GBZ 298-2026《数字政府 智能客服系统建设指南》

1GB/Z298—2026《数字政府智能客服系统建设指南》1范围本文件给出了智能客服系统建设原则、建设过程、运营维护等方面建设的建议。本文件适用于指导数字政府智能客服系统建设与运营等工作。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于GB/T2887计算机场地通用规范GB/T9361计算机场地安全要求GB/T20271信息安全技术信息系统通用安全技术要求GB/T22239信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T36464.3信息技术智能语音交互系统第3部分：智能客服GB/T43045.1信息技术服务智能客户服务第1部分：通用要求GB45438—2025网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法GB/T45654网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。智能客服系统intelligentcustomerservicesystem求的自动理解、推理与响应的信息系统。注：以机器应答为主、人工兜底为辅，辅助人工座席开展相关服务工作。提供权威信息与决策依据的结构化、受控知识集合。4建设原则4.1以用户为中心，需求导向智能客服系统建设需要深入调研用户需求，识别核心应用场景，解决服务对象问题；充分考虑不同4.2依法行政，依规答复智能客服系统的答复内容必须严格以法律法规、规章、政策文件、办24.3数据驱动，持续优化建立数据治理框架，考虑数据质量与时效性，为智能客服系统提供可靠的数据支撑。建立基于服务对象行为数据的持续优化闭环机制，通过分析服务对象行为、高频问题、服务堵点等，4.4闭环管理，高效处置的，支持通过人机协同的方式进行闭环流转处置。4.5安全可控，保障隐私严格遵守相关法律法规，保障信息安全和数据安全，保护用户隐私。采用数据脱敏、差分隐私等技术，降低个人信息泄露风险。建立责任追溯机制，明确责任主体，出现问题能够及时处理。4.6技术先进，开放协同采用先进的人工智能技术，提升智能客服系统的智能化水平。建立开放的平台，实现跨层级、跨渠4.7伦理规范，积极引导开展人工智能伦理影响评估，识别和应对潜在伦理风险。建立内容安全审查机制，模型生成的答复内容符合法律法规和社会公德。4.8可持续发展，迭代更新建立持续优化机制，根据用户需求和业务发展，不断迭代更新智能客服系统和知识库，实现长期有效运行。5建设过程5.1需求调研和分析通过市场研究、用户访谈及竞品分析等形式，识别核心应用场景(见附录A)、服务对象及相关的各类技术指标，收集功能性与非功能性需求，形成需求规格说明书，明确系统服务对象需求和建设目标。5.2规划和设计智能客服系统宜考虑应用场景和服务对象，对应用系统功能进行规划和设计。3可溯源知知识库系统运营直查预约安全管理规范智能直通地域识别图1智能客服系统总体架构架构组成如下。a)基础环境层包含基础设施、系统软件环境、网络设备、存储系b)数据层包括知识库数据来源以及智能客服系统服务过程中需要的业务数据以及产生的运营数运营数据等。c)应用层包括为智能客服系统直接服务、为服务提供支撑的应用系统，以及服务过程需要实时调取的知识库。应用系统功能包括基础功能以及根据场景需求不同提供扩展功能。应用支撑系统包括智能支撑系统、统一运营系统、知识管理系统、语料管理系统以及聚合联通系统。知识知识库等。d)服务对象包括自然人、法人及非法人组织。助手等。5.3基础准备5.3.1环境准备基础环境层宜考虑如下因素：a)基础设施：保障计算环境的持续性与高可用性，相关设计与验收建议依据GB/T2887等进行，一体式计算机、通用服务器等宜符合对应的政府采购需求标准；4c)数据库、操作系统等宜符合对应的政府采购需求标准；d)基础网络：具备高带宽、低延时、高可靠性与良e)数据存储系统：配置大容量存储设备，可采用分布式存储系统方案，并设计高效的数据访问与缓存策略，同时建立数据备份机制与灾难恢复方案；雷、防电磁干扰、供配电安全及门禁控制等要求，构建完5.3.2知识准备知识准备要点如下。a)语料准备：建立规范化的语料采集与加工流程。明确权威数据源清单，确保来源的可靠性、权威性与可溯源性；对原始数据进行清洗、去重、格式标准化及知识单元切分等容进行合规与安全审查，符合相关法律法规与信息安全要求。b)数据质量管理：建立数据质量监控与评估机制，从完整性、准确性、时效性、一致性等维度对入库数据进行校验。对过期、失效、错误的政策或办事指南数据，建立及时的更新或下架流程。c)元数据管理：对所有数据资源建立统一的元数据标准，清晰描述数据来源、所有权、更新周期和质量等级。