被称为“大数据商业应用第一人”的牛津大学教授维克托•迈尔•舍恩伯格在他的著作《大数据时代》中指出：“大数据的最大转变就是，我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。”关联分析也促成非结构化数据分析的多样运用，政务热线结合自身所积累的海量非结构化数据，以深度融入政务服务与治理体系为导向，持续在业务剖析、运营保障、服务质量管控、政策决策、公共价值创造等层面展开深入探索。

简单来说，非结构化数据分析基础建设以市民来电数据作为核心载体构建服务标签体系，借市民工单数据搭建民众诉求信息资源转化分析系统，运用先进的数据处理技术和方法实现实时数据分析，涵盖来电诉求智能细分、风险预警研判、资源转化、报告生成以及投诉智能剖析等功能模块。以民众诉求信息资源转化分析为例，通过机器学习方式建立五级业务场景，由此能够依据不同政务服务场景达成民众诉求的精准分类，及时且精准地掌握市民集中关注的诉求，例如群众持续反映、长期投诉的欠薪、机动车乱停放问题，实现异常监测，从事后分析向事前预判转变，从解决单一诉求到治理一类诉求转变，为政务热线的高效运转以及政务服务质量的持续提升奠定坚实的数据基础与技术支撑。

（一）捕捉民生问题助力政务提升

每天众多市民来电咨询什么？市民面临的急难愁盼是什么？市民投诉集中在哪些方面？来电频率最高的事项是什么？引发来电增加的是什么？这是都是政务热线管理部门每天都极为关心的问题。非结构化数据分析能够有效达成管理部门的预期目标。

案例1：热点问题聚焦。在某项重大政策推行期间，政务热线始终保持畅通运行，并借助转译平台密切追踪市民来电情况。对比政策实施前后的来电诉求类型，发现社保服务、户籍办理、住房保障等三个领域的来电占比显著攀升。这表明市民在政策推行过程中，对这些特定事务有着更为迫切的需求。在以上来电数据的基础上进一步细分后可知，社保待遇调整咨询、户籍迁移政策答疑、保障性住房申请条件咨询等需求大幅增加。政务热线依据市民的事务需求变化，迅速向相关职能部门进行通报。职能部门随即整理出详细的政策解读话术，并在政务服务官方网站及手机APP等线上平台开通社保、户籍、住房保障等事务的专项咨询通道，在此期间政务热线对于此类问题的在线解决率达95%；同时宣传部门考虑市民需求，将相关政策解读及办事指南置顶于官方新媒体平台首页，方便市民自主查阅。

（二）洞察服务短板，强化政务热线运营管理效能

政务热线作为政府与民众沟通的前沿阵地，向民众提供优质高效的服务是其核心使命与关键职责，如何迅速且精准地察觉每一位工作人员在服务过程中存在的问题，避免管理盲区的出现，成为政务热线运营管理的重要课题。非结构化分析在其中发挥的作用，可以让工作人员的服务水平监测实现质的飞跃，解决抽样质检带来的不确定性，使管理举措更具针对性与有效性。

案例1：服务规范全方位监督。借助先进的自然语言处理技术将语音转化为文本形式，运用正则表达式构建监测模型，成功破解长期困扰政务热线的质量抽检覆盖率不足难题，达成全量检测目标，从而更为精确地定位工作人员服务瑕疵。以服务用语规范性监测为例，选取“不了解”“不清楚”“无法办理”等关键词设立监测指标，模型对海量电话进行全面检测后发现，存在不规范用语的比例约为0.25%。据此将数据细化至每一位工作人员个体层面，为政务热线运营单位精准锁定服务不规范率偏高的工作人员及其具体不规范表现形式提供有力依据，进而助力运营管理人员有的放矢地开展员工培训与辅导工作，有力推动整体服务质量稳步提升。

