用好政務(wù)算法　賦能政府服務(wù)

袁岳

在當(dāng)前的智能化浪潮中，算法尤為重要。政務(wù)算法是算法在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，它看上去是個新詞，但實(shí)際上，從智慧城市、政務(wù)智能、人工智能等的實(shí)踐開始，政務(wù)算法就已經(jīng)以模型、應(yīng)用場景、數(shù)字化解決方案等形態(tài)存在了。隨著城市數(shù)字化治理程度的提升，政務(wù)算法越來越成為一個至關(guān)重要的內(nèi)容。我們需要樹立對算法的正確認(rèn)識，掌握構(gòu)建算法的科學(xué)方法，讓城市運(yùn)行更有序、政務(wù)服務(wù)更高效。

算法是解決問題的指令集合

算法是一個由若干指令構(gòu)成的指令集，通過很多清晰的指令可以解決問題，它最大的特點(diǎn)是輸入數(shù)據(jù)就能產(chǎn)生結(jié)果。簡單來說，算法就是一個解決問題的指令集。如果已經(jīng)有了成熟的算法，一旦把干凈的數(shù)據(jù)輸進(jìn)去，就會產(chǎn)生關(guān)于判斷、分類、匹配、推薦的結(jié)果。

政務(wù)算法則是一系列對應(yīng)特定政務(wù)場景的專業(yè)處置規(guī)則所構(gòu)成的指令集合，借助這些集合型的運(yùn)算規(guī)則，只要有一定數(shù)量和條件的政務(wù)數(shù)據(jù)輸入，就能形成一定的分析成果、判別結(jié)果、行動對策與預(yù)測預(yù)警信息，從而支持高質(zhì)量決策判斷與決策執(zhí)行。政務(wù)算法在數(shù)據(jù)訓(xùn)練與實(shí)景應(yīng)用中不斷優(yōu)化升級，特定的算法針對性地解決某個或者某類特定政務(wù)場景問題，而集合型的政務(wù)算法可以解決多類多型政務(wù)場景問題，對應(yīng)全場景與全類型政務(wù)場景的全量政務(wù)算法集合構(gòu)成“政務(wù)腦核”，是當(dāng)下城市大腦內(nèi)容建設(shè)的關(guān)鍵。

對政務(wù)算法分類最典型的可以按照問題場景類型來分，比如參照市民熱線或者政務(wù)熱線的訴求分類，可以將政務(wù)問題場景分成1500類左右的細(xì)分小類，由于算法需要針對最具體的問題場景及其原始數(shù)據(jù)，因此深度細(xì)分類目更有價值，這就意味著針對市民熱線訴求可以分成1500個以上的政務(wù)算法與算法集合。同樣，針對110報警熱線訴求、線上線下辦事大廳訴求、網(wǎng)格事項(xiàng)、社區(qū)服務(wù)反映事項(xiàng)，每個關(guān)鍵信息與數(shù)據(jù)來源都可能有數(shù)百上千類別的問題場景，每個場景都需要一個或數(shù)個算法對應(yīng)。政務(wù)算法的第二種分類是按照處置功能來分類，比如我們針對問題需要進(jìn)行判別判定、分類排序、場景匹配、預(yù)測預(yù)警、搜索推薦、指令模擬、指令分發(fā)、任務(wù)追蹤、成效評估，這些都可以形成相應(yīng)的算法。

政務(wù)算法的來源及其構(gòu)建

政務(wù)算法的形成，在起始時往往是因?yàn)橛心承┬枰幹玫恼?wù)事項(xiàng)或者場景性問題，這些問題有一定的共性，也形成了一定的痕跡資料、相關(guān)信息與數(shù)據(jù)，結(jié)合過去對這類問題的處理經(jīng)驗(yàn)與最佳做法，就可以提煉出初步的算法邏輯，形成模型或者模式，來進(jìn)行相應(yīng)的分析與運(yùn)算。在分析運(yùn)算基礎(chǔ)上，可以通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練達(dá)到提升算法精度的目的，算法模塊一旦成型，則可以在規(guī)定的數(shù)據(jù)輸入下形成相應(yīng)的算法計(jì)算結(jié)果。如果模型與模式能夠用程序語言編輯為軟件，雖然算法化的軟件增加了開發(fā)成本，但后續(xù)的運(yùn)算效率會因算法模塊的部署而更高。

總的來看，政務(wù)算法構(gòu)建的操作步驟主要有以下幾個階段：可使用或者可訪問的場景性問題信息與數(shù)據(jù);專門部門針對問題處置經(jīng)驗(yàn)的梳理與相關(guān)支持信息與數(shù)據(jù);業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)在前兩者基礎(chǔ)進(jìn)行的提煉與算法邏輯構(gòu)建;程序技術(shù)團(tuán)隊(duì)利用基礎(chǔ)算法技術(shù)與其他系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)，將算法業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行程序化語言的轉(zhuǎn)化，形成初步軟件化的算法模塊;算法訓(xùn)練（在應(yīng)用場景中的多輪測試與場景性數(shù)據(jù)化檢驗(yàn)）;達(dá)到一定精度后的成型算法模塊的部署;算法模塊在特定數(shù)據(jù)輸入下形成特定結(jié)果輸出的常態(tài)化能力。

