國產大模型DeepSeek橫空出世，引發全球AI界連鎖反應。根據公開信息統計，目前已有包括深圳、廣州、杭州、蘇州等在內的約20個地區宣布接入DeepSeek探索政務應用，AI技術加速落地，應用場景不斷拓展。

面對新的科技革命成果，各行各業用則進、不用則退，政務、醫療、教育、制造等眾多行業都在與AI“聯姻結對”，公共信用領域也不例外，引入AI可讓信用服務更高效，更好實現智能化數字化轉型升級。

未來一段時期，圍繞公共信用領域DeepSeek的應用討論，或將逐步從輿論場轉向實踐場。

01

智能問答

智能問答系統的核心技術是自然語言處理（NLP），它使機器能夠理解和生成人類語言。

公共信用領域，DeepSeek的全面接入，使得“智能問答”功能模塊在問題解析、知識檢索、答案生成的基礎上，實現了持續學習和改進進而反饋調優的技術升級迭代。

以往，諸如“行政處罰信息公示期如何計算”“嚴重失信主體名單信息如何進行信用修復”“申請所需相關材料清單”等大量重復性的常見問題占據了人工客服的大量時間和精力，導致信用主體等待時間長，問題解決效率低下，線下窗口疲于奔走。

引入DeepSeek后，這些常見問題可以由智能客服快速準確地回答。

02

材料預審

DeepSeek的全面接入，使得政務服務從傳統的人力服務型向人機交互型轉變。公共信用領域，尤其是行政審批、信用修復、信用核查等業務端，借助OCR、NLP等技術，能夠自動識別材料中的關鍵信息，進行智能預填，減少申請人的填寫工作量。

同時，通過“智能預審”，能夠快速判斷材料是否符合要求，并對不合規材料給出具體原因及建議，極大提高業務效率。

未來一段時期，公共信用平臺“智能預審”功能模塊，將朝著規則引擎的方向發展，通過材料完整性智能校驗，準確識別缺失/錯誤材料并實時反饋；通過分析歷史審批數據，智能推薦審批路徑、并聯事項與容缺條件；構建“信用管家”智能提醒服務，對接業務系統實時監控辦理進度。

當出現時限預警、材料超期等情況時，自動觸發短信/政務微信提醒，形成事前信用服務的全流程閉環管理。

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信用畫像

依托DeepSeek的深度思考模型與動態決策智能體（Dynamic Decision-Making Agent）的深度耦合，公共信用領域，重點聚焦公共信用信息基礎數據庫，整合登記注冊基本信息、行政管理信息、信用評價結果信息、嚴重失信主體名單信息、信用承諾及履行情況信息等信用信息，集成實時數據分析引擎與動態決策推理模塊，綜合反映主體的信用狀況。

基于社會信用體系建設前期的統一個人信用檔案、市民信用分，針對以往龐大且繁雜的海量數據，DeepSeek優秀的數據提取與處理能力，有望系統高效地對這些高度標準化和規范化的數據進行整理、匯總與分析，更加全面展示個人信用信息和信用積分，為后續在醫療衛生、飲食購物、旅游住宿、交通出行、文化體育、商業消費等領域推進“信易+”工程夯實基礎支撐。

04

信用報告

DeepSeek在數據提取與處理方面可大幅提升信用報告的生成效率，但非結構化數據提取與處理仍需人工復核。

因此在專業領域方面，尤其是近年來各地普遍推廣的專業版、深度版及定制版信用信息報告，DeepSeek可能會因為對行業術語、特定業務邏輯或復雜計算方法理解不足而導致結果偏差，其數據分析以及觀點生成仍需進行進一步的優化訓練。

