生成式AI入局数字政府：效率狂飙背后，数据安全如何设防？

如今，生成式人工智能已经全面走进政务场景：跨区域审批智能预审、12345 热线自动派单、城市治理动态监测、惠企政策精准推送……AI 正在重塑政务服务模式，让办事更高效、服务更贴心。但政务数据汇集了公民隐私、区域规划、公共安全等高敏感信息，大模型的深度应用也催生出全新的数据安全隐患。

本文结合《生成式人工智能嵌入数字政府的数据安全风险及规制》一文，结合多地政务 AI 落地实践，梳理应用价值、核心安全风险、全维度防控方案。

一、AI 赋能数字政府：四大落地场景与实打实成效

当下国内多地政务平台已接入 DeepSeek 等生成式大模型，不再是简单的智能问答，而是深度融入行政审批、民生服务、城市治理、营商环境等核心业务，从 “数字化” 迈向 “智能化”。

（一）主流应用场景

1. 跨区域行政审批辅助决策。打破地域与部门壁垒，打造 “智能预审 + 流程协同” 新模式。AI 数字人提供 7×24 小时办事指引，智能系统几分钟内完成材料核验、资质审查，跨省迁移、联办事项等复杂业务办理周期大幅压缩，解决以往 “材料多、跑断腿、跨域难” 的痛点。
2. 基层民生服务精准响应。深度改造 12345 政务热线、社区服务等渠道。依托大模型实现语音填单、工单秒级派发，工单准确率可达 95% 以上。同时还能聚类分析海量民生诉求，主动挖掘共性问题，从 “被动接诉” 转向 “主动治理”，提前化解基层矛盾。
3. 城市治理动态监测。整合网格员上报、物联设备、历史案件等多源数据，自动生成治理报表、风险分析报告。面对突发事件、安全隐患，AI 可快速关联人员、地点、历史记录并给出处置建议，把传统 “经验治理” 升级为 “数据驱动治理”。
4. 涉企政策智能匹配推送。为企业建立数字画像，对接政策知识库，自动匹配惠企政策、解读条款、生成申报指引，解决企业 “找不到、读不懂、不会申报” 的难题，让政策红利直达市场主体。

（二）落地带来五大正向价值

1. 办事效率大幅提升：咨询响应、材料审核、流程流转均实现提速，大量重复性工作由 AI 承接，政务运转效率量化提升。
2. 群众体验持续优化：支持多语种、语音、文字等多元交互，降低使用门槛，偏远地区、少数民族群众也能便捷办事。
3. 治理成本有效下降：减少人力投入，复用现有政务云与国产化算力，避免重复建设，降本效果显著。
4. 打破数据孤岛：打通各部门数据，依托知识图谱实现数据关联分析，跨部门协同能力显著增强。
5. 政策落地更精准：智能推送 + 通俗解读，缩短政策从发文到落地的周期，提升政策覆盖率与执行效果。

二、隐忧浮现：政务 AI 三大核心数据安全风险

政务数据兼具个人隐私、公共安全、区域机密三重属性，敏感度远高于普通互联网数据。生成式 AI 数据采集、训练、传输、使用的全流程，衍生出数据泄露、数据篡改、数据滥用三大类系统性风险，每一类都可能引发严重后果。

1. 数据泄露风险

这是最突出的风险，泄露渠道多样，危害连锁扩散：

• 外部网络攻击：黑客利用政务系统漏洞、钓鱼攻击、网络嗅探等方式，窃取存储或传输中的户籍、社保、医疗、区域规划等敏感数据；
• API 接口隐患：政务平台依靠接口实现数据互通，部分偏远地区网络基础设施薄弱、加密标准偏低，接口极易被篡改、伪造，造成数据外泄；
• 训练环节泄密：数据标注、模型训练人员操作不规范，服务器防护不足，导致海量政务训练数据流出。

一旦发生泄露，不仅会滋生电信诈骗、身份盗用，还可能威胁公共安全、区域稳定与国家安全。

2. 数据篡改风险

分为外部恶意篡改和数据污染两类：

• 人为篡改：黑客或内部人员恶意修改审批材料、民生补贴、政策文件等数据，直接造成审批失误、权益受损、政策执行走样，损害政府公信力；
• 训练数据投毒：恶意向训练集中掺入虚假信息，被污染的数据会让大模型形成错误认知，输出偏差结论，误导城市治理、风险防控等关键决策。

