倪東輝 ，程淑琴, 倪佳琪

1.安徽行政學院a.信息技術中心,b.國際貿易系，合肥，230059；2.合肥168中學，合肥，230601

基于人工智能的政府事務管理系統(tǒng)構建分析

倪東輝1a，程淑琴1b, 倪佳琪2

1.安徽行政學院a.信息技術中心,b.國際貿易系，合肥，230059；2.合肥168中學，合肥，230601

為了提高政府應對復雜事務的管理能力，探討在政府事務中應用人工智能技術就顯得尤為重要，可以將行政管理經驗與人工神經網絡等技術進行融合來處理連續(xù)和非連續(xù)的復雜信息。建成后的人工智能管理系統(tǒng)可基于公共事務需求分析，構建出相應的系統(tǒng)功能模塊。主要的行政工作流程模塊采用人工智能的方式處理一般問題，處理結果再提交人工審核，并設置系統(tǒng)角色管理和安全控制模塊來提高系統(tǒng)的可靠性和實現提高系統(tǒng)效率。

人工智能；政府；事務管理；管理效率

1947年，英國應用數學家和現代計算機科學創(chuàng)始人圖靈在倫敦首次提出了人工智能(AI)[1]。經過多年的理論研究和技術前瞻性分析，人工智能在許多領域將能幫助和替換人類智慧進行復雜信息的處理和思考，從而實現信息收集、篩選和優(yōu)化的獨立決策和行為。 近年來，人工智能技術開發(fā)和應用領域有了長足的發(fā)展，信息處理、輔助決策和其他方面的研究成果將成為提高國家治理能力的有效手段。政府管理是極為復雜的系統(tǒng)工程，政府將人工智能應用到提高政府管理能力工作中既是不得已而為之的必然選擇，也是反映了政府公共管理理念創(chuàng)新的應時之舉[2]。

1 人工智能在政府事務管理中的應用前景

人工智能最初在弱人工智能領域取得了研究結果,但它只能完成相對簡單的任務，或者作為某些任務的輔助工具。2006年,人工智能研究在機器自主學習方面取得了巨大的進步[1]。目前，人工智能學科研究已經超出了傳統(tǒng)信息技術學科的范圍,內容延展到哲學、社會學、管理學、心理學等領域，和其他許多學科形成了有機地結合。強大的人工智能基于人類腦科學系統(tǒng)模型又超越人類的認知和思維水平，尤其人工智能在建模研究中反映出多角度和多任務的性能特征，展示出其應用的光明前景。研究者在許多領域實現了深度高效思考的建模，并提出基于“大數據+大知識”的建模,成功地在各個領域構建出智能決策輔助專家系統(tǒng)。

許多國家都高度重視人工智能的研究與開發(fā),美國、德國、法國、日本、韓國和其他國家先后出臺了相關支持和產業(yè)政策,引導優(yōu)質資源向該領域聚集[2]。人類社會已經進入互聯網和各種電子設備構成的數據時代,空前豐富的數據資源支撐了人工智能發(fā)展未來，同時也注定傳統(tǒng)的人工管理和決策機制呈現出無力和迷茫。人工智能高效處理龐雜數據資源的能力決定了它不僅僅在產業(yè)領域可以發(fā)揮其巨大的優(yōu)勢，更將在復雜的社會事務管理、國家管理等更為廣闊的天地發(fā)揮作用?；谌斯ぶ悄艿恼补芾硇芴嵘臅r代必然到來，現在到了盡快開展相應的行政倫理、行政流程和法律法規(guī)調整準備工作的時刻，迎接政府公共事務管理人工智能化時代的平順到來。

2 人工智能在公共事務管理中應用的實現路徑

人工智能特別是增強人類智能在公共事務管理中提供的是一種嶄新的技術、管理和發(fā)展理論、方法和思維形態(tài)。人工智能技術在公共事務管理的實際應用和在一般產業(yè)中的應用不同，需要在現實的法律、倫理、行政目標等框架下，通過智能算法對人類和其他生物的思維方式或事務流程進行模擬和增強。與一般計算機技術相比，人工智能具有高度的自適應能力和自我學習能力，在深入掌握信息和知識的過程中，可以獲得和選擇解決各種問題的最佳方法和決策。人工智能技術主要是包括人工神經網絡，模糊邏輯，智能搜索，智能優(yōu)化算法，遺傳算法等，其中人工神經網絡作為一種具有代表性的技術得到了廣泛的研究和應用。人工神經網絡也是本文闡述的基礎，并在學習其他研究者成果的基礎上列舉出系統(tǒng)構建的模型。

2.1 人工神經網絡處理連續(xù)和非連續(xù)問題

在實際過程中，可以通過獨特的網絡結構來解決問題。對于非線性連續(xù)單元，表示為函數關系模型[3]。本研究以BP神經網絡應用為例進行闡述，因此，本文的研究對象的非線性模型可以表述如下:

上述模式可以描述為網絡輸入、第一隱含層的輸出，第二個隱藏層的輸出[4]，結合基于輸出敏感度方差的神經網絡(VS-RBF) 結構優(yōu)化算法。將基于輸出敏感度方差重要性的度量方法與神經網絡有機結合,能夠根據實際需求調整網絡隱含層神經元設置,形成神經網絡良好的自適應能力,并網絡結構參數進行優(yōu)化修正。通過上述結構，可以有效地提高系統(tǒng)處理問題的能力，采用非線性函數逼近和組合導航位置誤差估計,通過仿真結果驗證該算法的有效性和可行性，并在此基礎上實現政務人工智能系統(tǒng)的構建[5]。構建的政務管理系統(tǒng)主要是對交易管理過程中的人員、數據進行全面分析，并能解決一些意外事件的分析。將人工智能應用于政務管理系統(tǒng)中，通過多環(huán)節(jié)控制，結合實際運行中的業(yè)務管理流程，實現綜合管理預測具體事務效果的管理目標，并在各種決策方案下進行綜合比較，在此基礎上得出相應的判斷?，F實中的政務管理系統(tǒng)需要進行多重事務管理，在實際的分析過程中，有必要判斷不同事務、部門、決策之間的相互關系。因此，有必要在系統(tǒng)的實際運行中，通過神經網絡對事務、部門、決策之間進行綜合分析，在此基礎上給出影響因素分析和判斷對最終結果的影響，做出最佳決策。

2.2 政務管理系統(tǒng)自我學習和進化

政務管理系統(tǒng)在實際運行中需要面對各種各樣的抽樣事件，其中一些經常出現并作為典型樣本的事件被系統(tǒng)記錄，然而，一些非典型樣本尚未曾處理，因此，系統(tǒng)需要根據人工智能模式在實際處理過程中進行復雜事務分析，本質上是一個系統(tǒng)自我學習過程。由于在處理事務過程中系統(tǒng)不斷積累經驗和具備一定的學習功能，所以該系統(tǒng)通過人工神經網絡模式構建了一個快速學習模式。在快速學習過程中，有必要結合系統(tǒng)的輸出權重啟動學習過程。在實際分析中，快速學習網絡的輸出權重設置必須呈現數據處理流程。在系統(tǒng)數據處理過程中形成專家經驗，并以歷史經驗數據存儲在系統(tǒng)比照數據庫中以備調用。在實際的處理過程中，系統(tǒng)需要面對大量的樣本事件，因此，當數字很大時，需要不斷修正它們的相關系數。在迅速處理事務的過程中，系統(tǒng)可能無法適應高頻轉換的強度，提高系統(tǒng)在運行中自適應參數改變能力是必需的。為此，動態(tài)改進輸入層之間、輸出層和隱藏層的權重，以消除不變參數所造成的結果偏差，實現相應參數的轉換，以提高人工智能系統(tǒng)的學習能力，并通過系統(tǒng)運行過程中的最小二乘法實現參數的快速修正，以適應需要處理事務的實際需要。

2.3 構建多系統(tǒng)融合的人工智能系統(tǒng)

人工智能系統(tǒng)的構架不僅要考慮內容構架、層次構架、支撐構架等基礎性構架，還要考慮到系統(tǒng)在實際運行環(huán)境中的現實需求。比如，和在計算機終端控制運行傳統(tǒng)管理系統(tǒng)一樣，人工智能系統(tǒng)需要在PC終端以外的其他移動系統(tǒng)上運行，因此不僅需要適應Windows操作系統(tǒng)的需要，還需要與移動智能終端相結合，在此基礎上，構建與集成多系統(tǒng)相結合的智能化系統(tǒng)，通過分布式結構適應IOS和Android等系統(tǒng)。另外，政務數據資源系統(tǒng)、業(yè)務協作系統(tǒng)、政務服務系統(tǒng)、標準執(zhí)行形同、安全保障系統(tǒng)等多系統(tǒng)的用戶層、表示層、數據層和擴展層需要進行融合。

3 人工智能管理系統(tǒng)的運行與保障

人工智能政務管理系統(tǒng)建設并非建成即完工，需要不斷地在實際運行中進行優(yōu)化調整，并對其安全和可靠性提供保障。

3.1 功能需求的調整和完善

在政務管理系統(tǒng)建設之前，就必需有明確的功能定位，不可能大而全地對政府工作全覆蓋。在具體的工作系統(tǒng)設計中，需要對該項工作任務進行有效的需求分析，包括各行政層級、部門和服務對象的需求分析。為了確定系統(tǒng)涵蓋需求的完善度，有必要結合實際情況進行綜合模擬，以滿足工作要求。在此基礎上，對系統(tǒng)的需求進行了總結，形成了完備的系統(tǒng)需求分析。另外，人機交互界面、智能處理系統(tǒng)、系統(tǒng)角色設置、數據輸入輸出設置、系統(tǒng)文件自動檢索和系統(tǒng)安全管理功能都需要結合實際需求進行綜合分析。必須考慮到使用智能政務管理系統(tǒng)人員的信息系統(tǒng)實際操作能力，系統(tǒng)過于復雜會導致使用過程中故障頻發(fā)和難以有效實現運算結果導出。因此，系統(tǒng)不僅需要具有智能化，還需要具備良好的人機交互界面[6]。