案例2：低效工作环节甄别。政务热线早期由于不同部门都拥有独立的热线电话，各个部门之间的来电转接现象频繁，自2021年进行集中的热线整合之后，实行垂直管理的国务院部门仍然保留了号码和话务座席，与12345热线建立了电话转接机制，此外12345与110、水、电、气等热线服务平台也对接频繁。为切实降低不必要的转接工作，政务热线专门开展转接问题专项剖析。随后，在对来电处理流程细致分析过程中发现，综合政务服务类中心转接率的高低与处理流程缺乏统一标准密切相关，工作人员往往依据个人习惯处理来电，具体表现为转接率高的中心倾向于首先询问所属区域，而转接率低的中心则优先了解民众诉求问题。政务热线管理部门针对这一内部流程性问题迅速制定统一规范流程，有效减少来电转接次数，从而显著降低民众因转接等待产生的不满情绪，提升政务热线整体服务效率与民众满意度。

非结构化数据的运用已然成为政务热线推进数字化变革进程中的关键环节，更是塑造新型政务服务生产力的核心发展路径。把市民的行为数据与政务热线所积累的非结构化数据相互融合，构建起与市民诉求意愿紧密相连的智能分析体系，在市民画像绘制、民生服务优化、民众情感倾向解析、投诉矛盾升级预警等方面探索更多应用，助力政务热线工作人员提供更为优质的线上服务，全力支撑政务机构各项工作高效开展，达成“服务即治理效能提升”的目标愿景。但非结构化数据应用在政务热线领域的应用仍面临一些亟待攻克的难题与挑战。

1.政务服务来电场景多样。当下市民来电大致能够划分成三种场景类型，其一为单一诉求场景，例如，仅仅查询一项政务政策信息等；二是衍生咨询场景，诸如市民询问创业扶持政策、相关办事窗口联系电话等多个关联问题；三是复杂场景，市民可能谈及多类不同的政务事项，在服务过程中需要将这些相关问题进行关联整合解答，这无疑极大地增加了智能分析系统判断的复杂程度。大多数市民来电都属于复杂场景类，尽管采用建立标签的方法能够解决一部分问题，但服务缠绕仍未根本解决，进而对分析结果的准确性产生不利影响，给政务热线的高效精准服务带来挑战。

2.管理成本高昂。主要有三方面的原因导致分析成本较高。一是数据处理难，数据体量大，从海量数据中筛选并处理重要信息的难度较大，目前大模型出现后有一定的运用，但还需要深度探究；二是语音转译困境，国内民众口音众多，在政务服务中全面引入方言包作为解决方案面临诸多阻碍，现阶段可行性较低，这在一定程度上对语音转译文本的精确程度产生了负面影响；三是存储容量受限，非结构化数据的天然属性容量大、产生速度快导致其在全部数据量占比高达80%，无论是数据湖还是分布式云存储等存储方式，都不得不考量硬件设备投入方面的局限性。这给政务热线的数据管理与应用带来巨大挑战，制约着政务热线服务质量与效率的进一步提升。

3.数据安全与隐私保护。数据安全和隐私保护是政务服务领域的关键基石，政务热线非结构化数据往往涵盖市民的个人信息等隐私内容，切实保障市民信息安全是不可逾越的红线与必须坚守的底线。如何在遵循隐私保护相关法律法规与协议框架的前提下，合理地将这些数据应用于政务热线决策支撑和风险防控预警等工作，是亟待持续深入研究探索的重要课题。随着我国政务服务领域非结构化数据规范标准的逐步酝酿与未来出台，势必会对政务热线数据从产生源头、使用流程、存储管理等各个环节带来深刻变革与深远影响，要求政务热线运营管理部门提前布局，积极应对，确保在保障市民数据隐私安全的基础上，实现政务服务的高效与创新发展。

随着数字化时代的蓬勃发展，非结构化数据分析在政务热线领域的应用前景更加广阔，其不仅赋予政务热线深入洞悉市民行为模式、关注偏好与实际需求的卓越能力，还能够借助精准的舆情监测与个性化的民生服务举措，大幅提升市民的办事体验以及对政务服务的满意度，而且通过精准的舆情监测与个性化的民生服务举措，大幅提升市民的办事体验以及对政务服务的满意度，有力地推动政务服务朝着更加智慧化、高效化与精准化的方向迈进，从而构建起更为和谐紧密的政民互动关系，为城市的良好治理与社会的稳定发展奠定坚实基础。