5.3.3知识加工将数字政府相关政策、办事指南、工作经验、官方口径答复以及其他可溯源的知识能知识模型进行程序化处理，加工成为智能客服系统提供问题答案、知识解读以及专业知识业务协同和专业分析模型的知识集合。知识加工形成知识库体系、字段属性见附录B。5.4应用开发5.4.1应用系统基于应用支撑系统开发与用户交互的智能客服系统，交互功能包括但不限于文本识别、智能引导、直通导办。功能描述见附录C。5.4.2应用支撑系统5.4.2.1智能支撑系统5.4.2.1.1智能客服系统能力管理模块为智能客服系统提供与服务需求相关的能力调用管理，包括不限于业务系统、处理类工具系统、信息调用类工具、语音服务、大语言模型等能力调用，为用户提供可视化的能力配置界面。语音交互按照GB/T36464.3的有关要求。5.4.2.1.2智能客服系统知识支撑模块为智能客服提供与服务需求相关的知识支撑管理，包括知识同步、知识组功能。55.4.2.2大语言模型应用与治理模块当采用大语言模型提供生成式应答服务时，宜建立专门的应用与治理模块，功能要求如下。a)技术路径选择：宜采用检索增强生成(RAG)、模型微调等技术路径，将模型回复严格限定在权威、可信的政务知识库范围内，以提升答案的准确性和可靠性。b)答案溯源机制：对于所有由模型生成的摘要性、解释性答案，按答案中的每一段，逐段在用户界面清晰展示其引用的知识来源(如政策文件具体条款、办事指南原文链接),并提供一键追溯到知识来源中的具体段落的功能；符合GB45438—2025的第5章和第6章的规定。进行实时研判。对于置信度低或无法从知识库溯源的内容，予以拦截或转为模板化、引导式回5.4.2.3知识管理系统5.4.2.3.1知识加工模块提供知识长期维护运营功能，包括知识采集、录入、审核、发布的基础功能，5.4.2.3.2知识管理模块提供知识管理模型包含以国家级到属地的跨层级、跨地域、跨行业、跨类型的谱自动化构建和更新服务。5.4.2.4统一运营系统5.4.2.4.1交互数据运营模块提供交互数据包括咨询、访问、评价的数据台账记录功能，还提供对于交互数练的功能，包括数据研判、研判结果聚类、结果优化等功能，根据质量研判指标案是否正确匹配了该问题进行跟踪管理。5.4.2.4.2知识运营模块提供知识新增、纠错、下架等基础运营功能，根据知识库智能化应用需求提供5.4.2.4.3决策分析模块提供对于交互数据的基础数据统计分析功能，根据多渠道建设以及集约化建设情况灵活选择单个或者多个智能客服数据进行统计分析。基于用户数据、运营数据对数字政府热点、堵点进行可视化分析，并提供决策报告的自动生成功能。5.4.2.5语料管理系统5.4.2.5.1语料处理模块包括预处理、自动化标注和自动切片拆分等关键功能，模型训练所需的基础语料数据及时更新、精6细加工和有效管理。5.4.2.5.2语料管理模块包括语料的采集、定期更新、安全存储以及高效检索等基础功能。5.4.2.6聚合联通系统5.4.2.6.1意图分发索引模块对上级“聚合联通”请求的数据供给，以及下级数据动态请求获取，并记录跟踪用户知识库匹配质量和用户评价数据。5.4.2.6.2系统对接管理模块系统宜预留各类部署接口，保证系统的可扩展性。多渠道对接后，多媒体应用和实体服务一体化按照GB/T43045.1的有关要求。a)提供以下系统对接接口：1)地图对接接口；2)业务办理接口；3)业务预约接口；4)业务查询接口；5)聚合联通知识召回接口；6)聚合联通意图分发接口；7)投诉建议系统对接接口。b)互联网渠道对接接口：1)网站服务接口；2)移动应用服务接口(App);3)小程序服务接口。c)电话语音渠道对接接口：1)自动语音应答系统(IVR)接口；2)人工座席服务系统接口。d)实体渠道对接接口：自助服务终端接口。5.5系统测试进行全面评价。记录并修复缺陷，生成测试报告，系统达到上线标准。5.6部署上线将系统正式发布至生产环境。工作包括服务器配置、数据库迁移、域名备案，以及灰度发布。部署后监控系统运行状态，制定回滚计划以应对突发问题，并通知用户完成切换。5.7信息安全管理5.7.1系统安全智能客服系统的安全符合GB/T20271中安全保护等级的通用技术要求。系统宜按照7GB/T22239要求定期开展等级保护测评，确保系统持续符合相应安全等级保护要求，以满足安全物理5.7.2数据安全在数据的全生命周期中，采取与其安全风险等级相适应的严格技术和管理措施，以保护个人信息安5.7.3模型安全5.7.3.1对抗性攻击防范系统具备对常见对抗性攻击的防范能力，包括但不限于：a)提示词注入防护：建立输入过滤与内容审查机制，能够识别并拦截试图篡改系统指令、诱导模型生成违规内容或泄露敏感信息的恶意提示；b)数据与模型污染防护：在模型训练与微调阶段，对训练数据进行严格的筛选与清洗，以防止其被恶意或有偏见的数据污染。