资料1　村民不会用怎么办

F县把社保查询、农事服务和矛盾上报接入移动端，但部分老人和信号较弱村寨使用困难。这是某省调研组在围绕“数智治理的效能与边界”开展调研时记录的一个切面。调研人员先看现场，再查政策和工作记录，最后分别同管理部门、一线人员与服务对象交流。几类信息相互印证后，一个基本判断逐渐清晰：数智技术进入基层，要以解决群众问题为尺度，同时守住数据安全、算法公平、人工复核和适老普惠边界。

从表面看，这项工作并非没有基础：制度在逐步完善，设施和平台也在建设，基层干部付出了大量努力。真正的难点在于，若把线上办理当成唯一入口，技术便利可能转化为新的不便。有的环节只计算投入和完成数量，却较少追踪实际使用；有的部门分别设置指标，单项要求都有理由，叠加到一线却出现时间冲突、责任交叉和信息重复；还有的措施在常态条件下运转顺畅，遇到突发需求便暴露出预案不细、资源不能快速调度等问题。

调研组没有急于给出结论，而是把部门台账、现场走访和群众感受放在一起比对。大家发现，单个环节看似都有负责人，衔接处却最容易出现空白。研究人员提出，分析公共问题不能停留在“有”或“没有”的二分判断上，还要追问覆盖是否精准、过程是否顺畅、结果是否可持续、风险是否可控制。只有沿着完整链条观察，才能判断问题究竟出在资源不足、流程不合理，还是权责与激励没有对齐。

针对这些情况，当地开始保留窗口和代办服务，组织数字辅导员进村，用方言图示简化操作。专班把任务拆成若干可验证节点：先确认真实需求和适用对象，再明确牵头、协同和兜底主体；实施过程中同步记录时间、成本、异常情况和群众反馈；阶段结束后，不只看完成率，还复查效果、复盘未覆盖人群，并据此调整下一轮安排。对涉及多部门的事项，建立共同会商和一次反馈机制，减少群众多头询问、基层重复报送。

改变评价方式是改革的一部分。过去，工作总结常用“建成多少、开展多少、覆盖多少”说明成绩，这些数据重要，却不能单独等同于治理效果。新的评价框架增加了可达性、实际使用率、问题解决时长、重复发生率、服务对象感受等维度，并要求说明数据来源、统计口径和适用边界。无法量化的部分，则通过抽样回访、随机走访和典型事件复盘补充，避免只凭一张报表下结论。

村民说系统快不快很重要，遇到问题能不能找到人同样重要。这句话在座谈中引起共鸣。有人补充，基层最怕两种倾向：一种是把复杂问题简单化，用一个指标代替全部事实；另一种是把简单事情复杂化，以层层程序证明“重视”。真正有效的治理，应当让权责与资源匹配，让规则为行动提供稳定预期，也给具体情形留下依法依规处置的空间。

围绕云南实际，调研组把昆明主城区、滇中坝区、山区乡镇和边境县作了场景比较。城市社区人口密集、需求多样，往往需要跨部门快速协同；山区村落服务半径大、交通与网络条件差异明显，更需要线下兜底和流动服务；边境地区还要考虑语言沟通、季节流动和公共安全。场景不同，并不意味着标准可以随意降低，而是要求在守住底线的前提下选择更合适的实现路径。

一位参与政策评估的工作人员举例说，同样是“及时”，在普通咨询、紧急避险和困难救助中含义并不相同；同样是“覆盖”，信息发送到账号与当事人理解并采取行动也不是一回事。因此，政策指标必须和具体目标相连接。若目标是方便群众，就要测量群众付出的时间与成本；若目标是控制风险，就要检查薄弱环节和极端情形；若目标是形成长期能力，就要观察人才、机制与资金能否持续。

调研还发现，透明能够降低协作成本。当地逐步公开办事条件、责任边界、处理流程和反馈渠道，对暂时无法解决的事项说明原因和下一步安排。涉及个人信息、经营秘密或安全风险的内容，则依照权限最小化原则管理，不能因为追求数据集中而无限收集。工作人员认为，公开不是把所有数据都放到网上，而是让群众知道规则、让执行者知道责任、让监督者能够核验。

改革推进一段时间后，最先出现的变化并非某个醒目的数字，而是工作关系的调整：部门开始围绕同一问题共同设计流程，一线人员可以反馈不合理要求，群众提出诉求后能够看到处理节点。与此同时，新的难题也随之出现，例如跨部门数据怎样更新、协作成本由谁承担、创新试点如何避免成为长期例外。当地决定边实践边评估，成熟一项固化一项，对效果不佳的做法及时停止。

