数字技术赋能基层治理高质量发展的机制、困境与优化路径 ——以“云上综治”平台为例

摘要：基层治理数字化转型正在由单一的信息化工具应用转向数据、算法、专业服务和组织机制深度融合的新阶段。以“云上综治”为代表的平台型治理模式，通过整合法律服务资源、人工智能辅助调解、矛盾纠纷数据汇聚和风险预警等能力，为基层治理由被动处置向主动预防、由经验判断向数据驱动、由单部门处置向多主体协同转变提供了现实路径。本文基于“云上综治”平台调研资料，对数字技术赋能基层治理的运行逻辑、平台机制及多地实践进行分析。研究发现，平台能够通过资源集成、智能研判、数据协同和闭环处置提升矛盾纠纷化解效率，但其推广仍受到场景适配不足、数据标准不一、运营机制不健全以及复合型人才短缺等约束。为进一步释放数字技术的治理效能，应推动技术能力与基层场景深度适配，建立统一的数据治理体系和长效运营机制，完善专业服务与基层力量协同模式，并在标准化与地方差异化之间形成动态平衡。

关键词：数字技术；基层治理；云上综治；人工智能；协同治理

引言

基层治理处于国家治理体系的末梢，也是公共服务、矛盾调处和风险防控最直接的实践场域。随着人口流动加快、利益诉求日益多元以及社会风险呈现跨领域、复合化特征，依靠人工排查、线下流转和经验判断的传统治理方式面临明显压力。一方面，公安、司法、信访、社区等部门在长期运行中形成了相对独立的数据系统，数据口径和更新方式存在差异，导致风险信息难以形成完整画像；另一方面，基层法律服务和专业调解资源分布不均，偏远地区尤其难以获得持续、及时的专业支持。同时，基层工作人员承担大量事务性工作，若缺少有效的数字工具和辅助决策能力，治理往往停留在事后响应层面。

在数字中国建设和基层治理现代化持续推进的背景下，数字技术开始从信息记录工具向治理基础设施转变。调研资料显示，“云上综治”通过在线律师、法律大模型、矛盾纠纷数据库、舆情分析及预警机制，将专业资源、数据资源和技术能力集成到统一平台，并在武汉光谷、九江、北京石景山等地形成了较为具体的应用实践。与单纯建设信息系统相比，这种模式更强调技术、组织和服务之间的协同，其价值不只体现在提高办事速度，更在于重构基层治理的资源配置方式和问题处置链条。因此，有必要从机制层面对其运行逻辑、现实约束和优化方向进行系统分析。

1 数字技术赋能基层治理高质量发展的内在逻辑

1.1 基层治理数字化转型的现实需求

基层治理对象具有高度复杂性。邻里纠纷、物业矛盾、劳动争议、婚姻家庭纠纷以及公共秩序问题往往具有突发性、关联性和情境性，单一部门难以独立完成识别、研判和处置。传统模式下，基层信息依赖逐级上报和人工汇总，容易出现发现迟、传递慢、处置链条长等问题。数字化转型的现实需求首先表现为信息整合，需要将不同渠道产生的矛盾纠纷和群众诉求转化为可关联、可分析的数据；其次表现为专业能力下沉，需要通过平台将律师、调解员等专业资源突破地域限制输送到基层；再次表现为风险治理前移，即利用持续积累的数据和智能分析能力，对高频矛盾、异常变化和潜在风险进行提前识别。

1.2 数据驱动基层治理模式重构的作用机理

数字技术对基层治理的作用并非简单“上线一个平台”，而是通过数据连接改变治理流程。数据汇聚使原本分散在不同部门和人员手中的碎片信息具备关联分析条件，统一事件编码、主体信息和处置记录后，可以形成相对完整的矛盾纠纷画像。进一步地，智能分析能够从大量事件中识别重复性问题、重点区域和风险变化趋势，为基层治理提供辅助判断。最终，数据还可以反向推动流程再造，将受理、分派、办理、反馈和评价纳入同一链条，使问题处置从口头协调转向可追踪的闭环管理。

1.3 人工智能与专业服务协同的治理价值

人工智能在基层治理中的优势主要体现在提高知识获取和初步研判效率，但其不能完全替代专业人员。基层矛盾通常既涉及法律关系，也涉及情绪疏导、利益协调和本地社会关系，单纯依赖算法容易忽视情境差异。因此，更合理的模式是以人工智能承担信息检索、案例匹配、风险提示和方案生成等标准化工作，再由律师、调解员和基层干部进行事实核验与情境化判断。“基层调解员+律师+AI”的协同结构能够将技术效率与专业判断结合起来，在扩大专业服务覆盖面的同时，降低基层工作人员处理复杂法律问题的门槛。

