数智赋能构建科技助老新范式

（来源：中国劳动保障新闻网）

转自：中国劳动保障新闻网

随着人口老龄化进程不断加快，老干部工作作为服务老龄事业的重要一环，正面临需求日益多元、管理日趋精细的全新挑战。以数字化转型破解老龄事业发展难题，不仅是提升老干部服务管理水平的必由之路，更是积极响应国家老龄化战略、深入践行以人民为中心的发展思想的生动实践。

数据信息智能整合，打造人工智能服务平台。传统老干部服务模式多停留于“需求提出后再响应”的被动层面，不仅存在响应滞后问题，服务时效性也难以保障。为此，应以数字思维为核心牵引，搭建集全维度数据采集与智能分析于一体的人工智能服务平台，整合党建、健康、文体活动等多源信息，将老干部的碎片化需求转化为系统性服务方案，构建精准高效的服务中枢。依托大数据技术，对政府官网、社交媒体及全网开源资讯进行动态监测，精准捕捉与老干部工作相关的政策动态、活动热点及社会热搜趋势。通过对前沿领域的动态捕捉与主题化内容策划，以专业内容供给与创新呈现形式，激发特定群体的参与活力。兴趣图谱精准生成，通过平台深度分析老年人线上行为及活动参与数据，构建涵盖健康养生、文化娱乐、党建学习等多维度的兴趣图谱。服务方案智能优化，数字化转型改变了传统依赖人工收集与经验决策的落后模式，实现了工作效率的跃升。传统方式下，信息整理耗时耗力且易出现疏漏，而人工智能服务平台的应用，大幅提升了信息处理速度与分析精度，缩短了工作周期，推动服务从“经验驱动”转向“数据驱动”，真正做到“按需服务”，提升老干部满意度。

资源服务精准匹配，满足个性化需求。传统老干部工作模式中，决策过程常依赖个人经验与主观判断，缺乏科学依据，难以精准响应老干部的实际需求。为此，需深入挖掘老干部需求的相关数据，推动决策方式从经验主导向数据驱动转变，实现服务更加精准，切实提升老干部的获得感与幸福感。兴趣爱好智能推荐，以兴趣图谱为基础，为老干部定制个性化文体活动方案。为喜爱书法的老同志推送全国书法动态、本地名家讲座信息，帮助其把握行业前沿，促进交流切磋与技艺提升；为偏好体育的老同志推荐门球、乒乓球等赛事安排，便于按兴趣和时间选择性参与。学习健康讯息精准推送，在知识快速迭代的今天，老干部学习需求旺盛。平台依托数据分析，整合全网优质学习资源，实现内容精准推送。为热衷传统文化的老干部优先推荐国家老年大学“中国诗词鉴赏”“书法艺术赏析”等课程，内容契合兴趣、丰富多元，实现“老有所学、学有所乐”。同时，平台打造专属“健康管家”，实时抓取权威医疗健康知识，融合体检数据、就医记录等多源信息，借助人工智能算法预警健康风险，主动生成个性化健康管理方案，做到疾病早发现、早干预，有效提升老干部工作的现代化治理水平。为了让老干部和工作人员及时了解全国范围内的最新资讯和优秀经验，平台智能抓取技术，依托动态抓取工作平台、行业媒体等多渠道信息，经过人工智能筛选与结构化处理，生成图文并茂的资讯早报并进行推送。此外，实时收录全国各地在老干部党建工作、文化活动开展等方面的优秀经验，为开展相关工作提供借鉴参考，促进老干部工作经验的共享与创新发展。

人机分析高效协同，实现科学有效决策。在老干部工作领域，构建科学高效的决策体系至关重要。通过建立数据共享与协同机制，为相关工作提供坚实的数据支撑，提升决策的科学性与有效性。以人机协同为重要路径，构建“人工智能分析+人工校验”的双轨机制。在这一机制中，智能算法挖掘数据背后的规律，能够分析并为工作进一步提质增效；老干部工作者则凭借专业知识和实践经验，对分析结果进行精准研判与把关。解放人力，提升效能。在传统老干部工作中，活动通知发送、反馈收集、数据统计等机械性事务占据了工作人员大量的时间和精力。借助智能分析技术，将此类重复性、流程化任务交由人工智能处理，实现工作流程自动化。精准把关，确保质量。宣传内容是老干部工作的重要窗口，其合规性和准确性直接关系到工作的形象和效果。为了确保宣传内容质量，通过平台对宣传内容实施全流程监测管控，自动从源头确保合规；后期实时监测追踪，发现问题即时预警并支持快速修正，严防发布风险；同时全面排查社交媒体历史内容，消除潜在隐患。系统词库实现动态更新，融合行业最先进的大模型技术，实现精准排查。搭建载体，发挥余热。老干部队伍中拥有丰富人才资源，他们经验丰富、专业扎实，在基层治理、政策建言等方面具有独特优势。为充分发挥其作用，积极搭建“银龄智库”，建立跨区域、跨部门的经验共享机制。例如，组织曾从事劳动人事争议调解的退休干部，协助企业化解劳资纠纷。通过这类方式，既能为社会与企业排忧解难，也能让退休干部继续发光发热，实现新时代下的老有所为。

“用心用情，精准服务”，从老干部工作到医疗、养老等民生领域，人工智能的深度应用正在重塑服务形态，提升服务质感。打造人工智能服务平台，不仅是为老干部提供更便捷、更精准的服务，更是以科技赋能推动社会治理现代化的生动实践。

《 学习时报 》（ 2025年11月14日 第 03 版 ）

https://paper.studytimes.cn/cntheory/2025-11/14/content_9954586.html