迈向智慧救助 AI大模型驱动社会救助数字化转型的实现路径研究

摘要：社会救助是兜底民生保障的基础性制度安排，数字化转型是提升救助精准性与效能的关键路径。本文以匡亚林、蒙春雨（以下简称“蒙匡”）关于AI大模型驱动社会救助数字化转型的研究为核心线索指出：AI大模型通过重构需求识别、资源配置、服务供给与绩效评估四个环节，为从“经验救助”向“智慧救助”跃迁提供了技术支撑。研究提出“数据—算法—场景—制度”四维协同的实现路径，强调在强化多源数据融合与隐私保护的前提下，以受助者需求为中心的算力部署、模型微调与业务重组，最终通过制度供给与基层能力建设保障转型可持续。文章认为，智慧救助的核心不只是技术升级，更是治理逻辑从被动响应向主动预警、从事项办理向生命周期服务的转变。

关键词：智慧救助；AI大模型；社会救助；数字化转型；数字治理

一、引言

社会救助承担着保障困难群众基本生活、防范规模性返贫与促进社会公平的重要功能。传统救助模式在对象识别、待遇核定与动态管理上高度依赖人工经验与静态信息，存在发现不及时、供需错配、跑动频繁等痛点。随着人工智能尤其是大语言模型（AI大模型）在自然语言理解、多模态数据处理与知识推理方面能力提升，社会救助的数字化正从信息记录与流程上网，进入以智能研判与主动服务为特征的“智慧救助”阶段。蒙匡的相关研究系统讨论了AI大模型嵌入社会救助的实现逻辑与路径，为理解这一转型提供了可操作的分析框架。

二、从数字救助到智慧救助：转型的逻辑跃迁

传统数字救助主要解决“数据上得来、业务跑得通”的问题，强调系统建设与信息共享；智慧救助则强调“数据用得好、需求判得准、服务送得到”。这一跃迁体现在三方面：其一，识别逻辑由被动申请转向主动发现，通过对多部门数据的关联分析与风险建模，提前锁定潜在困难群体；其二，供给逻辑由统一配给转向个性化匹配，依据家庭结构与致困原因生成组合式救助方案；其三，治理逻辑由事项管理转向生命周期服务，覆盖预警、受理、审核、帮扶与回访全过程。AI大模型在其中承担语义解析、政策问答、材料辅助审核与个案摘要生成等角色，使基层人员从繁复的信息处理中释放出来，将精力投入专业判断与人文关怀。

三、AI大模型赋能社会救助的关键环节

（一）需求识别：从碎片信息到综合画像。大模型可对低保申请材料、入户走访记录、热线工单等非结构化文本进行要素抽取与情感分析，结合结构化数据形成家庭困难画像，提高隐性困难群体的发现率。

（二）政策匹配：从人找政策到政策找人。通过对救助政策文本的结构化解析，大模型可辅助生成政策适配建议与办事指引，减少因信息不对称造成的漏保与错保。

（三）服务供给：从单一物质救助到综合帮扶。依托大模型的知识整合能力，可将医疗、教育、住房、就业等专项救助资源与慈善力量进行链接，形成“物质+服务”的救助组合。

（四）绩效评估：从结果统计到过程监测。通过对服务记录与反馈文本的语义分析，辅助识别救助过程梗阻与满意度风险，为政策优化提供依据。

四、“数据—算法—场景—制度”四维协同的实现路径

蒙匡的研究强调，智慧救助不能停留于单点技术试验，而需构建协同推进路径。第一，数据维度：推进民政与医保、人社、残联等部门数据的高质量汇聚，建立分级分类授权与隐私计算机制，确保“可用不可见”。第二，算法维度：在通用大模型基础上进行领域微调，注入救助政策知识与伦理约束，设置人工复核与申诉通道，防范模型偏见与错误建议。第三，场景维度：优先选择高频、低风险、强需求场景试点，如政策智能问答、申请材料预审、走访记录摘要与返贫风险预警，形成可复制样板。第四，制度维度：明确AI辅助决策的责任边界，完善数据安全、算法审计与服务质量评估制度，并通过基层培训提升工作人员的数字素养与人机协作能力。

五、风险审视与保障机制

AI大模型应用于社会救助须警惕三类风险：一是数据风险，困难群体信息敏感度高，需严格落实最小必要原则与全流程留痕；二是算法风险，模型可能放大既有数据偏差，导致对特定群体的识别低估，应建立偏差监测与纠偏机制；三是伦理风险，救助关乎基本权益，应坚持“机器辅助、人来决定”，保留个案裁量与人文关怀空间。相应地，需健全组织保障、资金保障与人才保障，将智慧救助纳入数字政府建设整体规划，避免重复建设与“技术空转”。

六、

迈向智慧救助的关键，不在于模型参数多大，而在于能否以受助者需求为中心重组数据、算法、场景与制度。AI大模型为社会救助数字化转型提供了新的技术支点，但唯有坚持人本导向、风险可控与制度适配，才能把技术能力转化为困难群众可感可及的服务效能，实现从“能办事”到“办好事”的深层转变。蒙匡的研究为这一进程提供了具有启发意义的路径设计，后续仍需在地方实践中检验与丰富。

参考文献：[1]匡亚林,蒙春雨.迈向智慧救助:AI大模型驱动社会救助数字化转型的实现路径研究[J].（原文刊载于相关期刊，人大复印报刊资料全文转载）