目前而言，全國普遍對于公共信用報告的定位嚴格控制在信息整合、匯總、展示方面，保持客觀、中立的原則立場，不對數據做主觀評價。

但在相關行業監管業務活動中，某些關鍵的特定計算指標和定性指標，需要提供專業的知識支持才能準確評估。

由于信用報告及相關配套業務流程具有極高的專業性及復雜性，現階段實現全自動化作業仍存在較大挑戰。

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信用自檢

目前，在稅務、交通運輸、安全生產等行業領域，越來越多的行業主管部門正大力推行經營者和從業人員信用狀況自檢，幫助信用主體及時關注自身信用狀況，并對相關行政處罰、違法違規行為及信用修復進行重點改進。

DeepSeek的全面接入，使得信用自檢更加高效便捷。

基于知識圖譜關聯模式，相關業務系統能夠實現信用信息的精準匹配與關聯。

通過“AI助手”相關的功能升級，實現信息查詢秒級響應，并提供雙結果對比，方便企業快速獲取準確信息。

06

風險預警

在數字化浪潮與智能革命的雙重驅動下，信用監管模式正從“經驗驅動”向“數據驅動”、從“被動響應”向“主動預見”轉變。

DeepSeek作為新一代認知智能技術的代表，憑借其多模態理解、超大規模知識融合、動態推理與生成能力，在失信風險多樣化和形態復雜化的治理領域中，能夠提供更高精準性、實時性和協同性解決方案。

在失信風險預警場景中通過引入DeepSeek模型，應用異構數據融合架構、動態風險傳播模型、因果推理引擎、輕量化邊緣計算等能力，通過機器學習構建異常檢測模型，能夠進一步強化公共信用平臺在信用數據挖掘、失信行為跟蹤監測、失信行為綜合分析、風險事件預警等系統分析功能，構建“風險感知-智能研判-分級響應-處置反饋”閉環。

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輔助決策

DeepSeek通過數據智能技術賦能管理閉環，助力政府部門實現從經驗管理向數據驅動的范式轉變。

通過對海量信用數據的分析和挖掘，DeepSeek可以協助分析城市的履約踐諾、信用評價結果、信用融資增速等數據，運用關聯分析、趨勢預測等技術，深度挖掘群眾需求與改革痛點，預測不同方案可能產生的效果，為政府提供最優決策建議。

同時，在應對突發事件時，如“屢禁不止、屢罰不改”違法失信行為，DeepSeek能夠實時監測相關數據，及時發現潛在問題，生成事項優化建議、資源配置方案等分析報告，為政府制定應對策略提供有力支持，使政府決策更加科學、合理、有效。

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“知識庫”

以“知識庫”為核心搭建的 AI 智能工作臺，是整合了搜、讀、寫于一體的效率工具，可輔助相關部門的業務培訓和日常工作需求，并長期沉淀為智能化的專題“知識庫”。

公共信用領域，借助DeepSeek的全面接入，信用“知識庫”需要重點關注知識獲取、知識數據化、知識組織、知識輸出四個關鍵階段，在內容管理、標簽管理、檢索管理、知識圖譜、智能學習、知識問答以及語料數據集等方面形成完整架構。

在地方實踐過程中，信用“知識庫”促使管理人員在吸收新知識的同時，形成新思路、新手段、新成果，構建新的認知框架模型，從而將知識轉化為決策智慧，提高決策的科學性。

目前，源點“信用+”知識庫已全面接入DeepSeek大模型，重點依托統一大模型底座，進一步豐富知識庫平臺“工具箱”，為行業提供數據分析、智能決策、專題輔導等全方位AI賦能信用解決方案。

當然，信用“知識庫”從知識的梳理、目錄框架搭建、主子問題設立再到上線運營，沒有完全適用所有需求方的統一模版，每一步都離不開因地制宜得探索。

本圖由AI生成

DeepSeek目前已在部分地區的公共信用服務領域中得到初步應用，展示了人工智能技術在提升政務工作效率、改善政務服務質量方面的巨大潛力。

從長遠來看，隨著“人工智能+”與社會信用體系的深度融合，必將推動數據治理、信用修復、政策咨詢等基礎業務統一處理，信用查詢、信用報告、信用評價等基礎服務統一供給，為各類主體提供一體化、便捷化、高效化的信用服務。