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      AI如何讓50%的公務員崗位消失?

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      —浙江3年完成30%,你看懂了嗎?—

      我最近去了一趟四川廣漢市的政務服務大廳。

      如果你十幾年前的也去過,會記得那種人聲鼎沸、排隊等候的場面,是基層政務的“標配”圖景。但在如今的廣漢,我看到了驚嘆的數字:政務服務窗口從原來的120個銳減到了72個,減少了足足40%。相應地,窗口工作人員也從480人下降到了355人,縮減了26%。

      或許有人覺得這不過是又一次精簡機構的改革罷了??芍攸c不是“精簡了多少”,而是“精簡之后發生了什么”。

      工作人員少了,但辦事效率卻提升了三倍,群眾滿意度從過去的68%飆升到了92%。這不是一個未來科幻片里的場景,這是2025年,正在中國縣城真實發生的事情。

      從深圳的“秒批”到銀川的“一網通辦”,從杭州的“最多跑一次”到泉港的“不見面審批”,全國各地都在發生著類似的變化,只是程度不一。

      這些零散的、局部的數據,共同指向了一個判斷:到2028年,基層公務員崗位將面臨50%的縮減,這是已經啟動且正在加速的現實。

      關鍵的不是“這會不會發生”,而是:大多數人根本沒看懂這場變革是什么。

      有人以為這不過是“技術升級”,是“流程優化”,是“提升效率”——這些認知都停留在了表層。實際上,這是"崗位存在邏輯"的重構。

      浙江、廣東為什么能夠在3年內完成30%的精簡?不是因為他們的技術有多么神秘,而是因為他們看懂了。那些五年還在原地的地方政府,不是因為技術不行,而是壓根就沒看懂這是什么。

      看懂的人已經在跑,沒看懂的人還在等。而我今天寫這篇文章的目的,就是希望你不要做那個還在等的人!


      一、50%不是猜測,是正在加速的現實

      “50%”會不會太激進?我認為:這個數字可能還很保守。瞎爭論沒有意義,我們看看先行者們已經交出的答卷。

      ·浙江的最多跑一次不是簡單地把線下業務搬到線上,而是在短短三年時間里,實現了窗口人員的30%縮減?,F在,95%以上的政務服務都能“一網通辦”,80%的高頻事項已實現“智能審批”。

      ·廣東的數字政府:深圳已經實現了21類高頻事項的“秒批”,這意味著整個審批流程無需人工干預、自動完成。窗口人員的定位,也從高高在上的“審批員”,轉變為主動服務的“幫辦員”。

      這說明什么?說明不是“能不能做”的問題,而是“已經有人做到了,并且做得很好”。

      你目前的認知在哪里?我們看看一個AI政務的成熟度框架

      為什么得出“50%”這個結論?這背后有一個基本的分析框架,能幫助認清自己所處的真實位置。

      很多人誤以為AI政務就是“買個系統”,但變革的本質是成熟度。我將政務AI化分為了五個等級(L0-L4),每個等級對應著不同的崗位替代能力。

      ·L0級:信息化基礎薄弱。大部分業務還在線下,系統各自為政。崗位替代率低于10%。很多地方以為在做AI,實際不過是“表格電子化”(也可能故意如此,不便更多評述)。

      ·L1級:單點試點階段。少數高頻事項實現了智能審批,替代率大約在15-20%。這是大多數地級市的現狀:系統有了,但使用率低于30%。

      ·L2級:系統建設階段。核心審批流程開始AI化,替代率達到30-35%。這是二線省會城市的探索:系統能用了,但跨部門數據還沒真正打通。

      ·L3級:數據打通階段。12個核心部門的數據徹底打通,實現跨部門協同。替代率達到45-50%。浙江、廣東、江蘇等先行者已經抵達了這個水平。他們真正看懂了,這是一項“系統工程”。

      ·L4級:全面智能階段。95%以上的事項實現AI化,替代率超過60%。目前只有深圳的少數區域在探索這個“AI政務3.0”的未來。

      很多地方領導說:“我們上線了智能審批系統,應該到L1了吧?!钡珜嶋H情況是,系統使用率只有15%,窗口人員還在手工審批。他們的真實成熟度停留在L0.5,只是買了一個系統,但根本沒有用起來。