可見，算法構(gòu)建需要三類人。一類是專業(yè)業(yè)務(wù)人員，比如說破案的老民警、提供政務(wù)服務(wù)的部門工作人員、熱線派發(fā)人員等，他們善于提煉日常工作中的普遍規(guī)則;另一類人是專業(yè)技術(shù)人員，也就是做算法開發(fā)的人員;第三類人，懂業(yè)務(wù)也懂技術(shù)，既能夠提煉出規(guī)則，也能夠開發(fā)出算法邏輯，從程序語言的角度實(shí)現(xiàn)它，從技術(shù)的角度把它轉(zhuǎn)變成為一個微軟件或者算法，具備這種能力的人，我們稱之為架構(gòu)人才。這三種能力的人才都具備的時候，才能做出算法原型。

算法原型出來以后，并不是立即就能投入使用，還需要不斷訓(xùn)練來提升到可應(yīng)用的精度。在算法架構(gòu)的時候，需要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合經(jīng)驗(yàn)作為構(gòu)建的基礎(chǔ)，有了原型以后，就要把實(shí)際生活里面的數(shù)據(jù)放進(jìn)去，看看數(shù)據(jù)跑的效果怎么樣，幾輪優(yōu)化之后，算法的精度才會不斷提升。

政務(wù)算法的能力體系與賦能機(jī)制

政務(wù)算法構(gòu)建需要較大規(guī)模的政務(wù)場景問題及其相關(guān)數(shù)據(jù)的匯集能力、政務(wù)服務(wù)與管理領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則提煉能力、運(yùn)用程序語言表達(dá)最佳業(yè)務(wù)規(guī)則的轉(zhuǎn)化能力、政務(wù)算法邏輯架構(gòu)與政務(wù)解決方案運(yùn)籌能力、推動政務(wù)算法通俗化推廣與應(yīng)用能力。以政務(wù)算法集合為內(nèi)容的政務(wù)腦核一旦形成，將極大地提升有目的地調(diào)用政務(wù)數(shù)據(jù)資源的能力、合理利用政務(wù)算力的能力、及時應(yīng)對城市重大風(fēng)險與提供城市平穩(wěn)運(yùn)行的智能監(jiān)測與反應(yīng)能力。

在城市運(yùn)行管理機(jī)制中，政務(wù)算法體系與政務(wù)腦核的建成，可以實(shí)現(xiàn)“雙賦能”的目標(biāo)：讓基于政務(wù)算法形成的政務(wù)腦核實(shí)現(xiàn)向各黨政職能部門的輻射，實(shí)現(xiàn)城市運(yùn)行中心與具體職能部門之間“數(shù)據(jù)←→算法”之間的雙向調(diào)度與分享;實(shí)現(xiàn)市級城市運(yùn)行中心的政務(wù)算法資源向區(qū)縣級城市運(yùn)行中心的賦能與分享。通過政務(wù)算法的集中與共同開發(fā)，匯聚與分享使用，實(shí)現(xiàn)“政務(wù)算法—政務(wù)決策—政務(wù)服務(wù)與管理行動—政務(wù)輿情”的一體化管理。

算法賦能的特點(diǎn)是，一個地方開發(fā)出來的“大腦”，在另外一個地方具有很強(qiáng)的復(fù)用性。比如，區(qū)域級“大腦”建成以后，各個街道辦事處就不需要建自己的“大腦”。因?yàn)橹灰幸粋€平臺，把“大腦”核心的部分功能延伸過去使用就可以了，真正的“大腦”并不需要每個地方都花那么多錢搞一個項(xiàng)目。一旦有了算法的理念，有了真正基于算法為核心的腦核理念，整個城市、整個行業(yè)和整個企業(yè)的運(yùn)作方式就會發(fā)生很大的改變。從這個意義上來說，算法才是智能化的核心所在，是檢驗(yàn)一個智慧大腦質(zhì)量高低的關(guān)鍵。

因此，在算法建設(shè)工程中，要始終樹立共建共享的理念。一個算法只能解決一個問題嗎？并不是，其實(shí)很多的算法模塊既可以在這用，也可以在那用，像樂高積木一樣，是可以組合應(yīng)用的。比如一個用來發(fā)現(xiàn)虛假欺詐問題的算法，也可以用來在地方稅務(wù)里辨別虛開發(fā)票。因此，要注重構(gòu)建一個地域的算法庫。城市管理會遇到很多問題，需要建設(shè)一整套監(jiān)測、判斷、分類、匹配、干預(yù)等算法。這些算法建設(shè)起來以后，什么地方、什么情況需要用到什么樣的算法，都上到電子貨架上進(jìn)行不同的組合，這個稱為算法貨架或算法池、算法庫。碰到一個新的場景需要時，就可以立即從算法庫中調(diào)用相應(yīng)的模塊，去解決全新的問題。

（作者系零點(diǎn)有數(shù)集團(tuán)董事長）

責(zé)任編輯：李佳婧