政务大模型从场景到安全的完整落地建议

基于《政务领域人工智能大模型部署应用指引》与TC260-004《政务大模型应用安全规范》的深度解读

引言

        2025年9月，全国网络安全标准化技术委员会率先发布《政务大模型应用安全规范》（TC260-004），为政务大模型应用安全划定了技术底线。紧随其后，10月，中央网信办、国家发展改革委联合印发发布《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，从应用场景到部署模式，从运行管理到保障措施，构建了政务大模型应用的完整框架。两份文件共同为"人工智能+"行动在政务领域的落地提供了明确的指引和安全保障。

《指引》传递的核心理念

        通读《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，我们能深刻感受到几个鲜明的政策导向：

以人为本，惠民利民：从智能问答到政策直达快享，从辅助办理到应急处置，13个典型场景无不围绕"让数据多跑路、让群众少跑腿"展开。这不是为了技术而技术，而是真正聚焦公众和企业的痛点需求，用AI技术破解办事难、办事慢的问题，让政务服务更加便捷、高效、贴心。

提质增效，减负赋能：文件明确提出"统筹减负和赋能"，严格落实为基层减负要求，避免"数字形式主义"。辅助文书起草、资料检索、智能分办等场景的设计，都在为政务人员"松绑"，让他们从繁琐的事务性工作中解放出来，把更多精力投入到创造性工作中。这是对基层负担的真切关照。

守正创新，理性务实：文件既鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用，又明确要求"避免盲目追求技术领先、概念创新，避免重复建设、无效建设"。这种理性务实的态度，体现了对技术价值的清醒认知——大模型不是万能的，必须落实"辅助型"定位，人工审核、人机协作才是正确打开方式。

安全可控，行稳致远：从"涉密不上网、上网不涉密"的保密红线，到"防止国家秘密、工作秘密和敏感信息输入非涉密大模型"的护栏措施，从备案合规到内容审核，从日志审计到应急预案，安全要求贯穿始终。这种"统筹高质量发展和高水平安全"的理念，确保了政务AI应用能够行稳致远。

集约共享，统筹协同：文件特别强调"一地建设、多地多部门复用"的集约化模式，县级及以下原则上不再独立建设。这种顶层设计避免了"村村点火、户户冒烟"的重复投资，也防范了"碎片化"带来的安全风险，体现了政务信息化建设的成熟度和前瞻性。

        正是这些理念的贯穿，让《指引》不仅是一份技术文件，更是一份充满温度、富有远见的治理文件。它为政务大模型应用划定了清晰的航道：既要大胆创新，又要审慎稳妥；既要提升效能，又要严守底线；既要服务人民，又要保护数据。

