政务热线的传统目标聚焦于“接得快、分得准、办得实”，重在个案的处理效率与群众满意度。随着数据要素在国家治理中地位的不断提升，热线的功能定位也在发生深刻变革。国务院办公厅在《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导意见》中明确要求，“强化热线数据共享和应用，为部门履职、效能监管和科学决策提供支撑”。2025年印发的《关于进一步规范和提升12345热线服务的意见》进一步强调，要“加强12345热线数据库建设，推动诉求数据跨部门跨层级依法有序共享，强化数据挖掘分析和动态监测”，并明确提出“对高频共性诉求事项，强化源头治理、主动治理，推动‘未诉先办’”。

这些政策导向充分表明，政务热线数据已从服务于单点业务的“后勤资料”，升级为支撑宏观决策与精准治理的“战略资源”。然而从实践情况看，许多地区的热线数据仍面临三大治理难题：

1.数据质量参差不齐。市民通过电话、网络等多渠道反映问题，表达方式多样，文本数据非结构化程度高，关键信息提取困难，直接影响后续分析与应用效果。

2.数据体系割裂分散。从受理、转办、办理到回访，各环节数据未能有效打通，形成“数据孤岛”，难以还原事件或区域的全貌，跨部门协同缺乏数据基础。

3.数据与应用严重脱节。数据采集缺乏治理导向，难以支撑趋势研判、风险预警、政策评估等高层级治理场景，数据的战略价值未能充分发挥。

因此，推进政务热线数据治理，已从可有可无的技术补充，转变为实现热线从“被动响应”向“主动治理”、从“感知症状”向“诊疗病因”转型的必然要求。

要将政务热线数据转化为可用的治理资源，需要建立系统化、全流程的治理体系。才博智慧治理研究院基于多年研究与实践，提出数据治理“四化”方法论，以“规范化”为根基，以“标准化”为骨架，以“精细化”为引擎，以“一体化”为脉络。“四化”方法已帮助多个地市解决热线数据治理难题。以下结合具体案例，对各项方法进行详细阐述。

（一）数据规范化：夯实数据质量的“第一道防线”

数据规范化着眼于数据采集和录入阶段的统一性与可控性，核心是从源头杜绝“垃圾进、垃圾出”的问题。重点包括诉求内容的规范录入、关键信息的完整性校验以及数据格式的统一约束。

实践表明，缺乏统一录入规范会显著增加后续处理成本。以某市热线系统为例，在治理初期，受理员记录地址信息的方式不一，“XX路10号”“XX路十号”“XX路10号附1号”等表述并存，系统无法自动识别为同一地点，也难以与地理信息系统有效关联，严重影响空间分析。

针对这一问题，该市开展了以“地址规范化”为核心的数据治理工作：

首先，制定《政务热线地址信息录入规范》，明确要求使用标准地址库中的法定名称，杜绝“对面”“隔壁”等模糊表述；其次，在受理端嵌入地址智能解析与提示工具，实时引导座席选择规范地址；最后，对存量数据进行清洗与匹配，将非标准地址转换为统一格式。

经过三个月的集中治理，该市工单地址信息规范率从约60%提升至90%以上，实现了诉求数据与城市网格、地理信息的精准关联，为区域热点分析和资源调度奠定了基础。

除地址信息外，规范化治理还覆盖人员、时间、事件类别等核心字段。例如，记录投诉对象时统一使用工商注册名称；时间记录严格采用“年-月-日-时-分-秒”格式，避免因格式混乱影响分析准确性。这些基础性工作，是确保数据可用的重要前提。

（二）数据标准化：构建统一识别的“数据语言体系”

规范化强调数据录入的“纪律”，标准化则致力于构建在全系统内通用且与外部系统兼容的“数据语言”。其核心是建立统一的数据分类与编码体系，确保不同来源、不同环节的数据能够被一致理解和处理。

各地在推进标准化过程中，普遍面临自然语言与机器可读数据之间的转换难题。例如，市民反映“小区外面路灯不亮”，可能被不同座席记录为“路灯故障”“夜间照明缺失”“公共照明损坏”等，即便问题本质相同，系统也难以自动归并。

为此，引入“智能标签”体系作为标准化的重要路径。某副省级城市的实践颇具代表性：该市运用自然语言处理技术，建立了覆盖“主体—行为—对象—环境”等多维度的标签分类体系，包括8个一级标签、17个二级标签和动态扩展的三级标签。其中，一级标签涵盖诉求人属性、问题类型、涉及领域、紧急程度等核心维度；二级标签在一级基础上细分，如“问题类型”下设“公共服务”“城市管理”“行政执法”等；三级标签则根据具体业务场景动态设置。

在这一体系下，“路灯不亮”问题会被自动识别并标注【公共设施－市政照明－路灯故障】等标准化标签。系统还能同步提取发生路段、所属网格、反映时段等关联信息，形成完整、可检索的“工单画像”。

这一做法显著提升了数据的可分析性，也为跨部门数据共享创造了条件。当城管部门需要分析全市路灯类诉求分布规律时，可直接基于“市政照明”标签进行筛选统计，无需再对海量文本进行人工归类。

通过多维度的标签体系，能够实现对民生诉求的立体刻画：在诉求主体维度，系统通过分析历史行为特征，智能生成“弱势群体（如外卖员）”“高频诉求人（如一人多诉）”“重点关怀人群（如孕妇）”等动态标签；在问题特征维度，深入刻画“问题现象”“问题性质”“影响范围”等核心要素；在空间地理维度，实现问题与地理环境的精准映射；在时间序列维度，为发现周期性、规律性问题提供依据。

