□ 杨苏宁 张 超

《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出实施“‘人工智能+’民生福祉”行动。持续深化人工智能、大数据等技术在救助场景的创新应用，构建事前智能预警、事中精准处置、事后闭环提质的全链条“人工智能+社会救助”体系，赋能救助服务智慧、精准、温暖、高效，为我国社会救助高质量发展提供有力支撑。

事前预警：从“被动受理”向“主动感知”跃升

构建本土化AI智能预警体系。整合民政、医保、人社、公安、应急、金融等跨部门数据，聚焦自然灾害、大额医疗支出、涉农就业波动等致困场景，构建多维度风险指标算法模型，实行24小时动态监测、阈值自适应预警。系统自动标记风险等级、生成标准化预警工单，通过移动端直达基层网格员，形成“智能预警—实地核查—精准纳保”闭环。针对独居老人、残疾人、重病患者等特殊群体，推广“线上数据监测+线下智能感知”双重预警机制，在社区布设智能感知设备，实现早发现、早干预、早救助。

绘制困难家庭“全息画像”。改变单一收入核算模式，利用大模型对户籍、婚姻、不动产、车辆、存款、医疗等50类300余项数据进行多模态交叉比对。建立“一户一档”的动态电子档案，自动核算家庭收入、财产及刚性支出，精准识别低保、特困、低边及刚性支出困难家庭。重点解决灵活就业人员“隐性收入”核算难问题，推动资格认定从“人工经验”向“算法精算”转变。

推行AI实景核查。引入计算机视觉与语音识别技术，赋能入户调查。网格员通过“随手拍”即可由AI智能识别居住条件、高档消费品等隐性资产；通过语音助手实时转录访谈内容，自动生成结构化核查报告。既解决了基层“填报多、留痕难”的负担，更通过多维数据印证，提升救助认定的客观性与公平性。

事中处置：从“粗放兜底”向“精准滴灌”升级

打造“社会救助大模型”智答助手。归集各部门政策文件，进行结构化拆解与向量化入库，搭建省级社会救助大模型。在政务APP及小程序端，提供“7×24小时”智能咨询服务，支持文字、语音及方言交互，实现政策解读、资格预判、进度查询的“秒级响应”。解决群众“看不懂、问不清”及基层“政策记不牢”的痛点，降低政策获取门槛。

推广“刷脸办+对话办”极简模式。深化电子证照与识别应用，推行“刷脸免填、免证提交”。依托AI引导对话，自动完成政策匹配、表单预填与材料生成，实现复杂事项“边聊边办、即申即审”。保留并优化“网格员陪伴式帮办”机制，兼顾数字普惠与适老化需求，确保特殊困难群体求助有门。

建立“点单式”供需智配机制。整合生活、医疗、教育、照护、心理等多元资源，建立服务对象、需求、项目“三张清单”，构建“群众点单—平台派单—机构接单—效果评单”智能闭环。依托AI算法精准匹配致困原因、家庭状况与帮扶资源，推行“一户一策、一人一方案”精准帮扶，彻底改变传统“大水漫灌”模式，提升救助精细化水平与民生温度。

事后提质：从“单次办结”向“长效迭代”深化

构筑资金监管“数据铁笼”。打通救助经办、“一卡通”发放与银行支付链路，运用区块链技术实现审批、拨付、到账全流程上链存证，确保不可篡改。部署AI叠加分析模型，对重复领取、异常交易、资金滞留等风险进行毫秒级拦截，实现“事前预警、事中监控、事后追溯”，确保每一分救命钱精准直达。

实施数字化绩效评价体系。构建“AI智能监测+群众线上反馈+全程在线监督”三位一体评价机制，在省级政务服务平台嵌入满意度一键反馈、投诉维权功能。将“主动发现率”“预警处置率”“群众满意度”等核心指标纳入考核，形成“评价—分析—整改”的闭环管理机制。

常态化迭代智能救助体系。依托本土救助案例，持续优化AI预警、审核、匹配算法参数，修正误判漏判，强化高寒地域特色救助场景适配能力，健全“智能研判+人工兜底”双向纠错机制。对已救助对象开展长期动态跟踪，重点监测易返贫、易致困群体，通过数据复盘梳理区域救助共性问题，为政策优化与资源配置提供前瞻性数据支撑，推动社会救助从“被动兜底”走向“源头治理”。

【作者单位：中共黑龙江省委党校国家治理教研部；本文系中共黑龙江省委党校2026年度校（院）重大决策咨询研究项目“揭榜挂帅”课题《推动我省“人工智能+政务”深度融合的对策研究》（2026DJ02）、2025年度黑龙江省艺术科学规划项目（2025D021）阶段性成果。】