        本文将结合两份文件，系统梳理政务大模型的应用场景、建设部署模式、安全要求及应对方法，为政务部门和技术服务商提供全面的实践参考。

一、政务大模型应用场景：四大类13个典型场景

政务大模型的应用场景可归纳为四大类，覆盖从对内办公到对外服务的全流程。

1.1 政务服务类（面向公众）

场景1：智能问答

• 应用描述
  ：整合政务资源和知识库，利用自然语言理解、检索增强生成（RAG）和知识图谱技术，提供7×24小时在线政务咨询

• 典型案例
  ：12345政务服务热线智能客服、政务网站智能问答助手

• 核心价值
  ：提升信息获取便捷性，减轻人工客服压力

场景2：辅助办理

• 应用描述
  ：提供智能导办、表单预填、辅助审核、进度查询等一站式服务

• 典型案例
  ：营业执照智能办理、社保业务辅助审批

• 核心价值
  ：简化办事流程，提高审批效率

场景3：政策服务直达快享

• 应用描述
  ：利用"政策找人""政策找企业"算法模型，实现政策智能匹配和精准推送

• 典型案例
  ：惠企政策自动匹配、补贴申领主动提醒

• 核心价值
  ：变"人找政策"为"政策找人"，提升政策可及性

1.2 社会治理类（面向治理）

场景4：智能监测巡检

• 应用描述
  ：利用无人机、视频监控、物联传感器和计算机视觉技术，实时监测基础设施

• 覆盖领域
  ：房屋、道路、燃气、桥梁、供水、排水、供热、综合管廊

• 核心价值
  ：提前发现风险隐患，提高巡检效率

场景5：辅助执法监管

• 应用描述
  ：采用语音识别、视频分析、知识图谱、逻辑推理技术辅助执法

• 典型功能
  ：案件信息录入、问题线索发现、案件报告生成、法律依据检索

• 核心价值
  ：提高执法规范性和效率

场景6：市场风险预测

• 应用描述
  ：运用生成式时间序列分析和异常检测算法，监测分析市场数据

• 预测内容
  ：经济指标波动、市场异常情况、经济走势研判

• 核心价值
  ：提前预警市场风险，支撑宏观决策

1.3 机关办公类（面向内部）

场景7：辅助文书起草

• 应用描述
  ：通过本地知识库和预设模板，提供写作建议、辅助起草、格式检查

• 典型应用
  ：公文草拟、报告撰写、通知公告起草

• 核心价值
  ：提高工作效率，减轻基层负担

场景8：资料检索

• 应用描述
  ：利用知识图谱和信息检索技术，实现政务信息快速检索和智能关联

• 典型功能
  ：多维度排序、智能关联、对比分析

• 核心价值
  ：提升资料检索准确性和效率

场景9：智能分办

• 应用描述
  ：对来文、来电、工单进行自动识别、分类、优先级排序和智能派单

• 典型应用
  ：12345工单智能分派、内部流转自动化

• 核心价值
  ：提高任务分办效率和准确性

1.4 辅助决策类（面向决策）

场景10：灾害预警

• 应用描述
  ：对卫星、传感器、监测站等多源数据进行综合分析研判

• 预警类型
  ：地震、洪涝、台风、地质灾害等自然灾害

• 核心价值
  ：提前预警，减少灾害损失

场景11：应急处置

• 应用描述
  ：对突发事件进行分析研判，快速模拟应急处置方案

• 典型功能
  ：风险预警、方案模拟、资源优化配置

• 核心价值
  ：提高应急响应速度和科学性

场景12：政策评估

• 应用描述
  ：对政策实施效果进行多维度分析评估

• 评估维度
  ：公众反馈、市场反应、经济指标、社会满意度

• 核心价值
  ：支撑政策优化调整

场景13：智能辅助评审

• 应用描述
  ：利用类人化评审推理和多模态智能解析能力辅助项目评审

• 典型应用
  ：科研项目评审、工程项目评估

• 核心价值
  ：提高评审效率和科学性

二、建设部署模式：集约化与统管复用

        政务大模型的建设部署强调"统筹集约、共建共享"，避免重复建设和碎片化安全风险。

2.1 实施路径选择

通用场景：私有化部署优先

• 适用场景
  ：智能问答、辅助文书起草等通用性强的场景

• 选型要求
  ：必须完成网信部门备案，具有合法来源

• 部署方式
• 私有化部署为主
  ：考虑数据安全要求，政务领域通常在政务云或政务专网环境中部署

• 专网API调用
  ：在确保数据不出政务网的前提下，可采用专网环境的API服务

•    关键原则
  ：数据不出政务网，服务在可控环境中运行

专业场景：打造垂直模型

• 适用场景
  ：辅助执法监管、市场风险预测等专业性强的场景

• 实施方式
  ：利用领域专家知识和专业数据进行针对性训练

• 技术路线
  ：基础大模型+领域微调+RAG增强

2.2 分级部署架构

中央和国家机关部门

• 统一部署智能算力资源和大模型

• 面向下属单位提供电子政务外网环境服务

• 实施集中统一的安全管理

省级（自治区、直辖市）

• 搭建政务领域AI大模型统一服务平台

• 与政务云管理平台融合共建

• 形成智能算力、模型、数据"一本账"

地市级

• 在省级统一要求下开展部署应用

• 优先复用省级资源

县级及以下

• 原则上复用上级智能算力和模型资源

• 不再独立进行政务大模型建设

2.3 集约化部署要点

统管复用模式

• 构建"一地建设、多地多部门复用"模式

• 防止形成"模型孤岛"