项目负责人把工作画成一条时间轴：需求从哪里提出，信息由谁确认，任务如何流转，结果向谁反馈，出现争议怎样纠正。过去被一句“加强协同”带过的内容，由此变成可以检查的节点。调研报告最后写道，数智技术进入基层，要以解决群众问题为尺度，同时守住数据安全、算法公平、人工复核和适老普惠边界。这不是要求所有地方采用同一种模式，而是提醒决策者建立共同的判断尺度：是否回应真实问题，是否符合职责权限，是否改善群众体验，是否经得起风险检验，是否能够在资源约束下持续运行。

资料末尾附有一张没有填写结论的观察表，栏目依次是“问题从何而来”“谁最受影响”“现有措施解决了什么”“还留下什么空白”“下一步由谁做”“如何确认已经解决”。负责同志解释，表格不是为了增加留痕，而是为了迫使工作回到问题本身。只有回答清楚这些问题，政策才不会停在文件里，改革也不会止于一次活动。

资料2　算法能否替干部作判断

乡镇平台根据历史数据标注风险线索，帮助网格员安排走访。这是市县联合专班在围绕“数智治理的效能与边界”开展调研时记录的一个切面。调研人员先看现场，再查政策和工作记录，最后分别同管理部门、一线人员与服务对象交流。几类信息相互印证后，一个基本判断逐渐清晰：数智技术进入基层，要以解决群众问题为尺度，同时守住数据安全、算法公平、人工复核和适老普惠边界。

从表面看，这项工作并非没有基础：制度在逐步完善，设施和平台也在建设，基层干部付出了大量努力。真正的难点在于，数据滞后、样本偏差和标签固化可能造成误判，基层也出现机械照单执行现象。有的环节只计算投入和完成数量，却较少追踪实际使用；有的部门分别设置指标，单项要求都有理由，叠加到一线却出现时间冲突、责任交叉和信息重复；还有的措施在常态条件下运转顺畅，遇到突发需求便暴露出预案不细、资源不能快速调度等问题。

进一步访谈显示，同一项措施在不同群体中感受并不相同。管理者看重覆盖率和完成率，执行者关心流程是否顺畅，群众则更在意问题能否在需要时真正解决。研究人员提出，分析公共问题不能停留在“有”或“没有”的二分判断上，还要追问覆盖是否精准、过程是否顺畅、结果是否可持续、风险是否可控制。只有沿着完整链条观察，才能判断问题究竟出在资源不足、流程不合理，还是权责与激励没有对齐。

针对这些情况，当地开始把算法定位为辅助工具，对重要事项设置人工复核、申诉纠错和责任追踪。专班把任务拆成若干可验证节点：先确认真实需求和适用对象，再明确牵头、协同和兜底主体；实施过程中同步记录时间、成本、异常情况和群众反馈；阶段结束后，不只看完成率，还复查效果、复盘未覆盖人群，并据此调整下一轮安排。对涉及多部门的事项，建立共同会商和一次反馈机制，减少群众多头询问、基层重复报送。

改变评价方式是改革的一部分。过去，工作总结常用“建成多少、开展多少、覆盖多少”说明成绩，这些数据重要，却不能单独等同于治理效果。新的评价框架增加了可达性、实际使用率、问题解决时长、重复发生率、服务对象感受等维度，并要求说明数据来源、统计口径和适用边界。无法量化的部分，则通过抽样回访、随机走访和典型事件复盘补充，避免只凭一张报表下结论。

干部认识到技术可以提示哪里要看，不能替代对具体人的理解。这句话在座谈中引起共鸣。有人补充，基层最怕两种倾向：一种是把复杂问题简单化，用一个指标代替全部事实；另一种是把简单事情复杂化，以层层程序证明“重视”。真正有效的治理，应当让权责与资源匹配，让规则为行动提供稳定预期，也给具体情形留下依法依规处置的空间。

围绕云南实际，调研组把昆明主城区、滇中坝区、山区乡镇和边境县作了场景比较。城市社区人口密集、需求多样，往往需要跨部门快速协同；山区村落服务半径大、交通与网络条件差异明显，更需要线下兜底和流动服务；边境地区还要考虑语言沟通、季节流动和公共安全。场景不同，并不意味着标准可以随意降低，而是要求在守住底线的前提下选择更合适的实现路径。

