接诉即办服务规划

更新时间:2026-06-02

1. 背景理解

12345 政务服务便民热线是群众和企业表达咨询、求助、投诉、举报、建议等诉求的统一入口。各地"接诉即办"通常围绕受理、派单、办理、回复、督办、办结、回访、评价、归档形成闭环,并以响应率、解决率、满意率等指标评价承办单位办理质量。

北京地区接诉即办工作对考核结果非常重视,除常规办理质量外,还存在不计入考核事项、剔除申请等专门规则。对街道和社区而言,能否把诉求办实、把回复写准、把佐证材料留全,以及在符合规则时说明不计入考核理由,都会直接影响工作结果。

对基层社区、街道和科室而言,接诉即办的核心压力不只是"写材料",而是要在有限时间内完成事实核查、政策匹配、历史类案参考、办理路径判断、证据留存、回复口径组织和考核风险控制。AI 服务的价值应优先落在个人减负、办理提质和降低失分风险上,后续再基于使用数据沉淀做统计分析、主动治理等能力。

2. 当前已知情况

2.1 产品与载体

  • 社小智:ToC 产品,接诉即办能力在界面中体现较完整(含 小程序、PC 等多端)。
  • 基层治理 AI:ToB 产品,面向社区书记、社工及街道主任、科室等内部人员;能力正在从少到多补充进现有产品。
  • 小程序现状:不改变既有 chat 交互。用户在 chat 页点击「诉办通」,当前仅有两个服务按钮:诉求分析法律法规(对应原办件思路、法律法规能力)。
  • 街道 PC:已有档案馆、历史工单上传等能力,部分资料能力后续在小程序侧按需调用;居民台账(包含走访记录)两端都有,可支撑接诉即办产品调用数据。

2.2 规划补齐目标

我司接诉即办完整能力包括:诉求分析(办件思路)、法律法规、办件回复、剔除文书、语音转文字。目标是把适合的能力补充进基层治理 AI 小程序;其中剔除文书一期暂不上,是否纳入后续建设放入待定问题。

2.3 近期数据观察

统计周期为 2026-05-01 至 2026-05-28。

整体基本情况:社小智微信访问人数 4340、微信打开次数 7460;基层治理 AI 微信访问人数 572、微信打开次数 1551。
基层治理 AI 的接诉即办服务次数约 46,其中办件思路 23、法律法规 4。。
社小智接诉即办用户发起服务次数约967。
小程序里基层治理接诉即办综合服务次数占比2.97%;社小智18.67%(包含首页chat里提问包含投诉)
数据口径不一致,微信、PC、小程序、页数与咨询次数之间不可直接比较。

2.4 当前交互

  • 当前小程序以 chat 连续对话为主,用户进入会话后持续交流;点击「新对话」或底层按钮时开启新的对话上下文。
  • 「诉办通」作为当前会话内的服务入口按钮,点击「诉办通」级别按钮本身不新建对话,也不直接切换到另一个 Agent。
  • 诉办通(其他同级别一致)下的底层按钮用于表达本次诉求类型,目前包含办件思路、法律法规2个按钮,分别调不同agent。

3. 产品定位

3.1 近期定位

不改变现有 chat 交互的前提下,面向社区工作者(一期主用户)补齐诉办通内的接诉即办 AI 能力,先解决个人办件减负和提质:

  • 更快理解诉求、形成办理思路(结合历史工单、居民台账、走访记录)。
  • 匹配法规政策依据。
  • 生成办理回复等文书。
  • 进行语音转文字等材料辅助处理。
  • 增加多轮交流能力,方便多维度完成咨询辅助。

3.2 中期定位

  • 继续沿用 chat +「诉办通」按钮的方式,由同一个综合调度 Agent 承接入口并按需调用具体能力,不另做独立接诉即办工作台形态(小程序侧)。
  • 形成单位内资料共享与复用:社区内共享;街道与科室按单位边界使用工单与资料(跨社区/街道调用规则见待定问题)。
  • 支持将档案馆整体或指定文件夹作为当前部门知识库,供法律法规、办件思路等 Agent 检索引用。
  • 在有一定使用数据后,对比基层治理 AI(chat + 按钮调 Agent)与社小智(界面功能模块提供服务)在访问人数、调用次数、连续会话、人均使用等方面的差异,为后续是否调整呈现方式提供依据。