• 推动跨层级、跨地域智能化赋能

算力统筹

• 依托"东数西算"和全国一体化算力网

• 统筹推进智能算力基础设施布局

• 实现算力资源的灵活调度

数据共享

• 依托政务数据共享协调机制

• 推进高质量政务数据集共建共享

• 加强生成数据的归集治理

三、安全要求：全生命周期21项核心要求

        TC260-004规范从选用、部署、运行、停用四个阶段，提出了21项安全要求，覆盖数据安全、系统安全、内容安全三大核心风险。

3.1 大模型选用阶段（3项要求）

要求1：备案合规性核查

• 采购商业大模型必须核实备案情况
• 禁止使用未经备案的大模型和转接服务
• 查询渠道：国家互联网信息办公室备案公告

要求2：开源模型安全验证

• 核查许可证，确认版权和授权范围
• 从官方渠道获取模型参数和组件
• 进行完整性校验和安全测试

要求3：技术能力评估

• 优先选用支持RAG技术的模型
• 采用外挂知识库保障内容准确性、时效性、可控性

3.2 大模型应用部署阶段（10项要求）

要求4：集约化部署

• 按照政务信息系统建设要求集约化部署
• 实施集中统一的安全管理
• 体系化技术防护措施

要求5：软硬件安全测试

• 使用两种及以上不同厂商漏扫工具
• 发现并及时修补已知漏洞
• 充分测试评估后上线

要求6：供应链安全评估

• 评估芯片、基础软件、开源组件、算力设施
• 分析供应中断、恶意程序、后门、高危漏洞风险
• 参照GB/T 36637-2018和GB/T 43698-2024标准

要求7：API鉴别机制

• 调用互联网大模型时启用鉴别机制
• 核查服务商数字证书有效性
• 防范虚假API、仿冒和套壳模型

要求8：基础设施加固

• 准确配置软件、运行环境、功能模块
• 禁用非必要网络端口和功能服务
• 严格网络隔离，最小化通信权限
• 修改默认配置和默认口令

要求9：访问控制管理

• 用户身份识别和权限控制
• 支持多角色用户（一般用户、管理用户、审计用户）
• 最小化访问权限
• 限制接口调用频率
• 实名认证依托国家网络身份认证公共服务

要求10：外挂知识库安全

• 按GB/T 45396-2025要求采取防护措施
• 遵循必要性原则，评估数据接入必要性
• 不宜接入人事、财务等敏感业务数据
• 建立数据台账，记录来源、类型、规模
• 设置版本管理和回滚机制

要求11：训练数据清洗

• 按GB/T 45652-2025要求清洗过滤数据
• 敏感内容采取去标识化、脱敏处理
• 不得含有违法和不良信息、错误数据

要求12：公开数据范围管控

• 公众政务服务类应用确保内容不超出政务信息公开范围
• 定期测试评估内容完整性、有效性、适用性
• 防止错误、过期、不适用内容误导用户

要求13：安全护栏部署

• 采用大模型安全护栏技术措施
• 识别拦截重要数据泄露、提示词注入攻击、违法不良信息
• 审核管控输出内容不超出业务范围
• 对不当提问采取拒答、固定答复等方式

3.3 大模型应用运行阶段（7项要求）

要求14：生成内容标识

• 公众政务服务类应用按GB 45438-2025要求
• 对生成、合成内容进行标识

要求15：人工审核机制

• 涉及权威信息发布的建立健全审核制度
• 政务信息公开、政策公告、新闻发布、灾害预警等
• 人工审核后方可发布

要求16：风险提示

• 界面显著位置设置风险提示
• 明确告知大模型应用的局限性

要求17：推理过程保护

• 公众政务服务类应用不应提供推理过程显示
• 防止推理过程泄露不当信息
• 优先保障生成内容准确性

要求18：人工服务保障

• 公众政务服务类应用提供便捷的人工服务切换
• 准确率低于95%时支持快速切换
• 提供在线客服、电话、即时通信、邮件等反馈渠道

要求19：日志审计

• 记录系统行为、用户行为
• 留存时长不少于1年
• 定期审计

要求20：持续监测与应急

• 定期评估硬件平台、基础软件、知识库数据安全性
• 跟踪安全漏洞、缺陷信息
• 核查对抗攻击防护能力
• 制定应急预案，支持一键关停

3.4 大模型应用停用阶段（1项要求）

要求21：数据安全处置

• 制定停用管理流程
• 对模型文件、知识库数据、训练数据、系统日志妥善处理
• 删除的数据确保不可恢复

四、应对方法：实施路线图

作为政务部门或甲方单位，如何落实上述要求？以下是分阶段的实施路线图。

4.1 规划准备阶段

需求论证

• 充分论证应用需求、实施路径、功能设计
• 参照GB/T 45958-2025明确各方安全职责
• 按GB/T 20984-2022和GB/T 45577-2025进行风险分析

