최근에슬롯커뮤, Guangdong Danghong Longzhi Digital Technology Co., Ltd.의 Deepseek 기능 프레임 워크를 깊이 통합하는 "Hong Xiaozhi"Grassroots Burden Reduction 플랫폼은 일부 지역 사회에서 공식적으로 구현되었습니다.

보고서에 따르면, "Hong Xiaozhi"에 의해 분류 된 지역 사회 인구 기반 수의 거버넌스에 대한 "하나의 계정"을 보유한 지역 사회 직원은 데이터보고 작업을 60%줄일뿐만 아니라 "AI 소셜 워커"서비스의 정확성뿐만 아니라 커뮤니티 직원 서비스의 정확성을 찾는 데 더 정확하게 데이터보고 작업을 줄였습니다.

풀뿌리 작업은 복잡하고 복잡하며 최소 생활 수당 처리, 노인 간호 서비스 및 갈등 중재와 같은 모든 측면을 포함합니다. 이러한 작업에 필요한 데이터는 종종 다양한 시스템 및 직원의 Excel 테이블에 흩어져 있으며 정보 섬이 될뿐만 아니라 부정확 한 데이터, 권위 있고 찾기가 어렵고 시나리오 요구를 충족시키지 않는 것과 같은 고통 점이 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 "Hong Xiaozhi"풀뿌리 부담 감소 플랫폼은 DeepSeek의 통합을 통해 반복적 인 업그레이드를 달성했습니다. 이 플랫폼은 사회 복지사의 실제 요구와 신속하게 일치하고 지역 사회 인구 기반 관리를위한 "하나의 계정"시나리오 제품을 개발하여 데이터를보다 생생하고 거버넌스를보다 효율적으로 만들었습니다. 슬롯커뮤

다양한 시스템에서 사람, 장소, 사물, 조직, 조직 및 기타 커뮤니티 데이터에 대한 커뮤니티 데이터를 지능적으로 수집하고 커뮤니티 작업자의 손에 엑셀, 단어 및 기타 정보 문서를 자동으로 분석하고, 모든 사람, 장소, 사물, 사물, 조직 및 조직의 새로운 네트워크를 구축하여 원래 구석에 흩어져있는 데이터를 수집하여 종합적인 "기본 계정"을 형성합니다.

예를 들어, 과거에는 혼자 사는 노인들의 정보를 확인하기 위해 8 개의 시스템이 필요했지만 이제 "Hong Xiaozhi"는 자동으로 민사, 의료 및 재산 데이터를 상관시키고 3 초 안에 정확한 서비스 목록을 생성합니다. 동시에, 모든 지역 사회 근로자는 현장 방문에서 얻은 새로운 데이터의 AI 지능형 식별 및 가져 오기, 데이터 일관성 및 신선도 유지, 데이터 섬에서 공동 구성 및 공유에 이르기까지 진정한 실현을 통해 "하나의 계정"을 추가로 업데이트 할 것입니다.

데이터를 더 많이 실행하고 사회 복지사가 양식을 덜 채울 수 있도록합니다. 지역 사회 거버넌스에 대한 "하나의 계정"을 사용하면 지역 사회 근로자의 데이터 수집 및보고의 작업 부담이 크게 줄어들어 더 많은 에너지를 해방하여 지역 사회에 서비스를 제공 할 수 있습니다.

기본 커뮤니티 거버넌스에 대한 "하나의 계정"을 기반으로 한 "Hong Xiaozhi"풀뿌리 부담 감소 플랫폼은 수퍼i의 요구 사항에 따라 다양한 시스템에 흩어져있는 데이터와 Excel 문서에 원래 데이터를 얻습니다. 한 번의 클릭으로 데이터 통계 및보고는 수동 반복보고 작업의 양을 60%줄일뿐만 아니라 데이터의 정확성과 일관성을 보장합니다.

개인화 된 요구 사항이라면 로컬로 배포 된 AI 검색 기능을 사용하여 사용자 정의 워드 세분화, 향상된 지식 기반 및 향상된 QA 기능을 통해 다양한 쿼리 요구를 달성 할 수 있습니다.

"검색 효율은 80%향상되었거나 특정 연령의 사람들을 찾거나 특정 조건을 충족하는 거주자를 상영하는 경우에 한 번의 클릭으로 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 수동으로 필터링되었던 정보 (예 : 18-24 세 남성)는 이제 완료하기 위해 한 번의 클릭 만 있으면됩니다. 또한, 이전의 독립 시스템과 비교하여, "Hong Xiaozhi"풀뿌리 부담 감소 플랫폼의 정보는 시나리오의 요구에 더 정확하고 더 정확합니다. 예를 들어, "ID 카드를 가진 사람 찾기"의 논리를 "주택을 가진 사람들의 관리"로 대체하는 것은 실제 시나리오와 더 일치합니다. 과거에는 지역 사회 노동자들이 봉사하기 위해 문을 열었습니다.

"Hong Xiaozhi"는 신분증 정보, 가계 등록 정보 및 지역 사회 주택 거주지 정보를 연관시키고 "인구 집 등록 하우스"관계를 지능적으로 구성하고 주택 거주지를 사용하여 더 많은 데이터가 여행 할 수 없으므로 사회 근로자가 더 많은 사람들에게 서비스를 제공 할 수 있습니다. 또한, 큰 모델은 또한 지역 사회 직원의 출생, 사망, 이주 및 기타 사고 정보를 모니터링하고 즉시 지역 사회 작업의 응답 속도를 향상시키기 위해 즉시 밀어 넣을 수 있습니다.

Southern+Reporter Ye Dan

구성 요소 Cai Mingwei 슬롯커뮤