一位参与政策评估的工作人员举例说，同样是“及时”，在普通咨询、紧急避险和困难救助中含义并不相同；同样是“覆盖”，信息发送到账号与当事人理解并采取行动也不是一回事。因此，政策指标必须和具体目标相连接。若目标是方便群众，就要测量群众付出的时间与成本；若目标是控制风险，就要检查薄弱环节和极端情形；若目标是形成长期能力，就要观察人才、机制与资金能否持续。

调研还发现，透明能够降低协作成本。当地逐步公开办事条件、责任边界、处理流程和反馈渠道，对暂时无法解决的事项说明原因和下一步安排。涉及个人信息、经营秘密或安全风险的内容，则依照权限最小化原则管理，不能因为追求数据集中而无限收集。工作人员认为，公开不是把所有数据都放到网上，而是让群众知道规则、让执行者知道责任、让监督者能够核验。

改革推进一段时间后，最先出现的变化并非某个醒目的数字，而是工作关系的调整：部门开始围绕同一问题共同设计流程，一线人员可以反馈不合理要求，群众提出诉求后能够看到处理节点。与此同时，新的难题也随之出现，例如跨部门数据怎样更新、协作成本由谁承担、创新试点如何避免成为长期例外。当地决定边实践边评估，成熟一项固化一项，对效果不佳的做法及时停止。

基层实践还提醒人们，制度设计不能只考虑正常状态。人员变动、极端天气、网络中断、需求突然增加时，是否有备用方案，往往决定一项机制是真正可靠，还是只在展示时顺畅。调研报告最后写道，数智技术进入基层，要以解决群众问题为尺度，同时守住数据安全、算法公平、人工复核和适老普惠边界。这不是要求所有地方采用同一种模式，而是提醒决策者建立共同的判断尺度：是否回应真实问题，是否符合职责权限，是否改善群众体验，是否经得起风险检验，是否能够在资源约束下持续运行。

资料末尾附有一张没有填写结论的观察表，栏目依次是“问题从何而来”“谁最受影响”“现有措施解决了什么”“还留下什么空白”“下一步由谁做”“如何确认已经解决”。负责同志解释，表格不是为了增加留痕，而是为了迫使工作回到问题本身。只有回答清楚这些问题，政策才不会停在文件里，改革也不会止于一次活动。

资料3　研学热中的服务与监管

山区G村借助数字导览发展生态研学，客流增加带动民宿和农产品销售。这是基层观察员在围绕“数智治理的效能与边界”开展调研时记录的一个切面。调研人员先看现场，再查政策和工作记录，最后分别同管理部门、一线人员与服务对象交流。几类信息相互印证后，一个基本判断逐渐清晰：数智技术进入基层，要以解决群众问题为尺度，同时守住数据安全、算法公平、人工复核和适老普惠边界。

从表面看，这项工作并非没有基础：制度在逐步完善，设施和平台也在建设，基层干部付出了大量努力。真正的难点在于，课程同质化、未成年人安全、生态承载和个人信息收集引发家长讨论。有的环节只计算投入和完成数量，却较少追踪实际使用；有的部门分别设置指标，单项要求都有理由，叠加到一线却出现时间冲突、责任交叉和信息重复；还有的措施在常态条件下运转顺畅，遇到突发需求便暴露出预案不细、资源不能快速调度等问题。

项目负责人把工作画成一条时间轴：需求从哪里提出，信息由谁确认，任务如何流转，结果向谁反馈，出现争议怎样纠正。过去被一句“加强协同”带过的内容，由此变成可以检查的节点。研究人员提出，分析公共问题不能停留在“有”或“没有”的二分判断上，还要追问覆盖是否精准、过程是否顺畅、结果是否可持续、风险是否可控制。只有沿着完整链条观察，才能判断问题究竟出在资源不足、流程不合理，还是权责与激励没有对齐。

针对这些情况，当地开始村里联合学校、机构制定课程和安全清单，公开数据用途，实行预约限流。专班把任务拆成若干可验证节点：先确认真实需求和适用对象，再明确牵头、协同和兜底主体；实施过程中同步记录时间、成本、异常情况和群众反馈；阶段结束后，不只看完成率，还复查效果、复盘未覆盖人群，并据此调整下一轮安排。对涉及多部门的事项，建立共同会商和一次反馈机制，减少群众多头询问、基层重复报送。