制度建设

• 建立涵盖全生命周期的管理体系
• 制定安全责任制度，明确各方职责
• 制定保密管理制度，规范全流程保密要求

预算保障

• 加强经费保障
• 探索企业建设运营、政府购买服务模式
• 按使用情况结算费用

4.2 采购招标阶段

资质要求

• 要求提供网信部门备案证明
• 确认算法备案和安全评估完成情况
• 核实数据来源合法性证明

技术要求明确

1. 内容安全管控能力   - 语义识别、敏感词过滤   - 多模态内容识别（文本/图像/语音/视频）   - 违法不良信息识别准确率≥95%   - 拒答、代答机制2. 对抗攻击防护能力   - 提示词注入攻击防护   - 越狱攻击防护   - 资源消耗攻击防护   - 攻击样本库可持续更新3. 数据安全管理方案   - 数据分类分级管理   - 数据台账管理   - 版本管理和回滚机制   - 敏感数据脱敏处理4. 保密护栏技术   - 敏感信息识别拦截   - 重要数据泄露防护   - 个人信息保护

4.3 部署实施阶段

供应链安全审查

• 核查芯片、基础软件来源
• 开源组件安全扫描
• 软件成分分析
• 完整性校验

环境配置加固

1. 网络层   - 网络隔离策略配置   - 最小化通信权限   - 禁用非必要端口   - 修改默认配置和口令2. 应用层   - 多角色权限配置   - API鉴别机制启用   - 接口调用频率限制   - 实名认证对接3. 数据层   - 外挂知识库必要性评估   - 数据来源核查   - 数据清洗过滤   - 敏感数据脱敏

安全护栏部署

• 根据应用模态选择护栏能力
• 配置输入输出管控规则
• 建立代答、拒答知识库
• 设置告警阈值

测试验证

1. 第三方安全测评   - 使用两种以上漏扫工具   - 渗透测试   - 供应链安全评估2. 功能测试   - 内容审核机制有效性测试   - 对抗攻击防护测试（提示词注入、越狱、资源消耗）   - 准确率测试（抽样不少于5000条，不低于5%）   - 人工服务切换测试3. 合规性测试   - 生成内容标识检查   - 日志留存检查   - 数据处理合规性检查

4.4 运行维护阶段

日常监测

1. 技术监测   - 系统运行状态监测   - 响应时间监测   - 准确性监测（低于95%触发告警）   - 安全护栏告警分析2. 内容监测   - 生成内容质量抽查   - 违法不良信息监测   - 用户反馈收集分析

定期评估

季度安全评估硬件平台、基础软件漏洞跟踪知识库数据时效性评估准确率评估

持续优化

1. 数据更新   - 知识库内容及时更新   - 过期内容清理   - 训练数据集优化2. 模型优化   - 基础模型更新   - 微调参数调整   - 安全能力提升3. 规则优化   - 代答、拒答库更新   - 敏感词库更新   - 过滤规则调整

人员培训

定期开展培训，内容包括：1. 大模型基本原理和局限性2. 安全使用规范   - 不将内部资料输入市场化大模型   - 不将敏感个人信息输入大模型   - 审慎使用生成内容，事实性内容需核实3. 应急处置流程4. 最新政策法规解读

应急响应

1. 制定应急预案   - 内容安全事件（生成违法不良信息）   - 数据安全事件（数据泄露）   - 系统安全事件（攻击、漏洞利用）   - 服务中断事件2. 应急措施   - 一键关停功能   - 快速切换人工服务   - 问题溯源分析   - 及时报告上级部门

4.5 合同管理要点

明确条款

1. 安全责任条款   - 供应商安全保障责任   - 数据安全事件报告义务   - 违约赔偿标准2. 数据权属条款   - 数据所有权归属   - 使用边界和范围   - 数据销毁方案3. 服务保障条款   - SLA指标（响应时间、准确率、可用性）   - 安全测评和整改时间节点   - 日志保存期限（不少于1年）   - 定期安全评估要求4. 更新维护条款   - 模型更新频率   - 安全能力提升要求   - 漏洞修复时限5. 终止条款   - 服务终止条件   - 数据处置方案   - 过渡期安排

五、典型风险及防控措施

5.1 数据安全风险

风险描述

• 超范围接入大量政务数据
• 用户上传内部工作资料、敏感个人信息
• 数据访问权限管控不严

• 训练数据泄露风险

防控措施

1. 准入环节   - 数据接入必要性评估   - 不接入人事、财务等敏感业务数据   - 建立数据台账2. 处理环节   - 敏感数据去标识化、脱敏   - 数据清洗过滤   - 访问权限最小化3. 使用环节   - 加装保密护栏   - 敏感信息识别拦截   - 用户行为审计4. 存储环节   - 数据加密存储   - 访问日志留存   - 定期审计