3.3 长期定位

  • 在使用数据触达和稳定后,结合中期使用结果,建设统计分析、失分工单分析、重复诉求识别、区域问题画像和主动治理建议等能力(见未来需求)。

4. 服务流程

  1. 用户进入 chat 页面后保持连续对话;点击「新对话」或诉办通底层按钮时开启新的对话上下文。
  2. 用户点击「诉办通」级别按钮时,只打开当前会话内的服务按钮区,不开启新对话,也不直接切换 Agent。
  3. 用户在诉办通服务区选择 5 个底层按钮之一:办件思路、法律法规、办件回复、语音转文字、历史工单查询。
  4. 底层按钮均调用同一个综合调度 Agent,并同时发送按钮 id;综合调度 Agent 根据按钮 id 或用户提问中的对应关键词分流到具体能力。
  5. 后续连续对话不再强制裹挟按钮信息,由综合调度 Agent 继续根据用户语义、上下文和关键词进行分流;无法命中具体能力时进入兜底 AI 对话。
  6. 需要材料时,可走本地上传、微信上传、从档案馆选取等已有能力;语音转文字按文件格式与数量限制执行(如单场景加限制太过复杂可放弃)。
flowchart LR
  user["社区工作者"] --> chat["基层治理AI chat页面"]
  chat --> suban["诉办通按钮区"]
  suban --> dispatcherAgent["综合调度Agent"]
  dispatcherAgent --> analysisRule["按钮id或提问包含:办件思路/诉求分析关键词"]
  analysisRule --> analysisAgent["诉求分析Agent"]
  dispatcherAgent --> lawRule["按钮id或提问包含:法律法规/政策依据关键词"]
  lawRule --> lawAgent["法律法规Agent"]
  dispatcherAgent --> replyRule["按钮id或提问包含:办件回复/回复文书关键词"]
  replyRule --> replyAgent["回复文书Agent"]
  dispatcherAgent --> voiceRule["按钮id或提问包含:语音转文字/录音转写关键词"]
  voiceRule --> voiceAgent["语音转文字Agent"]
  dispatcherAgent --> historyRule["按钮id或提问包含:历史工单/历史查询关键词"]
  historyRule --> historyAgent["历史工单查询Agent"]
  historyAgent --> oldCases["历史工单"]
  dispatcherAgent --> fallbackRule["未命中具体能力"]
  fallbackRule --> fallbackChat["兜底AI对话"]
        

5. 必做需求

5.1 交互要求

交互总原则:保持现有 chat 连续对话形态,诉办通只作为当前会话内的服务入口,底层按钮统一进入综合调度 Agent。
  • 诉办通下增加按钮,加原有能力共 5 个:办件思路、法律法规、办件回复、语音转文字、历史工单查询。
  • 点击诉办通任一底层按钮均调用同一个综合调度 Agent,开启新对话(不分用户向上翻页点击,或点击诉办通再点击一个按钮,都一样处理),并同时发送按钮 id,方便 Agent 根据按钮 id 和用户问题进行分流。
  • 所有 AI 回复内容增加复制按钮,复制按钮要永驻,要不带#、*的文本格式。
  • 语音转文字等审查类回复中,如输出高/中/低风险等级,前端需支持按 Markdown 内容将风险等级变色展示。
  • 诉办通/咨询历史/详情页输入框增加附件上传。
  • 语音转文字附件限制文件类型为 mp3、wmv、wav、FLAC;每次最多 5 个,单个不超过 20M。(如果单为此处加限制较困难,可不做)

5.2 连续交流(诉办通内主agent)

综合调度 Agent:诉办通按钮均进入同一个综合调度 Agent。首轮携带按钮要求用于分流,后续按用户语义和上下文主动调用办件思路、法律法规、办件回复、语音转文字、历史工单查询等能力。
  • 将当前诉求分析、法律法规等一次性问答改为连续会话;同一轮诉办通使用中,很可能基于一个工单依次完成分析、查法规、写回复、语音转文字并继续追问。
  • 连续会话能力暂定不少于 10 轮(以产品实现为准)。
  • 用户点击新对话或底层按钮时开启新话题;点击「诉办通」等同一级别按钮不开启新话题。(原交互规则不变)
  • 诉办通内几个按钮调用同一个综合调度 Agent;首轮请求将按钮 id、按钮名称/按钮要求与用户输入一起发送,便于综合调度 Agent 分流到办件思路、法律法规、办件回复、语音转文字、历史工单查询等能力。
  • 后续连续对话不再裹挟按钮信息,综合调度 Agent 按用户语义和上下文主动判断是否调用其他 Agent 能力;不分流到其他agent的,则在本agent做兜底分流继续chat,这个分流需包含查询法律节点(是否包含查询法律知识库待定)和助手角色定位。
  • 不做办件箱、不做工单状态。
  • 社工使用为准,看开发时间安排,如给街道科室使用,agent基本一致,在提示词里做定位的强调区别;在界面上给街道科室提供独立诉办通按钮点击进入chat页面调用街道科室的对应agent。