2 “云上综治”平台的运行机制与实践成效

2.1 多元治理资源的平台化集成

“云上综治”的基础能力首先体现为资源集成。调研资料显示，平台整合全国约5万名律师，提供7×24小时在线服务，平均响应时间约6秒，使基层群众和工作人员能够通过数字渠道快速获得法律咨询和专业支持。相较于依赖本地固定法律服务力量，这种平台化配置方式突破了地区之间专业资源供给不均的问题。对于基层而言，平台不必在每个区域重复建设完整的专业团队，而是通过统一入口实现专业能力按需调用，有助于形成更加集约的治理资源配置方式。

2.2 AI赋能矛盾纠纷识别与辅助化解

平台基于“万法”大模型提供问建议、测风险、查案例、帮你算等功能，将法律知识检索和纠纷处置建议嵌入具体业务场景。其作用并不在于替代调解人员，而在于缩短复杂问题的前期研判时间。当基层人员面对涉及多重法律关系的纠纷时，系统可以快速完成信息整理、相关案例检索和风险提示，为后续沟通提供结构化参考。由此，调解过程从“个人经验搜索答案”转向“机器提供知识底座、人员负责判断和沟通”，提升了复杂案件处理的标准化程度。

2.3 数据融合驱动风险预警与闭环处置

在风险治理方面，平台通过建设全域矛盾纠纷数据库，将不同来源的事件信息汇聚到统一数据空间，并形成T+5分钟舆情分析和三级预警机制。数据集中后，基层可以从单个案件处理中进一步观察事件类型、区域分布和趋势变化，为风险研判提供更连续的证据链。同时，平台通过API接口与地方已有系统连接，减少重新建设和重复录入，推动信息从发现、研判、分派到处置、反馈形成闭环。

表1  “云上综治”平台主要能力与治理价值

资料来源：根据《“云上综治”助推基层治理高质量发展的调研报告》整理。

2.4 多地实践形成的基层治理应用成效

从试点情况看，平台已经在不同地区形成差异化应用。武汉光谷通过平台解决近800条法律问题，完成50次矛盾调处，满意率达到100%；九江地区部署658台智能终端，调解纠纷967起，解决群众法律问题9678条；北京石景山区汇聚8185件矛盾信息，建立统一的纠纷数据库。这些实践表明，平台的实际价值并非来自单一技术功能，而来自“专业资源+智能工具+数据平台+业务闭环”的组合。不同地区可以根据治理基础选择不同切入口：法律服务薄弱地区可优先加强专业资源下沉，数据基础较好的地区则可进一步拓展风险预警和综合研判。

3 “云上综治”赋能基层治理面临的现实困境

3.1 技术能力与基层应用场景适配不足

技术先进并不意味着基层使用效果自然提升。调研发现，部分基层工作人员在使用平台时仍面临操作界面复杂、功能路径与日常工作习惯不一致等问题。当系统流程与现实处置流程脱节时，工作人员可能需要在平台和线下材料之间重复操作，反而增加工作负担。此外，适老化设计不足也会限制群众端使用体验。基层治理具有很强的场景差异，城市社区、乡镇和偏远地区在网络条件、人员结构和治理任务方面存在明显不同，如果以统一功能模板覆盖所有场景，容易出现技术能力“可用但不好用”的问题。

3.2 数据标准不统一制约精准治理

数据是智能分析和风险预警的基础，但当前部门间数据采集口径、字段格式和更新周期仍存在差异。公安、司法、信访等部门在长期业务运行中形成各自的数据体系，同一类矛盾可能使用不同分类标准，同一主体信息也可能存在多种编码。若缺少统一的数据规则，平台即使实现数据接入，也难以完成高质量融合。数据更新不及时还会造成风险研判滞后，而信息孤岛会导致纠纷画像缺失关键维度，直接影响模型分析结果的可靠性。

3.3 平台运营与长效保障机制尚不健全

基层数字治理平台建设往往重视项目上线，却容易低估持续运营的重要性。平台投入使用后，需要长期开展数据质量维护、模型优化、用户培训、服务评价和场景迭代。如果缺少专业运营团队，技术问题和业务需求难以及时反馈到研发端；如果基层考核机制没有体现平台使用质量，工作人员也可能将其视为额外任务。更重要的是，在线法律服务、智能调解和风险预警都涉及服务质量责任，必须建立可监控、可评价和可追溯的运营标准，否则平台能力难以稳定输出。