      而浙江、廣東已經沖到了L3,正向L4邁進。

      2028年,國家的目標是推動所有地區至少達到L3,這也就意味著45%-50%的崗位替代率。這不是什么夢想,而是先行者們已經鋪好的路。


      二、浙江為什么能3年完成30%因為他們看懂了本質這不是技術項目,而是認知和管理升級

      很多地方看到浙江的速度,第一反應是:“他們一定用了我們沒有的先進技術,我們也去買一套?!?/p>

      這又是典型的“沒看懂”。

      浙江的成功,并非因為他們的AI更聰明,而是因為他們看懂了這場變革的本質:這不是“上個AI系統”,而是“重構整個政務服務體系”。他們沒有把精力浪費在爭論技術細節上,而是把目光聚焦于系統性地改造支撐政務服務的“地基”。我們復盤浙江的改革路徑,會發現他們同時推動了多達27個系統要素的改造。這不是一個簡單的數字羅列,它代表了一種管理思維的深刻轉變。他們做的事情,是將一個龐大的政務系統分解為四個環環相扣的層面,并逐一擊破:

      1.數據層(地基):他們沒有奢望一下子全部打通,而是聚焦于12個核心部門的數據,統一了數據標準,并建立起數據實時同步和治理規則。數據沒有治理好,再好的AI系統也是空中樓閣。

      2.流程層(骨架):他們重新梳理了3000多個審批事項,將80%可AI化的流程徹底推倒重構,建立智能審批規則庫和異常處理機制。

      3.系統層(工具):統一身份認證、統一電子印章、統一電子證照庫……這些才是智能審批引擎能夠高效運行的基礎設施。

      4.人員層(驅動力):最難的環節,他們同步進行了窗口人員的轉崗培訓,最重要的是——重新設計了績效指標體系,制定了分流安置方案。

      那些五年還在原地的,往往只改了其中一兩個要素:比如,花錢買了套智能審批系統(系統層),但其他26個要素——數據沒有打通、流程沒有重構、KPI沒有調整——一個沒動。

      結果是顯而易見的:系統成了昂貴的擺設,使用率低于20%。他們不是做不到,而是根本沒搞懂要做什么。

      他們以為是“買個系統”,但浙江早已看透:這是“系統工程”。這就是認知差距帶來的執行差距。


      三、技術早就Ready了,差的是認知很多人直到今天還在問:“AI政務的技術成熟了嗎?”這個問題本身,就暴露了對這場變革認知的滯后性。技術早已不是瓶頸,甚至可以說,基礎設施已經鋪就。

      ·國家層面的底座:全國一體化政務服務平臺自2019年上線以來,已經連接了各地區、各部門,實現了數據共享和業務協同。2022年發布的《全國一體化政務大數據體系建設指南》,更是明確了國家政務大數據平臺的整合方向。

      ·AI大模型:從通義千問、文心一言到DeepSeek,大模型技術在智能審批、AI客服和文檔生成等政務場景中的應用已非常廣泛,且成本極低。

      深圳秒批背后的六層技術棧

      我們以深圳的“秒批”為例。大家看到了“無人干預自動審批”的應用成果,卻忽略了支撐這個成果的技術體系。我們拆解深圳"秒批"的架構,看到的是一個穩固的、耗時耗力搭建起來的六層技術棧。它不是單一的軟件產品,而是一個金字塔式的體系

      1.第1-2層:數據接入與治理。整合12個部門的異構數據庫,完成數據質量監控和主數據管理。這是最臟、最累、最基礎的工作,但決定了上層應用的準確性。

      2.第3層:知識層。將3000多條政策法規結構化,建立政策知識圖譜和RAG(檢索增強)系統。AI不是憑空審批,它要依據結構化的法律條文

      3.第4層:決策引擎層。規則引擎處理80%的標準審批,機器學習進行風險評分和異常檢測。這是大腦。

      4.第5層:流程編排層。流程挖掘、BPM流程引擎和異常處理機制。這是神經系統。

      5.第6層:應用層。移動端、PC端、窗口端和AI客服。這是我們能看到的日常接觸最頻繁的皮膚。

      深圳花了18個月、數千萬資金,搭建的是這套體系。

      那些以為“花200萬買套SaaS就能搞定”的人,根本沒有看懂這六層架構的難度和必要性。只看到了深圳的“秒批”應用,卻沒有看到深圳在底層搭建的“數據治理”和“知識圖譜”??吹靡姷氖菓?,看不見的是體系。沒看懂體系,就想抄應用,當然是徒勞無功。


