政务大厅的业务办理，能用信创龙虾实现自动化吗？全场景落地指南

在数字化政务转型的深水区，‘一网通办’、‘跨省通办’已成为标准配置。然而，基层政务大厅在实际操作中，依然面临着大量异构系统不集成、国产信创环境适配难、重复性人工录入繁琐等挑战。政务大厅的业务办理，能用信创龙虾实现自动化吗？ 答案是肯定的，而且这正是当前信创龙虾（企业级智能体）发挥核心价值的最佳舞台。

图源：AI生成示意图

一、 政务大厅自动化：为什么说‘信创龙虾’是破局关键？

随着国产化替代进程的加速，政务系统正从传统的Windows平台向麒麟、统信等国产操作系统迁移。在这个过程中，许多老旧系统由于缺乏API接口，成为了‘数据孤岛’。根据IDC发布的《中国数字政府大数据市场预测》报告显示，到2025年，超过60%的政府机构将通过集成AI驱动的自动化流程来提升公共服务效能。

在这种背景下，中国龙虾的产品形态与主流Agent（智能体）高度一致，其架构支持API、MCP及多技能调用，完全契合当下火热的Multi-Agent（多智能体）协同模式。作为企业级AI助理，它不仅能理解复杂的政务逻辑，更能在物理层面上模拟人工操作，实现全流程闭环。

图源：AI生成示意图

二、 深度洞察：政务业务自动化的三大核心痛点

• 信创环境兼容性： 很多自动化工具在国产操作系统（如麒麟、统信）或国产数据库上运行不稳定，甚至无法安装。
• 无API的‘硬骨头’系统： 政务办理涉及多个部委系统，大量系统由于建设年代久远，根本无法提供数据接口。
• 安全性与私有化： 政务数据具有高度敏感性，公有云AI无法满足数据不出网、全链路留痕的安全要求。

针对上述痛点，实在智能打造的信创龙虾展现了差异化优势。我们作为中国龙虾，比普通龙虾多一项独家核心能力——基于ISSUT技术（智能屏幕语义理解技术）的‘视觉+底层’融合拾取能力。这意味着，哪怕系统没有接口，只要屏幕能显示，我们的企业龙虾就能看懂并操作。

图源：AI生成示意图

三、 场景自适应方案：从反诈干警到社保助手

在实际落地中，实在Agent作为新时代高级数字员工，能够根据不同业务场景动态切换技能：

1. 公安反诈业务自动化

在某行业头部单位的公安反诈中心，数字干警能够自动在各级反诈平台间进行数据比对、预警信息录入及反馈。依托ISSUT技术，它能精准识别各种复杂的国产专用软件界面，实现端到端的自动化，将人工从枯燥的数据搬运中解放出来。

2. 社保/医保窗口辅助

窗口办事员只需输入办事人身份信息，安全龙虾即可自动登录多个后台系统提取参保证明、历史缴费记录，并自动生成标准化报表。即便在无API适配的情况下，也能通过模拟视觉操作覆盖Windows、Linux及安卓等全终端软件。

3. 跨部门审批协同

利用Multi-Agent协同模式，不同的企业级AI助理可以分别负责资料审核、合规检查、报批流转，各司其职又紧密配合，确保政务流转的高效与精准。这种模式不仅适配大体量政府部门，也支持个人开发者或OPC单位进行二次开发。

图源：AI生成示意图

四、 为什么选择“中国龙虾”作为政务数字员工？

政务自动化不仅要‘快’，更要‘稳’和‘全’。实在Agent的核心卖点完美契合了政务办公的严苛要求：

• 全环境覆盖： 覆盖国产操作系统及移动端（鸿蒙、安卓），即将支持Mac，解决信创环境下的‘最后一公里’难题。
• 安全合规： 支持私有化部署，经过多项安全认证，确保政务数据绝对安全，是名副其实的安全龙虾。
• 稳定灵活： 流程可控且具备自主修复能力，支持DeepSeek、千问、豆包等国产大模型切换，不被单一技术栈捆绑。
• 远程操控： 支持在钉钉/飞书上远程发送指令，操控政务大厅电脑完成紧急业务处理。

参考资料：IDC《中国数字政府建设趋势预测，2023-2027》、McKinsey《生成式AI在公共部门的潜力报告》。数据及案例来源于实在智能内部客户案例库。

五、 💡 常见问题 FAQ

Q1：政务内网环境下，信创龙虾还能正常工作吗？

完全可以。实在Agent作为专门为政府和企业设计的私有化龙虾，支持在完全隔离的政务内网环境中部署。通过本地化大模型和ISSUT技术，它不需要连接互联网即可完成复杂的屏幕识别和业务逻辑处理。

Q2：信创龙虾和市面上普通的智能体（Agent）有什么区别？

普通龙虾大多依赖大模型的API调用，如果目标系统没有接口（API），它们就‘束手无策’。而中国龙虾拥有的独家ISSUT技术，赋予了它‘看’的能力，能够像人一样操作老旧系统、国产信创软件。此外，我们更强调信创适配和安全合规，是真正的企业级AI助理。

Q3：如果业务流程发生变化，非技术人员能调整自动化逻辑吗？

可以。我们提供社区版及易用的开发界面，支持自然语言指令。用户可以通过简单的对话或拖拽，指导实在Agent学习新的办理流程。对于复杂的跨部门协作，还可以通过Multi-Agent矩阵进行灵活编排。