺乏專業的語料訓練，這也就使得，其存在大模型幻覺問題。

　　據權威機構調研和評測，Deepseek大模型的幻覺率達到14.3%，遠超于同類大模型的水平。

　　在很多評測中也有顯示，部分黨政AI助手，由于缺乏足夠的數據，往往會“一本正經地胡說八道”，即為了迎合提問者生成看似合理但實際上存在虛假內容的回答。

　　因此，不難看出，盡管DeepSeek能夠在文學創作或哲學思辨領域，給予用戶非常好的回答，但黨政辦公領域，往往需要更嚴謹的表達和更詳實的數據，而不是詩意的創作。

　　這種情況下，以Deepseek為代表的通用大模型的部署，僅僅是政務大模型落地的第一步，通用大模型+行業大模型+專業大模型的協同作戰，才是政務+AI的最優解。

　　用通俗比喻來說，軍隊打仗需要武器，這個武器不能僅有核武器，還要有迫擊炮、沖鋒槍，甚至需要手槍、狼牙棒，可能都會有用武之地。

　　“只有高低搭配，因地制宜，才能使這個軍隊更有戰斗力。”王少康說道。

　　在金山辦公政務大模型增強版的中間能力層上，就包含兩個基礎大模型，一個是以Deepseek為代表的通用大模型，一個就是金山辦公的政務大模型。

　　其中，以Deepseek為代表的通用大模型綜合能力足夠強，但在政務專業能力上偏弱，其資源消耗比較高，運行效率比較低。

　　金山辦公政務大模型是基于億級政務語料訓練而成，適合私有化部署，支持信創，面向政府垂類的13B政務大模型，升級版政務大模型從13B擴大到32B，并引入思維鏈強化學習技術，增強深度推理能力。

　　據介紹，此次金山辦公政務大模型升級后，公文寫作質量提升71.58%，意圖理解能力提升34.87%，公文排版能力提升12%，“在公文寫作上，我們大概能釋放公務員30%-40%的工作精力。”史高峰說道，“我們也希望能夠通過提升34%的效率，真正能夠給公務進行減負。”

　　除大模型之外，中間能力層還包含專業小模型，其在綜合能力和政務能力上都會偏弱，但其在特定任務的能力方面比較強，比如排版、元數據抽取等特定任務，“小模型完成效果會比大模型更好，且資源消耗特別低，運行效率也更高效。”王少康說道。

　　無疑，特定的行業，有特定的需求，甚至不同的部門都有不同的使用需求。

　　就拿公文寫作來說，其是一種特殊文體，有特定的文風要求，如行政公文、帶紅頭的文件、事務公文等多達數十種，想要清晰地知道具體區別，不是黨政機關的資深人員，都很難弄懂。

　　針對不同類型的公文，金山辦公研發了多種智能寫作算法，對于事務性、程序性、高度模式化的公文，如通知、請示、函件等，開發了模板化寫作功能，能夠讓文件撰寫的一氣呵成。

　　另外，黨政單位在對公文的校對糾錯上要求也非常高。

　　當前，眾多同類型產品都具備校對和審核功能，但金山辦公政務大模型增強版不僅能夠識別文稿中的基礎性錯誤，如政治性、知識性、拼寫性錯誤，還支持對校對內容進行個性化維護。

　　此外，還能夠精準識別文稿中的引用錯誤，并實現一對多的逐句校對、修改和提示。

　　例如，在公務人員撰寫公文時，常會引用重要講話，金山辦公政務大模型增強版將幫助確認引用的權威性和準確性，確保無缺字漏字現象，避免因一字之差導致意義的大幅偏差。

　　金山辦公政務大模型增強版還可以構建一個智能化與安全性并重的知識問答平臺，即確保知識來源的可靠性，實施嚴格權限管理，排除算法偏差，確保內容真實可追溯。

　　而能夠如此精準滿足黨政單位機關需求的背后，不僅僅是大模型能力的升級迭代，更重要的，是能夠盤活整個政府側數據資源，形成完整的政府資源庫，才能夠讓大模型更懂政務辦公體系。

