国务院办公厅《关于进一步规范和提升12345热线服务的意见》（国办函〔2025〕66号）为政务热线发展指明了智能化、数据化的方向。热线作为政府感知社情民意的“神经末梢”，其积累的海量诉求数据蕴含着城市运行的深层密码，深藏着城市治理的痛点与机遇，是推动政府治理现代化的关键要素。才博智慧治理研究院，作为政务热线领域专业研究与实践的权威机构，始终站在行业前沿，深刻洞察到政务热线数据治理对于提升政府治理效能的核心价值。才博智慧治理研究院积极响应政策号召，依托深厚的学术积淀与丰富的实践经验，深入开展政务热线数据治理的专项研究与实践探索，力求通过科学的数据治理手段，将原始的诉求数据转化为精准的治理智慧，推动政务热线服务从传统的“接诉即办”模式向更具前瞻性的“未诉先办”模式转型升级，为政府治理现代化注入强劲动力。
一、固本强基：深化诉求要素拆解与智能标签体系，筑牢数据质量根基
高质量的数据是精准分析的先决条件。热线数据治理的首要任务是解决数据来源多样、文本描述繁杂、关键信息分散的痛点，实现数据的标准化、结构化与可用性。
图1：热线数据治理核心框架图（诉求要素拆解×智能标签体系）
1.精细化诉求要素拆解
从每一张工单记录的诉求内容中系统性地拆解诉求核心要素，这些要素涵盖：涉事主体（市场监管商事主体、城市管理违法主体）、涉事对象（涉及的消费物品、服务类别、城市部件）、涉事行为、涉事地址（地址聚类、地点定性）、现象类别（问题定性、产生影响）、办理情况（采取措施、处理结果）等。要素拆解为后续的精准标签化、深度分析和跨部门协同提供结构化基础，确保数据内涵清晰、可比性强。
2.构建业务导向的智能标签体系
一是多维度、立体化设计。基于拆解的诉求核心要素，构建融合部门职责、政策领域、事件性质、处理流程的多维度标签体系。采用“基础属性标签+业务主题标签+情感特征标签+主体关系标签”的四维模型。基础属性标签包括时间、空间、渠道等客观维度；业务主题标签建立涵盖不同主题的多级问题分类体系；情感特征标签通过自然语言处理技术识别诉求文本中的情绪倾向和紧急程度；主体关系标签则用于标注诉求中涉及的市场主体、个人和地理信息等实体及其相互关系。二是人机协同智能打标。利用大模型自动处理海量工单文本，完成初步打标。同时建立人工复核机制，由业务专家审核修正复杂、模糊或新诉求的标签，并将结果反馈训练模型，形成“标注－学习－优化”闭环。该模式显著提升效率，并确保标签准确性。三是动态演进机制。建立标签库的定期评估与更新机制。结合政策变化、社会热点、季节性因素及分析需求，及时优化标签，确保标签体系始终反映现实诉求格局，为分析提供有效抓手。
3.强化数据全生命周期质量管理
一是源头规范与校验。在热线受理端（话务、网络）嵌入数据校验规则（如地址标准化、联系方式有效性、必填项控制），减少录入错误。利用AI实时辅助座席，提升记录准确性。二是清洗与融合。运用数据治理平台对入库数据进行自动化清洗（去重、纠错、补全、格式标准化）。推动热线数据与网格数据、城市运行体征数据、企业法人库、空间地理信息等跨部门数据的依法有序共享与融合，打破“数据孤岛”，丰富分析维度。三是质量监控与评估。建立数据质量监测指标体系（如完整率、准确率、时效性、一致性），实施常态化监控。定期生成数据质量报告，定位问题源头，驱动流程优化。
二、洞见驱动治理：聚焦三类关键诉求的深度分析与靶向施策
66号文明确要求对高频共性、季节性周期性、风险性苗头性三类诉求进行重点治理。需强化问题深度分析挖掘能力建设，支撑精准识别与高效处置。
1.高频共性诉求：驱动“源头治理”与“未诉先办”
一是精准识别与热力洞察。利用标签体系与时空分析工具，快速锁定高频事项（如某区域持续高发的物业管理纠纷、特定时段集中的交通拥堵投诉）。通过热力图、趋势图直观呈现问题分布与演变。二是根因分析与关联挖掘。超越表面现象，深入挖掘高频诉求背后的深层次、系统性原因。例如，分析某类消费纠纷是否与特定行业监管漏洞相关？某区域反复出现的环境问题是否与基础设施配套滞后有关？关联分析政策文件、执法记录、地理信息等多源数据，揭示问题症结。三是推动治理关口前移。分析成果帮助服务于政策制定、资源配置和流程再造。例如，针对高频的“办证难”问题，推动相关部门简化流程、优化服务；针对某类群体性民生诉求（如老旧小区加装电梯矛盾），提前研究制定指导意见或补贴政策，实现从“被动响应”向“主动解决”的转变，落实“未诉先办”。
