赋能甘肃数字政府,跑出便民惠企加速度
中国移动甘肃数字政府项目是中国移动在数字政府领域的第一个省级标杆项目,开创了新型政府运行模式,是一次以数据驱动政府运行效率提升和治理能力现代化的成功实践。
针对前期甘肃省政务信息系统分散部署,标准不一、省市分建、分头对接、事项清单不一、数据难于统计的痛点问题,项目自建设之初就始终把满足人民对美好生活的向往作为数字政府建设的出发点和落脚点,着力破解企业和群众反映强烈的办事难、办事慢、办事繁问题。
依托构建国内领先的新型技术架构,打造数据赋能提升政务服务能力,实现690亿+数据汇聚,助力政务服务能力提升。率先建成全国首个贯通省市县三级的运营指挥中心,打造全省统一“甘快办“政务服务移动端应用,实现以数资政、以数辅政的场景创新。引入具有全网服务能力的行业头部合作伙伴,积极推进与大学、中央党校等机构的合作,促成深度产业链协同。
项目建成后,政务效能不断提升,营商环境得到极大改善,成效得到了社会的高度认可。2022年上半年全省新设立市场主体16万户,同比增长16.32%,为交易主体节约标书制作等直接成本费用近2.5亿元,减少重复事项办理费用近7700万元,政务数据质量显著提高,违规资金得到有效监控。12345全省日均受理量7525件,在线接通率93.67%,服务满意率85.37%。至今,项目已荣获“2022数字政府创新成果与实践案例奖”等多个重要奖项。
中国移动甘肃数字政府建设方案的设计实施赁穿着开放的理念和共享的合作态度,绝不做封闭、独享、锁定型的系统。公司与生态企业间建立了标准、开放的接口,通过可编排的方式快速调用,有效解决原有系统与新建系统的对接问题。在数字政府建设中,中国移动开放的数字政府架构已实现从研究到落地,经验可快速复制到其他省市。采用赛马机制,让各领域由专业的企业进行建设,持续保持数字政府体系的先进性,激发市场活力,从而构建开放共享的生态体系,增强政府主导能力,降低整体投入成本,持续保持数字政府体系的先进性。切实异构兼容:坚持“分层解耦,异构兼容”的要求,将各建设模块拆分。
加速公司产品和服务创新
以ToG市场业务为导向,以持续创造企业效益价值为出发点和落脚点,项目的落成推动了国有企业数字化转型在中国移动从落地生根到平稳运行的进程。
一方面,中国移动将数字政府业务作为新一代信息技术开发及应用的试验场,加速公司产品和服务创新迭代升级,坚持市场导向,推动公司业务从传统通信向新型通信信息技术领域发展,战略目标从移动通信运营商向世界一流信息服务科技创新公司转变,公司发展从数量规模领先向质量效益效率领先转变。
另一方面,数字政府业务的开拓牵引公司业态向数字新业务、绿色可持续方向转变并产生相应价值效益。有利于中国移动发挥移动信息产业链"链长“优势,提升产业基础能力,强化产业协同合作,最终形成融合贯通的产业链和价值效益的持续增长。通过数字政府项目的锤炼,集团管战建协同模式得到加强,进一步巩固了中国移动三级支撑体系。
开创新型政府运行模式
甘肃数字政府建设为我国加快数字社会、数字政府建设,提升公共服务社会治理等数字化智能化水平提供了重要参考,是以深化“放管服”改革为主线,坚持创新驱动发展,在政务信息化建设领域的一次有益探索和实践。
该项目建设在中国移动牵动带领下,联合众多合作伙伴,不仅推动实现了政府制度及标准规范不断完善,政务信息基础设施不断完备,政务数据共享应用不断深入,政务信息服务水平不断提高;同时使得数字政府建设服务经济社会发展的作用逐步显现,群众满意度和幸福感不断提升,为开创嵩民兴陇新局面提供了强有力的支撑,发挥了国有企业在国民经济中的支柱作用。
甘肃数字政府项目开创了中国移动乃至行业内创新建设模式的标杆范式。中国移动集团作为省数字政府的"注资建设方、系统集成方、标准制定方、运营维护方”,确定了“中西部领先、全国一流”的奋斗目标,统筹调度行业力量,抽调2800多名技术骨干,引入具有全网服务能力的行业头部合作伙伴,集成全国80多家最先进的信息化企业,积极推进与大学、中央党校等机构的合作,形成“政产学研用“完整生态,集中力量搭建全省数字政府技术架构和应用平台。甘肃数字政府的建设涵盖基础设施、网络、系统、数据、平台等多个方面,建设体系趋向于全要素、多层次,引导公司进一步探索行业产业链攻坚方向。向下扎根,突破产业链“卡脖子”问题,向上融通,加速产业数字化转型,助力于行百业向数字化、智能化、绿色化发展。
好文章,需要你的鼓励
从浙江安吉的桌椅,到广东佛山的沙发床垫、河南洛阳的钢制家具,再到福建福州的竹藤制品,中国各大高度专业化的家具产业带,都在不约而同地探索各自的数字化出海路径。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。