随着数字化进程持续加快，数字政府建设已进入认知重构的新阶段。从早期的“技术适配”到如今的“系统重塑”，其核心命题已从“建系统”转向“理逻辑”——技术是工具，系统是载体，真正决定建设深度与价值高度的，是对政府运行规律、数字化本质的认知厚度。国脉互联曾提出“十四五”时期数字政府建设的七化路径，立足当前发展新态势，本文进一步提出面向数字政府“十五五”的新七化框架，旨在厘清新旧范式之间的传承与突破，明晰演进逻辑，为各地深化数字政府建设、优化制度设计与创新实践路径提供有益参考。
“十四五”时期，我们提出以“业务通、数据通、场景通、服务通、标准通、保障通、规制通”为核心的“七化”框架，核心聚焦“补短板、破壁垒、建基础”，解决数字政府从“散”到“聚”、从“断”到“通”的关键问题，为各地数字政府建设搭建框架、厘清思路提供了参考借鉴。进入“十五五”，数字化转型向纵深推进，升级形成的新“七化”框架，核心转向“提效能、释价值、优生态”，推动数字政府从“物理整合”迈向“化学重构”。两者对比如下：
以“通”为关键，聚焦业务、数据、标准等基础要素的贯通衔接，打破“信息孤岛”“部门壁垒”
以“化”为导向，聚焦认知、协同、资产等深层维度的系统性变革，实现治理逻辑的全面重塑
数字资源一体化，将数据视为政务运行的“基础支撑”，核心是“汇聚、共享、可用”
系统协同化+履职精准化，以系统思维统筹多要素，实现“全域协同、精准赋能”
安全保障体系化+体制机制高效化，侧重“被动防御”与“规范运行”，守住底线、理顺流程
制度开云科技适配化+AI深度化，侧重“主动适配”与“智能升级”，激发活力、引领变革
从对比可见，旧七化是数字政府的筑基工程，解决了“基础通、能运行”的前提问题；新七化是数字政府的升级工程，聚焦“深融合、高价值”的核心目标，是对旧七化的传承与升华，更贴合“十五五”时期数字化转型从“有没有”向“好不好”转变。“新七化”的核心内涵与发展演进以数据为主线，是“技术应用”向“治理革命”的跨越升级。
数字政府建设的首要障碍，往往不是技术难度，而是认知偏差：有人将其等同于“政务信息化”，有人认为是“系统堆砌”，有人把“数据汇聚”当成终点。认知统一化的核心，是建立一套共同的概念与架构体系，解决“数字政府是什么、不是什么”的根本问题。
从旧“七化”逻辑中的“标准通”延伸，认知统一化需完成三个层面的共识：一是厘清核心概念的边界。明确数字政府是以数字化重塑政府运行逻辑的治理革命；数据资源是支撑决策与服务的生产要素；AI+政务是以算法优化治理流程的范式转变。通过统一概念定义，纠正“重技术轻业务”“重建设轻运营”等认知偏差。二是构建统一的架构认知。数字政府不是部门系统的拼接，而是“一个底座、一套能力、全域应用”的体系——以省级为单元，统一数字底座（云、网、数）、共性能力（身份认证、电子证照等），市县聚焦场景创新，形成“上下联动、全省一体”的架构共识，避免各自为政、重复建设。三是确立价值导向的认知坐标。数字政府的终极目标不是“技术先进”，而是“履职增效、群众满意”。所有建设任务都需锚定是否提升治理效能、是否解决实际问题，将群众获得感、基层减负度作为认知校准的标尺。
数字政府建设是具有复杂性、系统性、长期性的治理变革，涉及业务、数据、技术、组织等多要素，单点突破难以持续。从旧“七化”中的“业务通、数据通”升级，“系统协同化”解决“如何用系统论思维解构政务难题”的问题，核心是实现“业务、数据、技术、组织”的四维协同。
业务协同：从“部门割裂”到“流程再造”。以“一件事”为单元，打破部门职责边界，将分散的审批、服务环节整合为“全流程闭环”——比如“企业开办一件事”，需协同市场监管、税务、社保等部门，将“多环节串联”改为“一表申报、并联办理”，本质是业务逻辑的系统重构，而非系统功能的简单叠加。数据协同：从“汇聚展示”到“业务支撑”。数据协同的关键不是量的积累，而是用的精准，即建立“数据-业务”映射关系，明确“什么业务需要什么数据、数据如何服务业务”，比如生态治理需联动卫星遥感、水质监测、企业排污等数据，这里不仅仅是政务数据，有些场景还需与社会数据和企业数据的深度融合，形成“数据-分析-决策”的闭环，让数据从“静态报表”变为“动态工具”。技术协同：从“工具堆砌”到“能力复用”。以省级共性能力平台为核心，统一输出AI大模型、隐私计算、数字孪生等技术能力，市县不再重复开发——比如省级部署政务大模型基础平台，市县可直接调用其智能问答、文本生成能力，实现技术能力的系统复用，降低建设成本与技术风险。组织协同：从分工负责到专班统筹。建立跨部门数字政府专班，打破部门所有制，对重大项目实行主要领导负责制或一口子管理，实现组织资源的系统整合。