图2：高频共性诉求驱动治理机制流程图
2.季节性周期性诉求：实现“预判预警”与“预案先行”
一是历史规律挖掘与模型预测。对历史工单数据进行深度的时间序列分析，识别具有显著季节性、周期性的诉求（如：夏季用电高峰、汛期积水内涝、冬季供暖问题、开学季教育咨询、节假日旅游消费纠纷）。利用算法模型，结合气象、日历、重大活动安排等外部数据，预测未来特定时段、特定区域可能集中爆发的诉求类型及大致规模。二是制定精准预案与协同响应。基于预测结果，提前制定详尽的应急预案和工作方案。明确牵头部门、配合单位、资源调配（如人员、物资、应急力量）、处置流程和沟通策略。例如，预测到寒潮来袭前，联动供热、电力、交通、民政等部门，提前检查设施、储备物资、发布温馨提示、加强应急值守，有效降低诉求量，提升响应速度与市民满意度。
图3：季节性诉求智能预测示意图
3.风险性苗头性诉求：强化“敏锐感知”与“快速阻断”
一是构建多维度预警指标体系。定义并动态监测能反映潜在风险的敏感指标，如：特定区域/群体/事项的工单量异常激增、重复诉求率陡升、诉求内容中负面情绪（愤怒、焦虑）关键词比例升高、涉及公共安全/群体性利益/重大舆情的敏感事件出现等。二是智能识别与分级预警。利用AI模型（如情感分析、异常检测算法）实时扫描民生诉求内容数据，自动识别符合预警指标的潜在风险线索（如人身安全、事故灾害、敏感舆情、安全隐患）。建立分级预警机制（如黄、橙、红），根据风险性质、影响范围、紧急程度，自动触发不同层级的预警信号。三是联动响应与闭环处置。预警信息实时推送至相关责任部门和决策层。建立快速响应小组，启动专项调查核实机制。推动相关部门提前介入、联动处置，力争将风险化解在萌芽状态，防止事态扩散升级。例如，对短期内集中出现的某餐饮品牌密集投诉“食用后不适”，触发预警。联动市监卫健部门迅速下架核查、追溯源头，有效阻断问题食品扩散，避免食品安全事件升级。
图4：风险性苗头性诉求预警响应体系示意图
三、精准画像：刻画市民与企业特征，赋能个性化服务与精准施策
超越单点诉求，构建整合的市民画像和企业画像，是理解服务对象、实现个性化服务和精准政策供给的关键。
1.构建多维度、动态化的市民画像
在严格保护隐私的前提下，整合热线诉求数据（历史诉求类型、频率、解决满意度、偏好渠道）、结合（依法合规共享的）政务服务办理记录、网格信息等，构建包含基础属性（年龄段、所在区域）、行为特征（诉求偏好、活跃时段、渠道习惯）、需求特征（关注领域、痛点难点）、情感倾向（满意度趋势、情绪变化）等维度的市民画像。重点刻画特殊群体（老年人、残障人士、低收入群体等）的画像。
一是精准服务推送。根据市民画像，在政务服务网、APP等平台主动推送与其需求高度相关的政策信息、办事指南、便民提示。例如，为有多次养老咨询记录的老年市民推送社区养老服务信息。二是政策效果评估与优化。分析特定政策（如助老政策、便民措施）覆盖的目标人群画像，评估其诉求变化、满意度提升情况，检验政策落地效果，为优化政策提供依据。三是诉求前置引导。识别高频咨询类诉求群体，针对性加强政策宣传解读和在线自助服务引导，降低无效工单量。四是资源优化配置。分析不同区域、不同群体的核心诉求分布，指导公共服务设施（如社区服务中心、公园绿地、医疗站点）的规划布局和资源配置。
2.构建价值导向的企业画像
整合企业通过热线反映的诉求（如开办、许可、监管、税收、融资、用工、纠纷等）、结合企业法人库信息（行业、规模、成立时间）、营商环境评价数据、政策兑现记录等，构建反映企业类型、发展阶段、经营状况、主要诉求痛点、政策需求、满意度等维度的企业画像。重点聚焦中小微企业、特定行业（如科创、文旅）。