5.3 办件思路

诉求分析 Agent:输出投诉点、办理思路、风险点、沟通话术和证据建议;同类型人员特征分析优先使用手机号查到的真实历史数据。
  • 输入工单/诉求内容后,输出投诉点归纳、办理方向、步骤清单、沟通话术及办理风险提示。
  • 对"同类型工单诉求案件相关人员特征分析",如果能通过手机号查询到历史工单、居民台账、走访记录等真实信息,应基于真实数据进行分析;如果没有查询到相关信息,则仍按原办件思路 Agent 的方式输出一般性特征分析。
  • 结合历史工单、居民台账、走访记录参考;历史工单:两条线处理街道上传的街道内共享,社区上传的仅社区内共享;走访记录包括:对直接匹配手机号码的居民的走访,对匹配手机号码的居民的所有房间的所有走访记录都打捞,不限制时间。
  • 对多部门、超职责、重复投诉、情绪或舆情风险等情形给出提示。

5.4 法律法规

法律法规 Agent:匹配法规、政策、地方规定,优先引用本地知识库,避免编造依据。
  • 按诉求匹配法规、政策、地方规定。
  • 支持在连续会话中追问依据是否充分、如何通俗解释等。
  • 优先使用本地知识库;Agent 侧限制引用来源,避免编造依据(基本没变)。

5.5 办件回复

回复 Agent:生成热线平台办理回复,结合简要回复要求和原回复文书 Agent 能力。
  • 生成热线平台办理回复。
  • 欢迎语举例:请发送原始工单信息,若补充实际办理情况,回复将更贴合实际业务场景。
  • 朝阳区有非常简要的要求(接诉即办工单回复模板库.md),用原来agent再加入这个参考。

5.6 语音转文字

语音转文字 Agent:将录音材料转写为文字,辅助后续办件分析、回复生成和材料留存。
  • 欢迎语举例:请发送录音文件mp3或wma格式,会帮语音转文字和提示风险。
  • 支持本地、微信上传及从档案馆选择录音文件;限制文件类型为 mp3、wmv、wav、FLAC。
  • 每次最多上传 5 个录音文件,单个不超过 20M。
  • 输出语音转写结果,必要时可结合上下文提取沟通事实,以下时间戳:风险点、承诺事项和争议点。
  • 语音转文字如输出风险点,支持按高/中/低风险等级展示,前端可对对应 Markdown 内容变色。

5.7 历史工单查询

历史工单查询 Agent:支持自然语言查询历史工单,按电话、类型、内容、点位等字段归纳相似案例和历史办理过程。
  • 欢迎语举例:可查询您单位工单记录,您可直接输入想要查询的工单内容、点位描述等。
  • 直接用自然语言查询历史工单。结果为空则输出要求导入工单的安慰话语,并给出路线指引。
  • 可包括:诉求人电话、工单类型、工单内容、点位等已有字段。
  • AI 可归纳历史办理过程、相似案例与重复诉求可能。
  • 权限按具体层级和单位控制(街道上传的全街道内包括科室和社区都可查询查看,社区上传的仅本社区内用户可查询查看)

5.8 工单历史上传与单位内管理

  • 单位维度上传、查看、管理、删除及被 Agent 调用查询。
  • 社区内资料共享;街道与科室工单在单位内共享(街道上传资料社区是否可调用,待定)。
  • 删除进回收站,可恢复与彻底删除(如原先没有,看情况安排,也可第二期处理)。

5.9 数据与记录

  • 沿用历史工单已有库表、老数据及既有维护功能
  • 记录 AI 服务使用次数、人次及每次输入、输出,各功能、agent的token消耗量,一个agent里的多个模型也要分开统计,便于评估效果,以及和社小智对比。

