数字政府建设与大数据治理

数字政府定义和关键要素1. 城市运行核心系统全…需要明确判断口径,各项民生基础设施充分整合负责组织练习,电子政务公共服务高效敏捷用于课后复盘

0.5-1天 人工智能应用

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加,课堂讨论会更容易落到真实场景

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作,训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

核心收益

  • 场景边界更清楚:工具场景、输入要求和输出校验,减少只听概念、不知道怎么用的落差
  • 围绕数字政府定义和关键要素1. 城市运…校准目标和边界,明确课堂重点动作
  • 流程复用更容易:各项民生基础设施充分整合安排练习,检查方法、工具和流程是否可用
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  • 人工复核有抓手:电子政务公共服务高效敏捷相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

随着新一代信息技术的飞速发展,数字政府建设已成为全球治理体系变革的核心方向。我国自十三五以来,持续推进数字政府建设,旨在通过数据要素驱动治理模式创新,提升公共服务效率与社会治理精准化水平

此前,中央全面深化改革委员会召开第二十五次会议,审议通过了《关于加强数字政府建设的指导意见》。习近平在主持会议时强调,要全面贯彻网络强国战略,把数字技术广泛应用于政府管理服务,推动政府数字化、智能化运行,为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力,实施政府数据资源共享开放工程,形成跨部门数据资源共享共用格局。推进AI+政务服务,让居民和企业少跑腿、好办事、不添堵。而人工智能等新一代信息技术则是数字政务建设的有力支撑,在提高行政效能、科学性决策、节约行政成本等方面…

政务数字化转型是不可逆转的大趋势。由各级政府部门及公共机构掌握的政务数据,是现阶段我国数量最庞大、价值密度最高的一类数据资源,是一座待挖掘的金矿,如果能被挖掘利用,将有效提高我国数字化转型和全社会发展质量。在此背景下,如何借助人工智能技术提升政务服务水平、优化管理效能,成为政府部门亟待解决的问题

课程时间

0.5-1天

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组研讨、互动答疑

课程内容重点

01数字政府定义和关键要素1. 城市运行核心系统全面感知
02各项民生基础设施充分整合
03电子政务公共服务高效敏捷
04重点产业数字化可持续发展
05数字孪生城市建模和仿真

课程大纲

课程总览

一、数字政府定义和关键要素1. 城市运行核心系统全面感知
  • 2. 各项民生基础设施充分整合
  • 3. 电子政务公共服务高效敏捷
  • 4. 重点产业数字化可持续发展
  • 【案例解析】昆明市某区数字政府建设的困惑
二、新基建助力数字政府建设1. 国家层面为什么推进新基建2. 新一代数字基础设施:融合基础设施、信息基础设施、创新基础设施3. 物理世界与数字世界贯通
  • 4. 数字孪生城市建模和仿真
  • 5. 大数据与人工智能赋能社会治理
  • 【案例解析】过去一百年人类离不开电力,未来人类离不开算力
三、数字化升级是数字政府建设必由之路
  • 1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
  • 2. 数字化背景下,政务升级新风向——保持饥饿感
  • 3. 什么是数字化转型六度法则,如何将数字化真正落地
四、政务数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控
  • 【案例解析】某市设立办不成事反映窗口
  • 【行动指南】在目前的政务场景中,有哪些不符合数字化要求的节点,如何优化?
五、数字政府建设当前挑战及应对策略
  • 1. 战略层面数据孤岛与协同难题
  • 2. 业务层面信息化基础相对薄弱
  • 3. 实施层面技术与业务容易脱节
  • 4. 组织层面人才队伍上储备不足
  • 第二单元:前沿科技赋能数字政府建设及创新应用
一、国家战略和顶层设计
  • 1. DeepSeek突围与科技创新
  • 2. 新一代信息技术应用赋能
  • 3. 数据要素驱动的治理变革
  • 4. 人工智能+行动的战略意义
  • 5. AI大模型对政务工作的颠覆性影响
  • 【案例解析】深圳70名AI公务员上岗
二、AI+政务七大场景化应用
  • 1. 高效办公:公文写作、多模态生成秒速处理
  • 2. 服务响应:热线精准回复、在线办事智能引导
  • 3. 档案管理:档案智能分类、存储、检索和调用
  • 4. 科学决策:多维度数据分析和政策效果预测
  • 5. 行业监管:智能监测系统对重点领域实时监控
  • 6. 应急管理:AI辅助应急方案制定及资源调配
  • 7. 舆情导向:舆情监测分析、及时回应社会关切
三、数据治理体系构建与安全保障
  • 1. 数据全生命周期管理
  • 2. 数据采集与标准化
  • 3. 数据共享与开放机制
  • 4. 数据安全与合规监管
  • 5. 法治赋能政府数字治理
  • 【行动指南】如何完善政务数据治理,打通数据堵点,完成数据贯通和闭环

讲师介绍

张世民 讲师头像

张世民

AI应用及数字化转型实战专家

AI应用及数字化转型实战专家,17年互联网+传统产业经验,曾任多家平台CEO/COO。专注AI落地与数字化战略,累计授课超4500小时,服务政府、能源、金融等多行业头部客户。本课程与其数字化转型方向相关

政府国企电力能源通信金融银行烟草制造业
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课程差异说明

本课程页面围绕《数字政府建设与大数据治理》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块,便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加?

适合各级政府部门负责人、业务骨干、政务数字化相关岗位人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益?

解读国家数字政府战略及各地实践情况,把握政务智能化未来发展方向,并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间?

当前样板提取的课程时间为:0.5-1天(6个小时/天)。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式?

课程主要采用讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗?

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长,对案例、练习和重点模块做适配