3.4 数字治理复合型人才支撑不足

基层工作人员通常熟悉群众工作和属地情况，但对数据治理、人工智能工具和平台运营的理解存在差异；技术人员擅长系统建设，却未必熟悉基层矛盾调处逻辑；专业律师和调解人员掌握法律知识，但也需要理解数字平台的协作方式。因此，平台效能取决于多类人才之间的协同。当前基层复合型人才不足，使部分功能难以从“会操作”提升到“会分析、会研判、会协同”，也限制了数字治理从工具使用走向能力重构。

4 数字技术赋能基层治理高质量发展的优化路径

4.1 推进技术研发与基层治理场景深度融合

平台优化应从基层工作流程而不是技术模块出发。首先，应根据高频治理事项重新梳理功能入口，将纠纷受理、风险研判、法律咨询和办理反馈嵌入基层实际工作链条，减少重复录入和多系统切换。其次，应持续训练法律大模型，增加不同地区、不同纠纷类型和行业场景的数据，提高复杂情境下的适配能力。同时，应完善适老化和简易模式设计，通过语音交互、流程提示和智能表单等方式降低基层干部和群众的使用门槛。技术研发的评价标准也应从“功能数量”转向“问题解决效率”和“基层实际减负效果”。

4.2 构建统一规范的全域数据治理体系

应围绕“一数一源、统一标准、动态更新、责任到人”构建基层治理数据体系。可建立统一的矛盾纠纷分类、主体编码、事件状态和处置结果标准，明确数据采集、审核、共享和更新责任。对跨部门共用数据，应形成数据资产目录和权责清单，避免重复采集。平台还应设置数据质量监控规则，对缺失、重复、异常和长期未更新数据自动提示，并通过定期通报推动责任部门整改。数据治理成熟后，智能预警模型才能获得更稳定的数据基础，实现由“数据汇聚”向“数据可信、数据可用”转变。

4.3 完善专业运营与基层参与协同机制

“云上综治”应建立“专业运营+基层参与”的长效模式。专业运营团队负责技术维护、模型更新、服务质量监控和应用分析，基层部门则负责提出真实业务需求、验证处置效果并反馈场景变化。两者之间可建立定期复盘机制，通过案件办理时长、重复纠纷率、预警命中情况和群众满意度等指标识别薄弱环节。与此同时，应将平台应用成效适度纳入基层治理评价，但避免简单考核登录次数、填报数量等形式指标，防止技术工具演化为新的事务负担。

4.4 构建分层分类的数字治理人才培养体系

人才培养应按照岗位功能实施分类。基层网格员和调解人员重点掌握平台操作、数据录入规范和智能工具辅助使用；业务骨干需要进一步提升数据分析、风险研判和跨部门协调能力；管理人员则应增强数字化领导力，能够判断技术投入与治理目标之间的关系。培训不宜停留在集中授课，而应通过典型案例复盘、实操演练和阶段性考核形成持续学习机制。还可通过与高校、法律服务机构和技术企业合作，培养既理解公共治理又具备数据和法律能力的复合型人才。

4.5 推动平台标准化建设与地方特色应用协同

平台规模化推广必须处理好统一与差异的关系。核心数据标准、接口规范、权限体系和安全要求应保持一致，以确保跨地区数据协同和基础能力复用；具体应用场景则应允许地方根据人口结构、矛盾类型和治理资源进行配置。例如，专业法律服务不足地区可重点建设在线律师和智能调解能力，人口密集城区可强化舆情分析和多部门联动，农村和偏远地区则应优先优化轻量化终端和便捷入口。通过“基础能力标准化、应用场景特色化”，既可以形成平台规模效应，又能避免技术模式与地方实际脱节。

结语

数字技术正在改变基层治理的信息基础、资源配置和问题处置方式。“云上综治”的实践表明，将在线法律服务、人工智能辅助调解、矛盾纠纷数据治理和风险预警集中于统一平台，有助于推动基层治理从被动响应转向主动预防，从经验主导转向数据辅助，从分散处置转向多主体协同。但数字化并非单纯的技术升级，其治理效能取决于技术与制度、数据、运营和人才之间能否形成稳定耦合。未来，应以基层真实需求为导向推动技术场景化，以统一标准夯实数据底座，以长效运营保障平台持续迭代，并通过分层人才培养和地方差异化应用提升治理韧性。只有将数字工具真正嵌入基层治理流程并服务于群众需求，才能把技术优势转化为持续、可感知的治理效能。

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