5.7.3.2内容安全审查建立“智能初审+人工复核”的内容安全审查机制，模型生成的答复内容不含违法违规、违反社会公德或不符合主流价值观的信息。符合GB/T45654的安全要求。对敏感或高风险领域的问答，宜提升人工审核的介入权重。5.7.3.3生成式服务合规遵循GB45438—2025的要求，满足生成合成内容标识等要求。5.7.4伦理安全5.7.4.1伦理影响评估在智能客服系统立项及设计阶段，宜开展人工智能伦理影响评估，符合有关管理办法的要求。5.7.4.2责任界定与追溯建立完善的责任追溯机制。对于因系统提供错误信息、服务中断或数据泄露等问题对服务对象造成损害的，能依据系统日志、操作记录等信息，快速定位责任主体，并依据事先确定的责任框架进行处置。5.7.5安全审计建立全面的安全审计制度，对系统操作、内容输入、内容输出等行为进行日志记录与分析。6运营维护6.1运营管理6.1.1持续优化机制建立基于用户行为数据的持续优化闭环机制。通过对用户问题、高频疑难问题、服务堵点、差评工单等进行常态化、智能化的深度分析，驱动知识库的完善和AI模型的迭代，更要将洞察结果作为输8入，推动相关政务服务事项的流程再造和业务协同优化。6.1.2知识协同运营用户提出知识库回复范围外的问题，智能客服系统需要对此类问题进行跟踪，知识运营团队通过协同业务部门专家进行答案补充。6.2运营保障6.2.1总体要求系统运营方提供全时段的安全灾备支持与常态化运营保障。运营团队涵盖数据采集、知识运营、数据分析、系统运营及跨部门协调管理等必要角色。6.2.2知识维护更新宜根据知识内容变化情况及时进行更新，主要包括但不限于：遗漏等情况；b)优化训练：在知识内容使用过程中出现重复、冲突、错误或遗漏时进行优化训练；c)知识下架：在知识内容超出有效期且无更新必要或知识内容不具备使用价值时进行下架处理。6.2.3系统交互数据运营系统对服务过程中产生的各类数据进行运营与分析，具体包括以下内容：a)用户咨询匹配情况研判：采用技术手段，对交互数据的匹配情况进行全量分析与研判，具体包括精准匹配、多个答案匹配、错误匹配、无匹配答案及无响应等情形(情形说明见附录D);b)研判结果核验与归集：对技术研判结果进行人工核验确认，并依据不同匹配情形对数据进行聚类与归集；c)匹配问题优化处理：对多个答案匹配、错误匹配等问题进行重新标注与纠正，对无匹配答案的情形进行答案补充，并对无响应数据进行分析与处理；d)用户评价数据分析：对用户满意度评价数据进行深入分析，以评估智能客服系统的服务质量，并据此实施相应的运营调整；e)业务数据趋势分析：对用户咨询数据进行分析，以识别业务趋势、挖掘用户需求及发现潜在问题。6.3质量评估系统建立常态化的服务质量监控与敏捷评估机制，具体要求如下：a)测评频率：针对首次交互解决率、答案准确率、用户满意度等核心服务质量指标(见附录E),测评周期不超过一个季度，对系统综合性能、安全性及无障碍符合性的全面测评，每年至少开展一次；b)监控机制：通过部署自动化监控工具，对关键服务指标进行持续实时监控，并设置合理的预警阈值，及时发现服务异常并作出响应。9(资料性)智能客服系统应用场景智能客服系统应用场景包括但不限于以下场景。a)政务咨询：通过智能客服系统提供即时解答服务，包括政策解答、办事指南和常见问题等知识的自动回复。b)边聊边办：在对话中直接触发简单的业务办理流程。引导用户输入信息，完成电子证照申请、查询和缴费服务等业务的智能办理。c)精准推送：通过智能客服系统实现从政策推送到证照提醒的精准触达与主动服务。d)诉求受理：通过智能客服系统接收投诉和征集建议。e)政策解读：通过智能客服系统深入解释政策意图和实施细则。f)知识查询：通过智能客服系统提供专业知识和信息查询支持。g)决策辅助：通过智能客服系统分析各类数据、紧急诉求智能识别与预警，为政府决策提供数据分析和建议。h)工作助手：通过智能客服系统为内部工作人员高效处理业务提供辅助支撑服务。(资料性)智能客服系统知识库体系说明智能客服应用开发核心系统见表B.1所示。表B.1智能客服系统知识库体系说明链接、入库时间责任部门口径知识库存储经过人工严格校验和确认时间原文链接、入库时间行业知识库时间问答知识库关于社会主流价值观与正确导向的文本语料资源集合关联政策、关联事项、原收录来自其他可靠、权威来源(如(资料性)智能客服系统应用功能说明智能客服系统应用功能说明见表C.1。表C.1智能客服系统应用功能说明功能类别文本识别智能引导自动回复地域识别识别用户问题中的地域信息，结合知识库提识别敏感词并提供信息屏蔽的能力提供用户在线满意度评价并收集用户反馈的能力多渠道服务意图识别理解用户通过自然语言所表达的深层意图或目的多轮对话多媒体答案自动回复内容支持文字、图片、音频、视频、链接、文件等多种形式基于用户意图实时解读知识库，生成解读答案并提供引用的知识段落，答案中每一段每一项都逐个标识出依据索引，并