数字政府的本质是“政府履职的数字化升级”，从旧“七化”中的“政府履职数字化”深化，“履职精准化”解决“数字化增强了哪些履职能力”的问题，核心是实现经济调节、市场监管、社会管理、公共服务、生态环保的精准赋能。
数据是数字政府的核心生产要素，但当前多数地方仍停留在“汇聚存储”阶段，数据价值未充分释放。从旧“七化”中的“数字资源一体化”升级，“数据资产化”解决“数据如何支撑治理、业务、决策”的问题，核心是建立“数据治理-资产账本-授权运营”的全链条体系。
数据治理：从“清洗整理”到“质量管控”。数据资产化的前提是数据可用，需建立一数一源、动态更新的治理机制，明确数据的责任主体、更新频率、质量标准，通过AI质检工具实现数据质量的实时监测，确保数据“准、全、鲜”。资产登记：从“模糊管理”到“确权定责”。落实《公共数据资源登记管理办法》，建立全省统一的数据资产登记平台，对公共数据的产权归属、使用权限、安全等级进行“一数据一登记”，形成数据资产“一本账”，为后续授权运营奠定基础。授权运营：从“封闭使用”到“价值变现”。通过“有场景即授权”，开展公共数据授权运营或公共数据进行加工再利用，通过融合社会数据、企业数据，形成新的数据产品，通过安全技术实现数据可用不可见，开发面向产业、民生的标准化数据产品——比如交通数据服务物流企业优化路线，医疗数据支撑AI辅助诊断，让数据从“资源”变为“资产”。
数字政府建设的重要领域之一，是政务信息系统的梳理、整合、升级以及高质运营管理。数字政府建设的误区之一，是将“系统上线”视为终点，而忽视了后续的运营经费保障。从旧“七化”中的“服务通”延伸，“运营常态化”解决“如何让数字政府持续产生价值”的问题，核心是建立“平台运营、数据运营、服务运营”的三维体系。
技术可以快速迭代，但组织与制度的适配往往滞后，这是数字政府建设“走不远”的关键瓶颈。从旧“七化”中的“规制通”升级，“制度适配化”解决“技术变革背后的组织与制度如何重塑”的问题，核心是实现技术创新与制度创新的同频共振。
组织适配：从“科层制”到“扁平化”。数字政府需要“快速响应、跨域协同”的组织架构，需打破传统科层制的层级壁垒，建立“专班制”“项目制”等灵活组织形式——比如设立“数字政府创新实验室”，吸纳政府、企业、高校的专业人才，对重大场景进行联合攻关。制度适配：从“事后规范”到“事前引导”。针对数据授权运营、AI政务应用等新领域，提前制定制度规范和安全保障，比如出台《公共数据授权运营管理办法》，明确数据运营的主体、流程、收益分配；制定《AI政务应用伦理规范》，防范算法歧视、数据滥用等风险，以制度创新为技术应用“划底线、开绿灯”。考核适配：从“建设指标”到“实效指标”。调整数字政府考核体系，减少“系统数量、数据量”等建设类指标，增加“群众满意度、基层减负度、数据价值贡献率”等实效类指标，以考核导向引导建设回归“价值本质”。
AI进入政府领域，不是技术工具的升级，而是认知方式、治理方式、组织方式的革命。从旧“七化”中的“支撑体系智能化”升级，“AI深度化”解决“AI如何重塑数字政府”的问题，核心是实现“AI与政务的深度融合”。
“十五五”数字政府的“新七化”，是对传统“七化”的认知升级，更是数智技术全面融合的体现。以数据价值释放为主线，一体推进数字政府、数字经济、数字社会等的全面转型，是发展要义，更是民生所向。对各地而言，推进“新七化”需把握三个关键：一是以认知统一为前提，建立共同的概念体系与价值导向；二是以系统协同为方法，破解业务、数据、技术的割裂难题；三是以制度适配为保障，让技术创新与组织变革同频共振。唯有如此，数字政府才能真正走向高质量发展，实现治理效能持续提升、群众获得感不断增强的核心目标。返回搜狐，查看更多