5.2 系统安全风险

风险描述

• 软硬件供应链存在安全隐患
• 系统漏洞未及时修复
• 网络攻击入口扩大
• 默认配置和弱口令

防控措施

1. 供应链安全   - 供应链安全评估   - 软件成分分析   - 开源组件安全扫描2. 系统加固   - 多工具漏洞扫描   - 及时修补漏洞   - 禁用非必要端口   - 修改默认配置3. 访问控制   - 严格身份认证   - 多角色权限管理   - 最小化权限原则4. 网络隔离   - 严格网络隔离策略   - 最小化通信权限   - 流量监测审计

5.3 内容安全风险

风险描述

• 选用不可靠或违规大模型
• 数据集含有违法不良信息
• 缺乏输入输出管控
• 模型幻觉导致虚假信息
• 恶意利用风险

防控措施

1. 模型选用   - 核实备案情况   - 评估技术能力   - 选用支持RAG的模型2. 数据清洗   - 训练数据清洗过滤   - 知识库内容审核   - 去除违法不良信息3. 安全护栏   - 部署输入输出管控   - 提示词注入攻击防护   - 违法不良信息识别拦截4. 内容审核   - 权威信息人工审核   - 生成内容标识   - 多模型交叉校验5. 风险提示   - 界面设置风险提示   - 告知局限性   - 提供人工服务切换

5.4 对抗攻击风险

风险描述

• 提示词注入攻击（直接注入、间接注入、多模态注入）
• 越狱攻击（角色扮演、输入混淆、上下文操纵）
• 资源消耗攻击

防控措施

1. 攻击识别   - 部署安全护栏   - 对抗攻击指令样本库   - 持续更新攻击特征2. 防护策略   - 输入合法性检查   - 上下文关联分析   - 超长会话限制3. 应急响应   - 恶意用户暂停服务   - 攻击行为告警   - IP地址阻断

六、实践建议

6.1 分类分级策略

按服务对象分类

1. 办公业务支撑类（对内）   - 严格人员身份认证   - 限制访问权限   - 加强数据保密   - 审慎输出推理过程2. 公众政务服务类（对外）   - 内容公开范围管控   - 严格内容审核   - 生成内容标识   - 不显示推理过程   - 人工服务保障

按数据敏感度分级

1. 高敏感数据（人事、财务、涉密）   - 不接入大模型   - 涉密系统单独管理2. 中敏感数据（内部工作资料）   - 必要性评估   - 去标识化处理   - 严格权限管控3. 低敏感数据（公开政策）   - 可接入外挂知识库   - 定期更新维护

6.2 技术选型建议

基础模型选择

优先级排序：1. 已完成备案的国产大模型（私有化部署版本）2. 支持政务专网部署的商业模型3. 支持本地化部署和离线运行的模型4. 支持RAG技术的模型5. 开源模型（需充分安全测试和自主可控评估）评估维度：- 合规性（备案情况）- 安全性（私有化部署能力、安全防护能力）- 准确性（业务场景适配度）- 可控性（本地化部署能力、数据不出政务网）- 成本（建设和运维成本）- 国产化（自主可控程度）

部署模式选择

1. 通用场景（政务领域标准模式）   - 私有化部署（推荐）   - 政务云环境部署   - 政务专网隔离   - 数据本地化处理2. 专业场景   - 私有化部署   - 领域微调   - 数据完全可控   - 专网专用3. 高安全要求场景   - 完全私有化部署   - 物理隔离   - 自主可控

安全护栏选型

必备能力：1. 多模态内容识别（文本/图像/音频/视频）2. 对抗攻击防护3. 敏感信息识别拦截4. 违法不良信息过滤5. 代答、拒答机制6. 日志审计功能部署方式：- 智能体编排- 网关代理（推荐）- 直联串接选型标准：- 独立于大模型应用部署- 支持规则自定义扩展- 攻击样本库可持续更新- 识别准确率≥95%