需要特别强调的是，标准化不是标签数量越多越好，而要兼顾业务需求与实施成本。某市在初期曾设计超过500个细分标签，导致系统运行缓慢、座席操作负担加重；后期通过梳理高频场景，将常用标签压缩至300个以内，既满足了绝大多数分析需求，也提升了系统的实用性。

（三）数据精细化：从“粗放管理”到“精准刻画”的治理升级

数据精细化是治理的高级阶段，目标是在规范、标准的基础上，对数据进行深度加工、补全与增强，支撑更复杂、动态的治理场景。重点包括数据内容的丰富化、数据关系的显性化以及数据质量的持续提升。

某特大城市在推进“未诉先办”中的实践值得借鉴。该市在实现工单标签标准化的基础上，进一步推动“诉求人—地址—事件”三维数据的精细化关联：

在诉求人画像方面，系统对同一来电号码的历史诉求进行自动聚类，识别“高频诉求人”“重点关怀对象”等类型，结合问题演变规律形成动态服务档案。例如，某老人连续反映养老配餐问题，系统会自动添加“养老服务需求显著”标签，推送给街道专员提供针对性服务。

在地址信息方面，除标准地址外，还关联“建筑年代”“人口结构”“管理主体”等属性。当某老旧小区频繁出现上下水堵塞诉求时，系统可自动识别其建成年代、管道老化程度，结合住户年龄结构，判断为“基础设施高风险区域”，提示属地进行提前排查。

在事件关联方面，通过多标签交叉分析，识别表面独立、实则相关的“隐性事件集”。例如，分别反映“消防通道被占”“电动车进楼充电”“楼道堆积杂物”的多个工单，如在短期内发生于同一小区，系统会将其关联为“复合型消防安全隐患”，自动生成预警信息，推动相关部门开展联合整治。

精细化治理还体现在数据质量的持续监测与改进上。某市建立的“工单数据质量指数”值得推广，该指数从完整性、规范性、一致性、时效性等维度对每日入库数据进行自动评估，并对质量偏低的数据进行回溯修正，形成“治理—评估—优化”的闭环管理机制。

（四）数据一体化：构建协同共享的治理新格局

数据一体化是数据治理的高级形态，着重解决数据流通和协同应用问题。其核心是打破部门壁垒和系统边界，实现数据在更大范围内的有序流动和价值释放。

某地市在推进热线数据一体化方面进行了有益探索。该市建立了“热线数据中枢”，打通了与城管、公安、市场监管等多个部门业务系统的数据通道。通过制定统一的数据接口标准和共享规范，实现了诉求数据的实时推送和办理结果的自动回传。

在具体应用上，该市创新推出“热线+网格”双线融合模式。当热线接到关于市容环境、公共设施等投诉时，系统会自动将工单推送给所属区域的网格员。网格员通过手机终端现场核实处置，实时上传处理结果，形成了线上线下协同联动的工作闭环。这一模式使问题处置时效平均缩短了30%。

更深层次的一体化体现在数据融合分析方面。某区通过将热线数据与人口、企业、空间地理等基础信息库进行关联分析，构建了“民情指数”评估体系。该体系不仅反映诉求总量变化，更能精准识别区域治理的薄弱环节，为部门履职和领导决策提供了有力支撑。

此外，数据一体化还推动了业务流程再造。针对跨部门复杂问题，通过建立“一件事一次办”工作机制，实现了诉求的精准分派和协同处置。例如，针对餐饮油烟扰民问题，通过一体化平台，可实现生态环保、市场监管、街道社区的联合执法，彻底改变了以往部门间推诿扯皮的现象。

规范化是“基础”，确保单点数据准确可靠，解决“数据能用”的问题。标准化是“语言”，确保数据在系统内被一致理解，解决“数据能通”的问题。精细化是“深度”，挖掘数据的内在价值与关联，解决“数据好用”的问题。一体化是“广度”，打通数据的内外循环，构建协同生态，解决“数据赋能”的问题。

这“四化”构成了一个层层递进、环环相扣的有机整体。规范化和标准化是数据治理的“筑基工程”，精细化是价值提升的“深化工程”，而一体化则是实现数据价值最大化、驱动治理体系整体变革的“赋能工程”。“四化”方法论是一个有机整体，四个维度相互支撑、层层递进。规范化确保了数据质量，标准化建立了数据秩序，精细化挖掘了数据价值，一体化则释放了数据潜能。四者共同构成了政务热线数据治理的完整闭环。

从实践效果看，系统推进“四化”建设的地区，热线数据价值得到了充分发挥。一方面，在提升服务效能上，工单处理时效显著提高，群众满意度持续提升；另一方面，在支撑科学决策上，数据成为发现治理规律、预警社会风险、评估政策效果的重要依据。

综上所述，政务热线数据治理是一项打基础、利长远的系统工程。其核心不是追求技术的新颖，而是紧扣城市治理需求，以“规范化”确保数据源头可控，以“标准化”构建统一数据语言，以“精细化”释放数据深层价值。实践表明，在“四化”方面投入实、做得细的地区，热线数据不仅在满意度提升、问题解决等基础环节表现更稳健，还在风险预警、政策评估和机制优化中展现出独特价值。

未来，随着人工智能与大数据技术的深度融合，政务热线数据治理将向更高水平发展。但无论技术如何演进，“规范、标准、精细”的基本方法论始终是筑牢数据根基、释放数据价值的核心路径。只有当每一通市民来电中的信息都能转化为可理解、可分析、可行动的治理资源时，政务热线才能真正完成从“民意传声筒”到“城市治理智慧引擎”的蜕变，为建设人民满意的服务型政府提供坚实支撑。