      四、為什么有的地方五年還在原地踏步?三種沒看懂

      我們診斷過十幾個耗資近千萬、五年仍在“試點”的項目,他們失敗的根源無一例外:沒看懂這是什么。

      1.以為是IT項目

      典型的表現是:由IT部門牽頭,業務部門“配合”提需求。

      這必然失敗。IT部門不懂復雜的政務流程和政策邊界,業務部門不懂AI和數據治理。最終做出來的系統往往是:技術上先進,業務上沒法用。

      某市花300萬買了系統,但要求群眾提供12份材料,AI只能處理其中3份,剩下的9份還得人工。窗口人員很快發現“用AI比手工還慢”,系統自然被棄置。

      看懂沒看懂的差別在于:

      ·沒看懂:以為是“IT項目”。

      ·看懂了:這是“管理變革項目”,必須由政務服務中心牽頭,IT、業務和數據三方協同,業務部門定義“要什么”,數據部門解決“怎么通”。

      2.以為上線就是成功

      這是最普遍的認知偏差。系統上線了,項目組就宣布成功,不再關注使用率和實際效果。

      某省會城市的智能審批系統,使用率只有20%。調研發現,窗口人員的KPI是“每天審批50件”。用AI后,半天就能完成。但KPI沒調整,下午沒事干會被認為“工作不飽和”。于是,窗口人員為了保住工作,故意不用AI,拖到下班。

      差別在哪里?

      ·沒看懂:以為“上線=成功”。

      ·看懂了:上線是起點,使用率>80%才叫成功。他們同步調整了KPI(從“審批數量”轉向“幫辦滿意度”)、崗位職責和薪酬激勵。

      3.以為慢慢來,反正還有時間

      很多地方2019年啟動的項目,到了2025年,六年過去了,還在“需求調研”階段。他們追求“一次性把3000個事項全部AI化”的完美主義。結果是:12個部門為數據標準爭吵不休,項目無限期拖延。

      差別在哪里?

      ·沒看懂:想一次做到100分。

      ·看懂了:采取小步快跑,持續迭代的策略。第一批先上10個高頻事項,3個月上線驗證;第二批擴展到50個;第三批到200個。3年就覆蓋了80%的事項。

      完美主義在變革面前,就是慢性自殺。


      五、時間窗口正在加緊縮小三重壓力讓它從“可選項”變成了“生存題”。

      1.財政撐不住了:地方政府的人工成本往往占據財政支出的30%-40%。在土地財政下滑、經濟增速放緩的今天,財政缺口創下歷史新高。一個中等地級市,每年15億的人工成本,AI改造后節省一半,一年就能節省7.5億。投資5000萬,回本期不到一年。這不是一個可選項,這是為了活下去。

      2.地區差距正在拉大:浙江、廣東已經完成了30%的縮減,財政壓力減輕,服務效率提升,自然能吸引人才和投資。而那些還在L0.5觀望的落后地區,財政壓力只會加劇,服務效率落后,人才和投資也會流失。差距的本質不是技術差距,而是認知差距,而且這種差距越拉越大。

      3.國際競爭不等人:韓國早在2020年就完成了35%的精簡,2025年目標是50%。新加坡已完成40%,愛沙尼亞99%政務在線化,公務員減少60%。中國2028年的50%目標,不是激進,而是追趕國際先進水平的最后窗口。

      2024年,先行地區已完成30%。 2025-2027年,是留給落后地區的大規模推廣期,時間只有三年。浙江用三年時間完成了30%。落后地區現在還在L0.5,想在三年內沖到L3,難度可想而知。

      ——完——


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