　　盤活數據資源，政務+AI落地的關鍵

　　想要打仗，光有武器也不夠，還需充足的彈藥。政務大模型的“彈藥”，就是政務數據資源庫。

　　“我們光有大腦的算力，是不具備思維能力的，所以還需知識和記憶。”王少康說道。

　　所謂的知識和記憶，就是金山辦公通過公開和權威渠道收集的三大類數據資源：

　　一是通過權威渠道，收集整理政務辦公領域通用知識，如領導重要講話、二十大工作報告、政府工作報告、黨建信息庫、政策文件、綜合政務信息庫、法律法規和市政要素等。

　　二是寫作素材庫，包括模板、范文、文采、素材等，金山辦公會內置資源，用戶也可以自行維護自己的模版，畢竟在不同的單位可能有不同的模板，和不同的范圍和協作的要求。

　　三是私域數據庫，這部分信息存儲在用戶OA系統、檔案系統中。私有數據庫非常重要，這才是用戶真正的靈魂記憶所在，“我們也通過接口在線數據更新機制或離線數據更新機制，將其納入到我們政務資源庫中。”王少康說道。

　　通過把這三類主題數據資源集合到一起，就形成了政務大模型落地的“彈藥庫”。

　　“這么多年，黨政機關其實已積累了很多非常有價值的權威數據資源，包括公共數據資源、機關內部數據資源，及部門內數據資源等，以前很難真正發揮這些數據的價值。”王少康說道，“而現在有了AI大模型技術的加持，完全可以激活這些資源，更好的服務黨政機關和全社會用戶。”

　　盤活這些數據資源，是推動政務+AI落地的關鍵一環。

　　在黨政智能辦公賽道的落地應用中，金山辦公聚焦在六大應用能力上，包括三個標準應用：公文寫作、政務資源庫，政策的查重對比，三個共創應用：智能分鑒，知識專題和政策一致性分級。

　　“目前三個標準應用已經在多家用戶單位長期落地，并已經具備了大規模推廣的能力。”王少康說道，“共創能力雖然已經在部分單位實現落地，并取得一定應用成效，但我們認為錘煉的還不夠，仍需進一步成熟。”

　　事實上，在面向政府單位的上層應用，WPS AI可以說是一個通用的辦公軟件工具。比如在某省大數據局的AI多維表項目中，可以基于WPS AI的多維表做零代碼搭建。

　　在一張網項目中，需要建立一個貫穿全國的非結構化數據的匯聚、管理、應用平臺，要把這個行業里面最核心的文檔，一網打盡，全部匯入文檔中心，“目前已經面向6個省接入文檔處理服務的接口，每個月的調用量大概是200萬調用量。”劉丹說道。

　　從傳統辦公到智能辦公，在AI+在線協作的加持下，數據收集的效率也得到大大提升。之前需要1~2個月自下而上收集的數據，現在幾天就能快速完成。

　　“對團隊整體提效，是對政企客戶來說更具有吸引力的點。”史高峰說道，大模型對黨政機關辦公智能化升級，并不是顛覆現有工作流，而是基于現有工作流的輔助，實現效能提升。

　　除了現有效率的提升，更重要的是，智能辦公文檔就天然形成了政務部門自己的專屬知識庫，從而能反向促進業務效率的進一步提升。

　　結語

　　無疑，盡管當前各地政務部門對DeepSeek的本地化部署如春筍般蓬勃生長，但生機下仍存在“應用深度”“地域差異”“使用體驗”等方面的不足。

　　在智能化辦公升級賽道，僅憑DeepSeek，也很難滿足各部門的差異化需求。而在大模型落地應用過程中，也存在包括對數據的應用、大模型微調、數據安全隱私保證等問題。

　　這些坎但凡有一個邁不過去，整個辦公智能化的路線，就會受阻。

　　通用大模型+行業大模型+專業大模型的協同作戰，盤活數據的“彈藥庫”，兼具對AI工具應用的個性化需求，或許才能讓“AI升級黨政智能化辦公”迎來真正的春天。