6.3 分阶段实施路径

第一阶段：试点探索（3-6个月）

目标：- 选择1-2个典型场景试点- 验证技术可行性- 积累实施经验重点任务：1. 智能问答场景试点   - 接入公开政策数据   - 小规模用户测试   - 收集用户反馈2. 辅助文书起草试点   - 限定文书类型   - 内部人员使用   - 人工审核把关验收标准：- 准确率≥95%- 用户满意度≥80%-无安全事件

第二阶段：推广应用（6-12个月）

目标：- 扩大应用场景- 提升用户规模- 优化系统性能重点任务：1. 场景扩展   - 增加辅助办理场景   - 探索智能分办应用   - 开展政策服务直达2. 能力提升   - 优化知识库   - 提升准确率   - 增强安全防护3. 集约化建设   - 统一服务平台   - 资源共建共享   - 降低建设成本

第三阶段：深度融合（12个月以后）

目标：- 全场景覆盖- 深度业务融合- 持续迭代优化重点任务：1. 全场景应用   - 覆盖13个典型场景   - 跨部门协同应用   - 跨层级资源复用2. 智能化升级   - 探索智能体应用   - 具身智能探索   - 多模态能力增强3. 生态构建   - 建立运营机制   - 培育服务生态   - 推动标准建设

6.4 组织保障机制

组织架构

1. 领导小组   - 主要领导任组长   - 分管领导任副组长   - 统筹协调推进2. 工作专班   - 信息化部门牵头   - 业务部门参与   - 技术支撑单位配合3. 专家委员会   - 技术专家   - 业务专家   - 法律专家   - 安全专家

制度体系

1. 管理制度   - 政务大模型应用管理办法   - 数据安全管理规定   - 用户管理办法2. 技术规范   - 建设部署规范   - 接口对接规范   - 数据接入规范3. 运维制度   - 日常运维管理制度   - 应急处置预案   - 安全事件报告制度4. 考核机制   - 应用效果评估办法   - 安全责任考核制度   - 运维服务考核标准

人才队伍

1. 技术团队   - 大模型技术人员   - 网络安全专家   - 数据治理人员   - 运维保障人员2. 管理团队   - 项目管理人员   - 内容审核人员   - 质量监督人员3. 培训体系   - 领导干部认知培训   - 技术人员能力培训   - 业务人员应用培训   - 全员安全教育

七、合规性检查清单

为便于政务部门自查和第三方评估，本节提供一份全面的合规性检查清单。

7.1 大模型选用合规检查

7.2 部署阶段合规检查

7.3 运行阶段合规检查

7.4 停用阶段合规检查

八、总结

政务大模型应用是推动政务数字化智能化转型的重要抓手，也是提升治理效能、优化服务管理、辅助科学决策的关键路径。《政务领域人工智能大模型部署应用指引》和TC260-004《政务大模型应用安全规范》共同构建了从场景应用到安全保障的完整框架，为政务部门提供了清晰的指引。

核心要点回顾：

1. 应用场景明确
   ：四大类13个典型场景，涵盖政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策全领域
2. 部署模式清晰
   ：集约化、统管复用，中央-省-市-县分级部署，避免重复建设
3. 安全要求全面
   ：从选用、部署、运行到停用，21项核心要求覆盖全生命周期
4. 风险防控有力
   ：针对数据安全、系统安全、内容安全三大风险，提供系统化防控措施
5. 实施路径明确
   ：从规划准备到运行维护，分阶段、分步骤推进落地

实施建议：

• 稳妥推进
  ：从试点探索开始，积累经验后逐步推广
• 安全第一
  ：始终把安全放在首位，严守底线红线
• 实效导向
  ：避免形式主义，注重实际效果
• 持续优化
  ：建立常态化迭代机制，不断提升能力

        政务大模型应用是一项系统工程，需要技术创新与管理创新并重，需要安全保障与效能提升并举。只有在确保安全可控的前提下，才能真正发挥人工智能赋能政务的价值，更好地服务人民群众、提升治理效能。

参考文献

1. 国家互联网信息办公室等. 政务领域人工智能大模型部署应用指引. 2025-10
2. 全国网络安全标准化技术委员会. TC260-004 政务大模型应用安全规范. 2025-09
3. 国家互联网信息办公室等. 生成式人工智能服务管理暂行办法. 2023-07
4. GB/T 45654-2025 网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求
5. GB/T 45652-2025 网络安全技术 生成式人工智能预训练和优化训练数据安全规范
6. GB/T 45396-2025 数据安全技术 政务数据处理安全要求
7. GB 45438-2025 网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法