3. 数据滥用风险

一方面是越权使用：内部人员、合作方借助权限漏洞，将合规收集的政务数据挪用于商业营销、无关研究；另一方面是过度采集：部分政务系统无节制收集非必要信息，多余数据进一步放大安全隐患，也侵犯公民个人信息权益。

三、全链条规制：从制度、合规、人员三维筑牢防线

针对全生命周期风险，文章提出制度体系、合规审查、人员管理三位一体的综合防控体系，覆盖事前预防、事中监控、事后应急，形成闭环管理。

（一）完善数据合规与管理制度（基础防线）

围绕数据采集、传输、分级、应急全流程建规立制：

1. 规范数据采集与传输。严格遵循 “合法、正当、必要” 原则，严禁捆绑授权、默认收集。面向多民族、多区域服务场景，使用多语种清晰告知数据用途、存储期限；数据传输全程采用高阶加密协议，搭配区块链实现数据可追溯。
2. 落实数据分类分级 + 脱敏处理。按照涉密等级、敏感程度对政务数据划分级别，核心机密数据禁止对外调用、限制 API 接口；通用业务数据统一采用脱敏、匿名化技术，屏蔽身份证、手机号等敏感字段，做到 “可用不可识”。同时优先使用国产化算力与系统，保障数据主权。
3. 建立分级应急处置机制。按照安全事件影响范围、危害程度划分四级应急预案，明确网信、公安、业务部门、宣传等各方职责。兼顾偏远地区、边境区域的应急条件，配齐技术支援力量，遭遇攻击、数据泄露后快速阻断、溯源、处置，并及时发布多语种公告稳定舆情。

（二）实施全周期法律合规审查（合规防线）

把合规要求贯穿 AI 接入、运行、迭代全过程：

1. 上线前严格准入。严格落实算法备案、安全评估制度，对 AI 供应商开展尽调，在合同中明确数据权属、安全责任、违约赔偿，从源头筛选合规合作方。
2. 运行中动态监测审计。部署监控工具，实时预警越权访问、异常数据流动、违规模型输出；引入第三方机构定期开展穿透式审计，排查隐性风险。
3. 算法迭代同步评估。大模型版本更新、功能迭代时，同步开展伦理与安全评估，防范新增风险。

（三）强化人员安全与权限管理（人为防线）

人为疏漏、内部风险是重要隐患，重点做好培训与权限管控：

1. 常态化分层安全培训。覆盖省、市、县、乡全层级政务人员，采用线上课程 + 线下演练结合的模式，结合本地典型风险案例开展实操训练，提升风险识别与应急处置能力。
2. 精细化权限管控。采用 “角色 + 岗位 + 场景” 三维权限模式，遵循最小授权原则：一线办事人员仅开放必要查询权限，管理人员按需调取汇总数据；定期梳理、回收闲置权限，员工离岗第一时间冻结账号，杜绝权限遗留风险。

四、总结与思考

生成式 AI 为数字政府插上了 “智慧翅膀”，让政务服务更高效、治理更精准，但技术红利永远伴随安全挑战。政务数据关乎民生福祉、公共安全与国家利益，绝对不能为了效率而放松安全底线。

从实践来看，单纯依赖技术防护远远不够，必须构建制度约束、法律合规、人员管控、技术防护多位一体的治理模式：既要用好 AI 赋能治理的优势，也要守住数据安全、个人信息保护、国家安全三条红线。

对于各地政务部门而言，接入大模型不再是简单的技术选型，而是一场系统性的治理升级。唯有坚持 “应用与安全并重、发展与规制并行”，才能让生成式 AI 在数字政府领域行稳致远，真正实现 “智治惠民”。

引文：【科技智囊】2026年第4期，《生成式人工智能嵌入数字政府的数据安全风险及规制》，作者孜里米拉·艾尼瓦尔（新疆社会科学院法学研究所）、倪田雨（新疆师范大学政法学院）