人少事杂
干部、网格员和社区工作人员同时面对咨询、走访、材料、协调和上报，重复性工作占用大量时间。
镇街基层治理 AI 应用示范
把群众诉求、网格走访和台账材料，变成可登记、可分派、可反馈、可复盘的工作能力
镇街 AI 应用的重点不是建设一套看起来很大的平台，而是先帮基层干部把每天都在处理的事项、资料、任务和反馈整理清楚。
AI 可以辅助政策查询、诉求分类、走访记录、会议纪要、台账报表和工作总结，但事项定性、群众答复、上报材料和重点问题处置仍由工作人员确认。
WORK PRESSURE
镇街基层工作的压力，不在一个部门里
群众事项、网格走访、台账材料和跨部门协同叠在一起，AI 首先要帮助基层单位把这些工作整理清楚。
事项来源多
热线转办、居民扫码、窗口咨询、网格走访、上级交办和协同单位反馈混在一起，容易漏项。
台账材料多
会议纪要、走访记录、任务清单、阶段总结和各类报表需要反复整理，口径难统一。
协同链条长
一个群众事项可能涉及社区、科室、物业、执法、民政、应急等多个参与方，需要清楚留痕。
复盘沉淀难
高频诉求、重复投诉、隐患点位和办理经验如果不沉淀，下一次仍然靠人记、靠人找。
RELATIONSHIP
居民—网格—社区—镇街—协同部门
镇街 AI 应用不能只看一个窗口或一个科室，要围绕基层事项流转中的参与角色设计。
居民 / 商户 / 特殊群体
提出咨询、诉求、报修、活动参与和帮扶需求。
AI：辅助收集问题、识别诉求类型、提示是否需要转人工。
网格员 / 社区工作人员
走访、登记、核实、协调和反馈群众事项。
AI：辅助语音转记录、生成台账、提取关键信息和回访提醒。
社区 / 便民服务中心
受理日常服务、汇总居民需求、组织活动和材料归档。
AI：辅助政策问答、材料清单、通知文案和名单整理。
镇街科室 / 综治中心
分派事项、协调资源、督办进度和汇总上报。
AI：辅助分类分派、形成任务清单、整理会议纪要和工作总结。
协同部门 / 物业 / 第三方服务
参与跨部门处置、物业协同、民生服务和专业支持。
AI：辅助同步事项背景、整理协同记录和形成复盘材料。
KNOWLEDGE BASE
镇街知识库不是文件堆，而是人、事、地、组织
公开页只说明结构，不展示真实居民资料、敏感事项或内部工作数据。
人
人类资料
围绕服务对象和走访记录建立可维护的资料结构。
特殊群体服务对象联系人帮扶记录回访记录
事
事类资料
围绕群众诉求、热线工单、活动和隐患形成事项库。
群众诉求12345 工单报修事项活动报名隐患记录
地
地类资料
围绕小区、楼栋、道路、市场和重点点位形成地点标签。
小区楼栋沿街商铺农贸市场河道道路重点点位
组织
组织类资料
围绕社区、科室、物业、志愿队伍和协同单位明确责任关系。
社区责任科室物业志愿队伍协同单位
MATTER LOOP
群众事项闭环：发现、登记、分派、处理、反馈、复盘
AI 不是替工作人员作决定，而是在每一步辅助整理信息、形成材料、提示风险和沉淀经验。
STEP 1
提出 / 发现
参与：居民、网格员、窗口、热线或协同单位
AI 辅助：辅助记录问题、提取时间地点人物和初步分类。
输出：事项原始记录和缺项提醒
人工确认：是否属于本单位职责范围需人工确认。
STEP 2
登记分类
参与：社区工作人员、便民服务中心、综治中心
AI 辅助：辅助匹配事项类型、紧急程度、相关政策和历史类似问题。
输出：标准事项台账
人工确认：事项定性、紧急等级和敏感问题必须人工确认。
STEP 3
分派协同
参与：镇街科室、社区、物业或协同部门
AI 辅助：辅助生成派单说明、责任建议和办理时限提醒。
输出：任务清单和协同记录
人工确认：责任归属、跨部门协调和资源安排由负责人确认。
STEP 4
处理反馈
参与：办理人员、网格员、社区工作人员
AI 辅助：辅助整理办理过程、生成群众反馈话术和回访提醒。
输出：办理记录和反馈草稿
人工确认：正式答复、复杂矛盾和投诉结论由工作人员确认。
STEP 5
复盘沉淀
参与：科室负责人、社区负责人、办公室
AI 辅助：辅助统计高频问题、整理经验、发现资料缺口和生成总结草稿。
输出：复盘摘要、资料更新清单和汇报材料草稿
人工确认：数据结论、上报材料和公开内容必须人工审核。
AI DEMO
三个公开 AI 应用示范
先选择最容易理解、风险较低、适合起步的基层工作场景。
01咨询受理与材料准备
居民政策咨询与便民问答助手
- 服务对象：
- 居民、老人、窗口工作人员
- 参与角色：
- 便民服务中心、社区工作人员、相关业务科室
- 输入：
- 社保、医保、养老、救助、补贴、办事材料和常见问答等已确认资料。
- AI 辅助：
- 辅助查询政策、生成材料清单、提示办理步骤和转人工事项。
- 输出：
- 答复草稿、材料清单、办理指引和待核实问题。
人工确认：政策适用判断、特殊事项、正式答复和敏感问题由工作人员确认。
02走访登记、诉求归类与派单前准备
网格走访记录与民生诉求整理
- 服务对象：
- 居民、特殊群体、网格员、社区工作人员
- 参与角色：
- 网格员、社区、综治中心、相关科室
- 输入：