改变评价方式是改革的一部分。过去，工作总结常用“建成多少、开展多少、覆盖多少”说明成绩，这些数据重要，却不能单独等同于治理效果。新的评价框架增加了可达性、实际使用率、问题解决时长、重复发生率、服务对象感受等维度，并要求说明数据来源、统计口径和适用边界。无法量化的部分，则通过抽样回访、随机走访和典型事件复盘补充，避免只凭一张报表下结论。

运营者认为数字体验要服务真实学习，不能让拍照打卡取代知识和责任。这句话在座谈中引起共鸣。有人补充，基层最怕两种倾向：一种是把复杂问题简单化，用一个指标代替全部事实；另一种是把简单事情复杂化，以层层程序证明“重视”。真正有效的治理，应当让权责与资源匹配，让规则为行动提供稳定预期，也给具体情形留下依法依规处置的空间。

围绕云南实际，调研组把昆明主城区、滇中坝区、山区乡镇和边境县作了场景比较。城市社区人口密集、需求多样，往往需要跨部门快速协同；山区村落服务半径大、交通与网络条件差异明显，更需要线下兜底和流动服务；边境地区还要考虑语言沟通、季节流动和公共安全。场景不同，并不意味着标准可以随意降低，而是要求在守住底线的前提下选择更合适的实现路径。

一位参与政策评估的工作人员举例说，同样是“及时”，在普通咨询、紧急避险和困难救助中含义并不相同；同样是“覆盖”，信息发送到账号与当事人理解并采取行动也不是一回事。因此，政策指标必须和具体目标相连接。若目标是方便群众，就要测量群众付出的时间与成本；若目标是控制风险，就要检查薄弱环节和极端情形；若目标是形成长期能力，就要观察人才、机制与资金能否持续。

调研还发现，透明能够降低协作成本。当地逐步公开办事条件、责任边界、处理流程和反馈渠道，对暂时无法解决的事项说明原因和下一步安排。涉及个人信息、经营秘密或安全风险的内容，则依照权限最小化原则管理，不能因为追求数据集中而无限收集。工作人员认为，公开不是把所有数据都放到网上，而是让群众知道规则、让执行者知道责任、让监督者能够核验。

改革推进一段时间后，最先出现的变化并非某个醒目的数字，而是工作关系的调整：部门开始围绕同一问题共同设计流程，一线人员可以反馈不合理要求，群众提出诉求后能够看到处理节点。与此同时，新的难题也随之出现，例如跨部门数据怎样更新、协作成本由谁承担、创新试点如何避免成为长期例外。当地决定边实践边评估，成熟一项固化一项，对效果不佳的做法及时停止。

调研组没有急于给出结论，而是把部门台账、现场走访和群众感受放在一起比对。大家发现，单个环节看似都有负责人，衔接处却最容易出现空白。调研报告最后写道，数智技术进入基层，要以解决群众问题为尺度，同时守住数据安全、算法公平、人工复核和适老普惠边界。这不是要求所有地方采用同一种模式，而是提醒决策者建立共同的判断尺度：是否回应真实问题，是否符合职责权限，是否改善群众体验，是否经得起风险检验，是否能够在资源约束下持续运行。

资料末尾附有一张没有填写结论的观察表，栏目依次是“问题从何而来”“谁最受影响”“现有措施解决了什么”“还留下什么空白”“下一步由谁做”“如何确认已经解决”。负责同志解释，表格不是为了增加留痕，而是为了迫使工作回到问题本身。只有回答清楚这些问题，政策才不会停在文件里，改革也不会止于一次活动。

资料4　一场网络舆情后的复盘

某便民小程序因身份核验失败引发网络讨论，有人质疑基层只认机器不认人。这是第三方评估组在围绕“数智治理的效能与边界”开展调研时记录的一个切面。调研人员先看现场，再查政策和工作记录，最后分别同管理部门、一线人员与服务对象交流。几类信息相互印证后，一个基本判断逐渐清晰：数智技术进入基层，要以解决群众问题为尺度，同时守住数据安全、算法公平、人工复核和适老普惠边界。

从表面看，这项工作并非没有基础：制度在逐步完善，设施和平台也在建设，基层干部付出了大量努力。真正的难点在于，起初部门只解释技术规则，未回应群众无法办事的实际困难，讨论持续升温。有的环节只计算投入和完成数量，却较少追踪实际使用；有的部门分别设置指标，单项要求都有理由，叠加到一线却出现时间冲突、责任交叉和信息重复；还有的措施在常态条件下运转顺畅，遇到突发需求便暴露出预案不细、资源不能快速调度等问题。