一是精准营商环境优化，分析不同类型、不同行业企业的共性痛点（如融资难、审批慢、政策不了解），为制定和优化更具针对性的营商环境政策提供数据支撑。例如，识别科创企业集中反映的知识产权保护需求，推动加强相关服务。二是惠企政策精准推送，基于企业画像，通过企业服务平台等渠道，主动精准推送与其匹配的税收优惠、补贴、融资等政策信息。探索利用画像信息辅助“免申即享”政策兑现，减少企业跑动。三是风险监测与帮扶，识别诉求集中、满意度低或反映经营困难的企业群体，及时预警潜在风险，推动相关部门主动联系、了解困难、提供帮扶指导。四是产业链/区域经济分析，聚合分析特定产业链上下游企业或区域集群内企业的诉求热点和趋势，为产业政策制定、招商引资策略调整提供微观洞察。
四、赋能决策：智能报告驱动高效研判与精准决策
数据分析的价值最终体现在服务决策。传统报告周期长、重点不突出，难以满足领导层快速研判需求。依托数据治理平台与AI技术，实现智能报告生成，是打通“数据洞见”到“决策行动”的关键桥梁。
一是精准定制，分层聚焦。区分市、区/县、街镇及不同领域（如综合、城管、营商、民生）领导的关注重点。市级关注宏观趋势、跨域共性、重大风险；区级聚焦辖区热点、治理效能；部门紧盯本领域态势、政策短板。围绕核心场景设计日常态势报告（核心指标、高频诉求、热点聚焦、风险简报）；专题深度报告（如老旧小区改造、营商环境痛点）；应急预警专报（风险事件背景、等级、影响、建议）。二是智能生成，洞察直达。利用AI与预设规则，自动将分析结果（指标、图表、预警、画像特征）转化为结构清晰、重点突出、语言精练的结论性文字，避免数据堆砌。电子报告支持点击图表下钻明细、切换维度、链接关联数据（脱敏），满足深度探究需求。三是时效精准，前瞻预警。实现日报、周报、预警专报的准实时或次日自动生成与推送，确保信息及时触达。对周期性、趋势性议题，报告中加入基于模型的预测（如下周高峰诉求、政策潜在影响），辅助前瞻部署。
五、支撑保障：构建协同高效的数据治理分析闭环
1.建设智能数据治理与分析平台
应构建具备强大的数据集成、清洗、存储、标签管理、可视化分析、AI建模（预测、预警、画像）、报告自动生成能力。
2.建立跨部门数据共享与业务协同机制
明确数据共享的范围、方式、权限、责任和安全要求，建立基于政务热线大数据体系的常态化共享通道。热线管理机构与各承办部门、政策研究机构、城市运行管理部门建立紧密的协同机制，确保分析成果能顺畅流转、有效应用于决策和治理实践。
3.强化专业分析团队建设
培养融合热线业务知识、数据分析技能、政策理解能力的复合型人才队伍。引进数据科学家，加强业务人员的数据素养培训。建立分析师与业务部门的紧密嵌入机制。
4.建立“数据－分析－决策－行动－评估”闭环管理
确保数据分析成果有效转化为治理行动，并对行动效果进行跟踪评估，评估结果反哺数据标签优化与分析模型迭代，形成持续改进的闭环。
结语
依托《意见》指引，深化政务热线数据治理与分析，是提升政府治理科学化、精细化、智能化水平的必然要求。才博智慧治理研究院在政务热线数据治理与分析领域的专业研究与实践，为政府治理现代化提供了强有力的支撑。通过构建智能标签体系提升数据质量，聚焦三类关键诉求实现精准治理，运用市民与企业画像推动精准服务与政策供给，并辅以强大的平台支撑与健全的机制保障，政务热线将从“诉求应答中心”跃升为“政府治理中枢”。这不仅将显著提升热线服务效能和群众满意度，更能为政府科学决策、源头治理、风险防范、优化营商环境提供强大的数据动能，最终实现从“有一办一”的被动响应，到“举一反三”的系统治理，再到“未雨绸缪”的主动服务的深刻转变，为推进国家治理体系和治理能力现代化贡献坚实力量。
文章作者丨赖沛宏 才博智慧治理研究院首席数据专家、数字治理研究中心主任
周刊投稿丨cisg@caibocmi.com
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