- 走访记录、居民诉求、照片说明、位置、联系人和历史办理记录。
- AI 辅助：
- 辅助提取诉求、生成台账、归类事项、提示缺项和回访节点。
- 输出：
- 走访台账、派单建议、回访提醒和资料补充清单。
人工确认：事实核验、事项定性、是否上报和处置意见由工作人员确认。
03材料整理、任务分解、阶段汇总
会议纪要、台账报表与工作总结助手
- 服务对象：
- 党政办、科室、社区负责人、基层工作人员
- 参与角色：
- 办公室、业务科室、社区、网格员
- 输入：
- 会议记录、任务清单、历史材料、阶段数据和事项办理摘要。
- AI 辅助：
- 辅助整理纪要、形成任务、生成总结草稿、统一材料结构。
- 输出：
- 会议纪要、任务分解、阶段总结、报表说明和汇报材料草稿。
人工确认：正式公文、上报材料、数据结论和对外表述由负责人审核。
以下内容基于镇街基层工作的典型流程设计，用于说明 AI 可以如何辅助干部减负、群众服务和事项协同，不代表真实政务项目或确定效果。实际应用需结合本单位资料权限、职责边界、人工确认流程和现有系统稳妥推进。
WORK PANEL
走访、台账、会议、反馈四类工作面板
镇街 AI 应用要进入真实工作面板，而不是另做一个没人打开的工具。
走访工作面板
把走访任务、记录、诉求和回访放在同一条线上。
- 走访计划
- 语音记录整理
- 诉求提取
- 回访提醒
台账材料面板
减少重复整理，把事项和材料沉淀为可复用结构。
- 事项台账
- 报表说明
- 历史材料复用
- 缺项提示
会议任务面板
从会议内容自动沉淀任务、责任人和办结时限草稿。
- 会议纪要
- 任务拆分
- 时限提醒
- 督办摘要
群众反馈面板
把答复、办理进度和复盘材料串起来。
- 答复草稿
- 办理过程
- 满意度记录
- 复盘摘要
日常事项流程
适合咨询、报修、活动、证明材料、普通走访等高频工作。
便民咨询社区报修活动报名普通走访记录
目标：快速登记、快速答复、快速归档。
重点事项流程
适合矛盾纠纷、特殊群体、安全隐患、舆情投诉和跨部门协同事项。
矛盾纠纷特殊群体帮扶安全隐患跨部门处置
目标：人工确认、责任清楚、过程留痕、复盘沉淀。
TOWNSHIP STANDARD PLAN
镇街基层治理 AI 应用标准方案
公开内容说明典型方向；登录后补充完整场景、资料准备、试点方法和交付物。
- 01十个镇街 AI 应用场景
- 02人、事、地、组织知识结构
- 03群众事项闭环与双流程设计
- 04资料准备清单
- 05试点选择标准、人工确认点与交付物
登录后可查看的扩展场景
以下仅展示场景名称，具体辅助方式、人工确认节点与应用说明需登录后查看。
- 12345 热线工单分类与督办辅助
- 特殊群体关怀走访提醒
- 社区活动通知与报名名单整理
- 商户与小微企业政策服务辅助
- 安全巡查与隐患台账辅助
- 多社区资料知识库与新人助手
- 高频问题复盘与基层工作看板
IMPLEMENTATION
镇街 AI 建设路径：从一个高频事项开始
不一上来做大而全平台，先把一个社区、一个科室或一个事项跑通，再逐步扩展。
选择一个高频基层工作场景
先从政策咨询、网格走访、台账材料或热线工单中选一个真实场景。
盘点资料、表格和人员角色
确认已有政策资料、事项台账、表格模板、责任科室和使用人员。
建立镇街知识库与事项分类
把人、事、地、组织资料拆清楚，形成可维护、可检索的知识结构。
设计人工确认和流转规则
明确哪些内容可以辅助生成，哪些必须由社区、科室或负责人确认。
在一个社区或一个科室试点
先让少数人员用起来，记录节省时间、错误、资料缺口和真实反馈。
培训干部、网格员和窗口人员
围绕真实任务训练使用方法，而不是只讲工具功能。
复盘后逐步扩展
根据试点结果扩展到更多社区、更多事项和更多资料库。
整理中
STANDARD RESOURCE
镇街基层治理 AI 应用参考方案
镇街深度参考方案将在内容进一步审计后开放。本阶段先提供公开示范、登录扩展场景和实施准备清单。
资料正在整理中REAL PRACTICE
真实案例
当前暂无符合公开条件的镇街真实案例
公共组织项目涉及内部工作资料、群众事项和服务对象信息。未取得明确授权并完成必要处理前，不使用虚构街道或模拟效果冒充真实案例。
PUBLIC SERVICE CO-CREATION
公共服务示范共创邀请
当前镇街基层治理方案基于公开资料、典型流程和共性工作问题进行设计，用于帮助单位理解 AI 可能进入公共服务和内部协同的方式。 真正可落地、可复盘的示范项目，必须结合真实业务、服务对象反馈、数据边界、人工审核责任和组织执行机制重新设计。
我们欢迎有明确改进意愿、愿意推动 AI 应用试点的单位负责人或业务牵头人，与微小宝共同打磨真实示范项目。 这类共创不是简单尝试一个工具，而是围绕群众服务、办事效率、跨部门协同、风险留痕和治理能力提升，形成可验证、可解释、可持续优化的工作样板。
NEXT STEP
从一个基层高频事项开始沟通
可以先选择政策咨询、网格走访、台账材料或热线工单中的一项，判断资料、人员和人工确认边界。