3.2 系統(tǒng)功能框架與工作流程設計

通過對系統(tǒng)需求分析的基礎上，對系統(tǒng)功能框架進行構建，設置系統(tǒng)功能模塊，然后結合系統(tǒng)設置的實際需求進行工作流程設計。在此基礎上構造的系統(tǒng)功能結構框架和流程如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)功能結構框架和流程

該系統(tǒng)將從外部接收具體任務輸入智能數據庫系統(tǒng)，任務將通過人工智能數據庫進行綜合分析，并將通過人工神經網絡進行有效地處理。在上述過程中，大多數一般事務將由系統(tǒng)處理，結果被發(fā)送到系統(tǒng)終端接口，由系統(tǒng)管理員審查。復雜任務決策時，系統(tǒng)根據設置的法律、行政倫理、行政目標等參數優(yōu)化模型，輸出多個運行結果交叉驗證，提供決策者選擇[7]。無法有效處理的任務將送交分析處理中心，由政府專家和領導處理。

3.3 系統(tǒng)安全和權限管理

由于人工智能政務系統(tǒng)屬于等保級別較高(等保級別應設置在3級以上)的網絡系統(tǒng)，在系統(tǒng)運行中必須保證安全可靠，數據備份、數據恢復、安全監(jiān)測、保密、災備、應急處置的制度和措施必須穩(wěn)妥，防止系統(tǒng)在實際操作中被惡意修改參數和外部攻擊，確保系統(tǒng)在實際分析中具有一定的安全性能與抵御潛在風險的能力。系統(tǒng)的安全控制模塊應設置認證、操作記錄、防火墻、密鑰管理、數據管理和數據恢復等功能模塊，通過多個模塊的有效組合控制，避免各種惡意攻擊。其次，由于政務系統(tǒng)將被許多人使用，需要對人員的使用權限進行控制，設置相應的角色，核心數據的修改權限只能由少數人擁有，修改歷史需要在系統(tǒng)中備份保存，便于后續(xù)記錄修改和查詢。在系統(tǒng)的實際運行中，系統(tǒng)運行和維保成本應盡可能減少，因此系統(tǒng)的實際運行應采用更合適的結構模式，盡可能減少人工加工，從而提高系統(tǒng)的操作效率。

4 結 語

本文基于人工智能技術，分析當前政府政務管理的實際需要，構建適應政府事務管理的智能化系統(tǒng)，以此促進政府部門提高工作效能，優(yōu)化政府服務內容和創(chuàng)新服務模式。本研究構建的政務管理系統(tǒng)既可以應用于人事管理中的績效分析，也可以解決公共事務的決策和突發(fā)事件的預警和應急處置。將人工智能應用到政務管理系統(tǒng)中來控制多個環(huán)節(jié)，并對實際工作進行仿真試驗和交叉驗證，可以大大降低行政成本和行政決策風險。

[1]何哲.人工智能時代的政府適應與轉型 [J].行政管理改革,2016(8):53-59

[2]翟振明.“強人工智能”將如何改變世界：人工智能的技術飛躍與應用倫理前瞻[J].學術前沿,2016(4):22-33

[3]Kanapeckiene L,Kaklauskas A,Zavadskas E K,et al.Integrated knowledge management model and system for construction projects[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2010,23(7):1200-1215

[4]Geard N,Mccaw J M,Dorin A,et al.Synthetic Population Dynamics: A Model of Household Demography[J].Journal of Artificial Societies amp; Social Simulation, 2010,16(1):7-12

[5]楊一,高社生,胡高歌.基于敏感度方差重要性的RBF神經網絡結構優(yōu)化算法[J].控制與決策,2015(8):1393-1398

[6]魏斌.人工智能視域下的非形式邏輯[J].重慶理工大學學報：社會科學版,2016(10):6-12

[7] 龍彥君.人工智能( AI) 技術在人力資源管理信息系統(tǒng)的應用[J].自動化與儀器儀表,2016(10):187-188

(責任編輯:劉小陽)

10.3969/j.issn.1673-2006.2017.11.001

D630

A

1673-2006(2017)11-0001-03

2017-08-15

國家社會科學基金一般項目“基于大數據視角的基層公務員考核創(chuàng)新研究”(17BZZ062)。

倪東輝(1972-),江蘇睢寧人，碩士，教授，研究方向：公共管理與技術哲學。