基层实践还提醒人们，制度设计不能只考虑正常状态。人员变动、极端天气、网络中断、需求突然增加时，是否有备用方案，往往决定一项机制是真正可靠，还是只在展示时顺畅。研究人员提出，分析公共问题不能停留在“有”或“没有”的二分判断上，还要追问覆盖是否精准、过程是否顺畅、结果是否可持续、风险是否可控制。只有沿着完整链条观察，才能判断问题究竟出在资源不足、流程不合理，还是权责与激励没有对齐。

针对这些情况，当地开始县里迅速开通人工通道，上门解决个案，公开说明整改并排查同类场景。专班把任务拆成若干可验证节点：先确认真实需求和适用对象，再明确牵头、协同和兜底主体；实施过程中同步记录时间、成本、异常情况和群众反馈；阶段结束后，不只看完成率，还复查效果、复盘未覆盖人群，并据此调整下一轮安排。对涉及多部门的事项，建立共同会商和一次反馈机制，减少群众多头询问、基层重复报送。

改变评价方式是改革的一部分。过去，工作总结常用“建成多少、开展多少、覆盖多少”说明成绩，这些数据重要，却不能单独等同于治理效果。新的评价框架增加了可达性、实际使用率、问题解决时长、重复发生率、服务对象感受等维度，并要求说明数据来源、统计口径和适用边界。无法量化的部分，则通过抽样回访、随机走访和典型事件复盘补充，避免只凭一张报表下结论。

复盘认为回应舆情的关键不是证明系统没错，而是先让群众的事有着落。这句话在座谈中引起共鸣。有人补充，基层最怕两种倾向：一种是把复杂问题简单化，用一个指标代替全部事实；另一种是把简单事情复杂化，以层层程序证明“重视”。真正有效的治理，应当让权责与资源匹配，让规则为行动提供稳定预期，也给具体情形留下依法依规处置的空间。

围绕云南实际，调研组把昆明主城区、滇中坝区、山区乡镇和边境县作了场景比较。城市社区人口密集、需求多样，往往需要跨部门快速协同；山区村落服务半径大、交通与网络条件差异明显，更需要线下兜底和流动服务；边境地区还要考虑语言沟通、季节流动和公共安全。场景不同，并不意味着标准可以随意降低，而是要求在守住底线的前提下选择更合适的实现路径。

一位参与政策评估的工作人员举例说，同样是“及时”，在普通咨询、紧急避险和困难救助中含义并不相同；同样是“覆盖”，信息发送到账号与当事人理解并采取行动也不是一回事。因此，政策指标必须和具体目标相连接。若目标是方便群众，就要测量群众付出的时间与成本；若目标是控制风险，就要检查薄弱环节和极端情形；若目标是形成长期能力，就要观察人才、机制与资金能否持续。

调研还发现，透明能够降低协作成本。当地逐步公开办事条件、责任边界、处理流程和反馈渠道，对暂时无法解决的事项说明原因和下一步安排。涉及个人信息、经营秘密或安全风险的内容，则依照权限最小化原则管理，不能因为追求数据集中而无限收集。工作人员认为，公开不是把所有数据都放到网上，而是让群众知道规则、让执行者知道责任、让监督者能够核验。

改革推进一段时间后，最先出现的变化并非某个醒目的数字，而是工作关系的调整：部门开始围绕同一问题共同设计流程，一线人员可以反馈不合理要求，群众提出诉求后能够看到处理节点。与此同时，新的难题也随之出现，例如跨部门数据怎样更新、协作成本由谁承担、创新试点如何避免成为长期例外。当地决定边实践边评估，成熟一项固化一项，对效果不佳的做法及时停止。

进一步访谈显示，同一项措施在不同群体中感受并不相同。管理者看重覆盖率和完成率，执行者关心流程是否顺畅，群众则更在意问题能否在需要时真正解决。调研报告最后写道，数智技术进入基层，要以解决群众问题为尺度，同时守住数据安全、算法公平、人工复核和适老普惠边界。这不是要求所有地方采用同一种模式，而是提醒决策者建立共同的判断尺度：是否回应真实问题，是否符合职责权限，是否改善群众体验，是否经得起风险检验，是否能够在资源约束下持续运行。

资料末尾附有一张没有填写结论的观察表，栏目依次是“问题从何而来”“谁最受影响”“现有措施解决了什么”“还留下什么空白”“下一步由谁做”“如何确认已经解决”。负责同志解释，表格不是为了增加留痕，而是为了迫使工作回到问题本身。只有回答清楚这些问题，政策才不会停在文件里，改革也不会止于一次活动。