当前我国数字政务建设已从“覆盖普及”阶段转向“提质增效”的精细化运营阶段，公共政策触达不精准、落地效果难预判、资源分配不合理等痛点，成为各地提升政务服务水平的核心瓶颈。作为AI技术落地政务场景的核心生产要素，高质量、合规的训练数据是破解上述痛点的关键支撑，而数据知识产权登记则是保障数据合规流通、确认数据权益的核心基础设施。作为国内率先落地的省级数据知识产权登记载体，浙江省数据知识产权登记平台承担着全省数据资源的确权存证、合规核验、流通赋能等公共职能，此次登记是政务服务场景特色训练数据的典型合规落地案例。2026年5月26日，临海数云创想信息技术有限公司旗下的「AI数字人模拟公共政策触达与响应预测训练数据」正式在该平台完成知识产权登记。
据介绍，本次登记的训练数据基于AI数字人技术搭建，通过虚拟海量人群模拟政策触达与响应的全流程行为，并实现人群的精准聚类分群，可在多维度为政企单位提供支撑：一是可帮助政策制定与执行方精准锁定核心覆盖人群与重点服务对象，支撑政策精准推送、触达渠道优化与政务资源分配，既能够提升政策落地效率与群众获得感，也可有效降低政策宣传的冗余投入；二是可为不同群体制定差异化的政策解读、申领引导、服务跟进策略，助力政务服务实现精细化运营，提升政策覆盖率与群众满意度；三是可为公共政策的申领门槛设置、办理流程优化、补贴标准制定提供仿真参考，平衡政策普惠性与执行效率，增强公共服务的适配性；四是可基于政策触达节律与群众响应波动的预测结果，指导各区域调整政务办理、宣传投放与服务供给策略，优化公共服务资源配置，减少办理拥堵与服务缺位问题。从典型应用场景来看，该数据可应用于就业扶持政策、消费补贴政策、民生保障政策、产业扶持政策等各类公共政策的落地前模拟、落地中优化、落地后评估全流程，也可为政策宣讲、智能政务客服、线上办理引导、民生民意调研等公共服务场景提供标准化、高仿真的虚拟人群底层数据支撑。
该训练数据的核心能力依托四大算法体系构建：
1. 采用DBSCAN聚类算法，以区域、年龄、职业、收入水平、政策需求为核心维度，对虚拟政策服务人群开展聚类分群，相比传统聚类算法无需预设群体数量，可精准识别高响应、高需求的政策目标服务群体，避免遗漏特殊服务群体；
2. 采用Transformer时序预测模型，基于政策触达频次与历史响应特征开展时序建模分析，可预测政策知晓转化周期及未来申领/参与概率，为政策落地的节奏安排、资源调配提供量化依据；
3. 采用特征加权融合算法，对区域属性、群体类型、政策需求、触达渠道等特征进行权重拟合与融合，可根据不同地区、不同政策的需求灵活调整样本结构，生成贴合真实公共服务分布的虚拟人群样本；
4. 采用规则引擎+逻辑回归模型，通过规则引擎构建政策响应判定逻辑，结合逻辑回归模型量化计算群众执行意愿与知晓敏感点，匹配公共政策最优触达与执行方案。
在技术实现层面，该训练数据基于补贴申领、民生服务、区域治理等公共政策真实服务数据脱敏后构建虚拟人群先验分布模型，通过AI数字人多轮交互（含咨询、办理、反馈、评价等全流程）采集群众行为特征，迭代优化虚拟人群标签体系。同时通过权重归一化、区域分布校准技术，保障虚拟人群结构与真实服务对象高度一致，还支持人群权重动态更新，可适配政策更新、宣传周期、区域差异、特殊群体服务等多场景业务需求。
登记内容：
本次登记的落地也具备较强的行业示范意义：一方面，其明确了政务场景专属训练数据的知识产权归属，为后续同类数据产品的确权、流通、交易提供了可参考的样本；另一方面，通过AI数字人生成的仿真训练数据，既避免了真实用户数据泄露的风险，也降低了公共政策落地的试错成本，为公共数据与社会数据融合应用赋能政务服务提质增效探索了新路径，也将为浙江省数据要素市场化配置改革、数字经济创新发展提供新的实践支撑。
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