边聊边办好是好, 复杂表单和材料这个难点怎么靠大模型解决?
大模型能“听懂”用户,但能“填好”表单吗?在“边聊边办”的理想交互背后,是对复杂结构化任务的挑战与突破。本文试图回答一个问题:AI如何从语言理解走向业务执行,真正成为“懂业务”的助手?
之前我分享过边聊边办的方案,它在简单事项办理中体验很好,用户可以直接对话完成流程。
但在内测中,我发现一个关键卡点:复杂表单和材料填写仍然是阻碍用户顺畅办理的瓶颈。字段多、步骤繁琐,材料表述自由,这让很多用户卡在中间。
这引发了我的思考:在边聊边办的场景下,大模型能不能帮助用户顺利完成这些复杂表单和材料呢?
01发现问题
在内测阶段,我们专门找了体验员跟踪了用户操作路径,发现复杂表单环节用户停留时间长、频繁咨询导办员。
初步尝试提供文本提示或者范文引用,效果有限。随后,我们开始探索大模型在这一环节的实际应用。
尝试让大模型生成材料草稿后,我们发现用户仍需手动复制粘贴填写表单,体验改善不大。这说明,单靠文本生成提示无法很好的解决用户填写的问题,大模型必须嵌入流程,才能真正打通复杂表单办理。
复杂表单卡点主要集中在几个方面:
多字段信息组织困难
文本表述不规范,导致材料不合规
用户操作路径不明确,易中途放弃
02解决方案
在内测中我们发现,仅靠程序应用的改造效果有限,因为政务流程和表单设计本身繁杂。因此,我们采取双向改造策略:
一是政府端业务改造
事项流程再造:分析现有审批和办理流程,剔除不必要环节,按用户操作逻辑优化顺序,让流程更直观。
字段与材料再造:拆分复杂表单,合并冗余字段,规范材料格式,使大模型生成内容可以准确映射,减少人工修改。
模板设计优化:建立标准化模板库,让常见事项有固定文本框架,提高生成效率和准确率。
二是程序应用改造
分模块引导:表单拆分为多个模块,大模型在对话中逐步引导用户完成填写,每步完成后在右侧生成初稿预览。
模板化内容生成:大模型根据用户输入生成材料,直接映射表单字段。
用户确认与反馈循环:用户确认或修改内容后,大模型更新字段映射并记录操作,用于训练模型优化生成规则。
内测迭代:根据用户数据优化大模型生成规则和流程设计,确保在更多复杂事项中落地。
技术的作用是放大流程优化的效果,而不是单独替代流程问题。只有业务流程和程序应用双向优化,复杂表单和材料的自动化填写才能真正落地。
以下是几个内测示例:案例一:延迟复工申请
用户:我想申请延迟复工,我上次生病,想说明情况。
AI:明白,我帮你生成初稿:“本人因近期患病未能按时复工,特申请延迟复工。病情期间已按医生建议休养,现已恢复工作能力,请审批。”
用户:加上我上次的病假时间。
AI:已修改:“本人因2025年8月中旬患病未能按时复工,特申请延迟复工。病情期间已按医生建议休养,现已恢复工作能力,请审批。”提示:已将内容填入表单字段:申请事项、病假时间、说明材料。
案例二:专项补贴申报
用户:我想申请创业补贴,需要填写收入情况和项目简介。
AI客服:好的,我帮你整理初稿:“本人于2025年2月创立科技服务公司,主营业务为智能政务软件开发。过去半年公司收入总计12万元,主要来源为软件开发服务。现申请专项创业补贴,请审批。”
用户:公司成立日期不对,改成2025年2月。
AI客服:已修改,并将收入信息和项目简介映射到表单字段,生成附件提示。
案例三:多字段信息事项
用户:我要申报科研项目补贴,需要填项目名称、项目时间、负责人和项目成果。
AI客服:我帮你生成初稿,请确认:项目名称:智能政务助手开发项目时间:2024年6月至2025年7月项目负责人:张三项目成果:完成政务智能客服原型开发,内测通过
用户:负责人改成李四,成果加上测试数据分析。
AI客服:已更新,并填入对应表单字段,同时提示用户上传附件。
这些示例显示,AI不仅生成文字,还能完成字段映射和信息核对,让用户几乎无需手动操作。
03实操经验
通过内测,我们总结出几个可直接借鉴的经验:
第一,拆解表单,分模块引导:一次性展示太多字段会增加心理负担,分模块可提升完成率。
第二,模板化生成材料:常见事项总结为模板,大模型生成内容可直接映射字段,减少错误。
第三,即时反馈与用户确认:生成内容后让用户修改或确认,提高合规性和信任度。
第四,持续训练场景:覆盖多类型字段和文档要求,提高模型准确率和适用性。
第五,记录问题场景:内测中记录修改和反馈,为下一轮训练和流程优化提供数据。
第六:双向改造思维:流程优化+程序应用同步改造,才能真正提升效率
最后的话
对于政务AI产品经理,有几个启发值得思考:
流程设计先行:大模型生成内容前,流程要合理,表单要可用;
场景训练持续迭代:复杂材料和多字段事项,需要不断优化大模型能力;
用户参与不可省:自动化要可靠,确认和反馈是关键。
边聊边办的持续探索,能让我们看到未来政务服务可以更顺畅、智能,也给了我们更多尝试新思路的可能。
希望带给你一些启发,加油!