6. 待定问题

以下事项需在实施前或试点中继续拍板:

议题 说明
剔除需求是否做 一期暂不上剔除文书;后续是否做、做到什么深度、是否接入北京/朝阳不计入考核规则,需要单独确认。
库表是否统一 历史工单是否共用一套维护/存储机制,还是各用各表、仅在检索或 Agent 调用层打通。
跨单位调用 社区能否使用街道上传的工单/资料;街道能否使用社区资料;科室与社区、街道边界如何划。
统计与盒子 统计分析、个性化大屏、本地盒子等是否作为增值包或单独采购。

7. 未来需求

  • 统计分析与管理驾驶舱:高频/重复诉求、热点、三率相关分析、多层级看板等。
  • 失分工单分析:归因、复盘、相似工单预警;数据来源可为历史工单库、上传文件、档案馆等组合。
  • 主动治理建议:从诉求数据中识别共性问题并输出治理建议。
  • PC 端接诉即办:是否在 PC 沿用 chat + 按钮,或另做界面;PC 侧重档案与批量管理,小程序侧重移动办件与采集。
  • 二期Agent优化:更多类型附件处理交叉审核、质检复核、失分分析、统计报告等(在数据与规则成熟后)。

8. 一期验收指标建议

  • 使用指标:诉办通入口访问人数、各按钮服务调用次数、人均使用次数、连续会话轮次分布。
  • 能力指标:综合调度是否能按首轮按钮要求和后续语义正确分流;办件思路、法律法规、办件回复、语音转文字、历史工单查询是否能完成基本任务。
  • 试点目标:使用次数、使用人数达到预期即视为一期触达有效;后续再扩展质量与业务类指标。

附录:诉办通新按钮示意图

以下为诉办通规划按钮示意,共 5 个底层按钮:办件思路、法律法规、办件回复、语音转文字、历史工单查询。所有按钮均进入同一综合调度 Agent,由 chat 页「诉办通」入口调起。

19:55●●● ▮ WiFi 🔋
+ 新对话
诉办通 🕐 咨询记录
👤办件思路
📄法律法规
✍️办件回复
🎙️语音转文字
🔍历史工单查询
输入问题或需求…

附录:数据统计要求示意

以下为诉办通数据统计板块的页面示意。顶部保留“诉办通”调度 Agent 的总调用次数;五个底层按钮虽然统一进入调度 Agent,但可从 FastGPT 日志中按传递的按钮参数统计各按钮调用次数,并支持按按钮切换查看下方趋势、平均轮次和模型消耗。

首页
用户管理
数据统计
省/直辖市:全部
市/区:全部
街/乡镇:全部
社区:全部
时间:2026-06
诉办通咨询次数
146
调度 Agent 调用次数;Web:32 小程序:114
五个按钮成功咨询次数
默认不选中,点击任一按钮后,下方折线图、每日平均轮次柱状图及各模型 token 数字按该按钮刷新。
办件思路
63
Web:12
小程序:51
法律法规
11
Web:4
小程序:7
办件回复
27
Web:5
小程序:22
语音转文字
14
Web:3
小程序:11
历史工单查询
31
Web:8
小程序:23
按钮调用次数趋势 按上方筛选时间和当前按钮逐日统计,区分 Web 与小程序来源
小程序 Web 06-01 06-30
每日平均轮次 平均轮次 4.6
与上方折线图使用同一时间筛选,展示每天每次诉办通会话的平均连续交流轮次。
2.1
06-01
2.8
06-03
3.4
06-05
4.1
06-07
3.7
06-09
4.6
06-11
5.2
06-13
4.9
06-15
5.8
06-17
4.4
06-19
qwen-long
输入 Tokens128,640
输出 Tokens42,810
总 token 消耗量171,450
qwen3
输入 Tokens96,230
输出 Tokens38,520
总 token 消耗量134,750
funasr
输入 Tokens54,900
输出 Tokens18,460
总 token 消耗量73,360

说明:以上仅为页面结构示意。诉办通调度 Agent 总调用次数按统一入口统计;五个按钮调用次数从 FastGPT 或对应日志中的按钮参数统计。点击按钮后,下方折线图、每日平均轮次,以及 qwen-long、qwen3、funasr 等模型的输入 Tokens、输出 Tokens、总 token 消耗量,应按所选按钮、时间、端来源同步刷新。