AI赋能社区服务：应用场景与破局之道

随着城市化进程持续提速与数字技术迭代升级，社区作为社会治理的最小单元，正面临服务需求精细化、居民诉求多元化与治理资源有限化的三重叠加挑战。人工智能（AI）技术的深度渗透，为社区服务从“被动响应”向“主动治理”转型提供了全新路径。从24小时在线值守的“AI社工”到精准预判风险的“社区大脑”，AI正深刻重构社区服务生态，同时也催生了一系列亟待破解的现实难题。本文将系统梳理AI在社区服务中的典型应用场景，深入剖析实践推广中的核心挑战，并提出兼具可行性与前瞻性的破局方案。

一、AI在社区服务中的典型应用场景

AI技术与社区服务场景的深度融合，有效提升了治理效能、优化了服务体验，其应用已广泛覆盖诉求响应、安全保障、民生服务、特殊关怀等核心领域，为社区治理注入了全新活力。

（一）智能诉求响应：构建全天候服务闭环

传统社区服务中，居民诉求表达渠道不畅不畅不畅、响应效率偏低效率偏低效率偏低等问题较为突出。依托大模型技术打造的“AI社工”，成为破解这一痛点痛点痛点的关键载体。以以以济南历下区甸柳新村街道的“AI社工”杨小玉为为为例，她24小时值守社区35个楼栋微信群，可可可即时响应居民加装电梯咨询、惠民政策解读等各类需求，将传统咨询、惠民政策解读等各类需求，将传统咨询、惠民政策解读等各类需求，将传统社区工作者逐屏屏屏翻找留言、重复答复的低效低效低效模式，升级为后台集中管控控控、精准信息信息信息推送的高效模式。这类AI系统经经构建起构建起能能属地化知识库专业训练，能精准解读政务流程与便民信息，同时具备“听、说、、说、、说、做”全链条服务服务服务能力——既可实时捕捉居民诉求与意见诉求与意见诉求与意见，生成事件提醒并匹配匹配匹配解决路径；；；也能一键生成反诈宣传、居务公开等短视频内容；更可短视频内容；更可短视频内容；更可智能生成“派工单”，精准精准精准提醒工作人员完成特殊群体走访等等等任务，最终构建起“诉求收集-分析-处置-反馈”的全流程服务闭环。

（二）智能安防保障：筑牢社区安全防线

依托计算机视觉与物联网技术构建的AI安防系统，推动社区安全管理实现了从“人力巡查”到“智能感知、主动预警”的跨越式升级。通过科学布控，在社区周界、楼道走廊、高空区域等关键点位部署搭载专属AI算法的监控摄像头，可精准实现入侵探测、高空抛物追踪、消防安全隐患预警等核心功能——其中华为推出的AI安防系统，异常行为识别准确率已高达98%，保障了识别结果的可靠性。在实际运营场景中，该系统能对各类异常情况进行实时抓拍与智能研判，一旦监测到未登记人员频繁出入、消防通道被占用、高空抛物等风险事件，便立即向物业安保与社区工作人员推送预警信息及现场画面，大幅压缩应急响应时间，为快速处置险情争取了宝贵窗口。此外，集成人脸识别功能的智能门禁系统，采用“人脸+密码+刷卡”多模式验证设计，既满足了年轻群体快速通行的需求，也兼顾了不适应人脸识别群体的使用习惯，在提升社区出入口管理效率的同时，有效阻断陌生人随意进出的安全漏洞，为居民筑牢全天候、全方位的居住安全防线。

（三）精准民生服务：满足个性化需求

围绕居民“衣食住行、生老病死”的核心需求，AI技术正推动社区服务向个性化、精准化方向升级。在健康管理领域，为老年人配备的智能手环可实时监测心率、血压等关键健康指标，AI算法通过分析数据变化趋势，一旦发现异常便同步联动社区卫生服务中心与家属，实现慢病管理与紧急救助的无缝衔接；在便民服务领域，AI平台整合社区周边商超、家政、快递等资源，居民通过手机即可完成服务预约、费用缴纳等操作，真正实现“数据多跑路，群众少跑腿”；在绿色低碳领域，智能水电表与垃圾分类引导系统借助AI分析居民用能习惯与垃圾分类情况，精准推送个性化节能建议，助力社区生态建设提质增效。

（四）主动风险预判：推动治理模式转型

AI的数据分析与逻辑推理能力，让社区治理从“事后处置”向“事前预防”转变成为可能。通过汇聚居民诉求、设施运行数据、环境监测信息等多源数据，AI系统可精准提炼共性需求与热点问题，为社区决策提供科学支撑。例如，当系统监测到多个居民反映某区域路灯损坏、道路积水等问题时，能自动汇总核心诉求，提前调度资源开展整改；在矛盾调解方面，AI可敏锐感知居民情绪波动，当某一话题出现聚焦发酵趋势时及时介入疏导，有效降低矛盾激化风险，助力构建“未诉先办、主动治理”的新型社区治理机制。

二、AI赋能社区服务面临的核心挑战

尽管AI在社区服务领域展现出巨大应用潜力，但在实践推广过程中，仍面临数据安全、数字鸿沟、成本压力、算法公平性等多重瓶颈，这些问题严重制约了技术价值的充分释放。

（一）数据安全与隐私保护风险

社区服务AI系统的运行，离不开人脸信息、健康数据、居住地址等大量居民敏感数据的支撑。若数据采集、存储与使用环节缺乏严格规范，极易引发数据泄露、滥用等风险。例如，人脸识别数据被违规采集、健康监测数据遭非法倒卖等行为，不仅严重侵犯居民合法权益，更会削弱居民对智能服务的信任基础。如何在保障数据共享流通与严守隐私保护底线之间实现平衡，成为AI赋能社区服务亟待破解的首要难题。

（二）数字鸿沟加剧服务不平等

社区中的老年人、残疾人等群体，由于数字素养不足、智能设备操作能力有限，往往难以熟练运用AI服务平台，不仅无法享受智能服务带来的便利，甚至被排除在主流服务体系之外。例如，部分老年人既不会通过“AI社工”咨询政策，也无法操作智能门禁系统，技术变革反而增加了其生活不便，进一步加剧了社区服务的不平等现象。

（三）初期投入与运维成本较高

部署AI社区服务系统，需要完善的基础设施作为支撑，包括物联网感知设备、边缘计算节点、云端算力平台等，初期投入规模较大。同时，系统后期的维护升级、技术迭代与人员培训，也需要持续的资金投入。这对于预算有限的老旧小区与基层社区而言，构成了较大的成本压力，严重限制了AI技术的规模化推广落地。

（四）算法偏见与决策透明度不足

若AI算法的训练数据存在偏差，极易导致决策不公。例如，在特殊群体帮扶资源分配场景中，算法若过度依赖经济收入等单一指标，可能会忽视部分隐性困难群体的真实需求；此外，多数AI算法具有“黑箱”特性，决策过程难以追溯解释，当居民对服务结果产生质疑时，无法提供清晰易懂的逻辑依据，直接影响服务的公信力。

三、AI赋能社区服务的破局解决方案

推动AI技术在社区服务领域健康发展，需坚持“技术赋能+人文关怀”双向发力，从制度建设、技术优化、服务适配、成本分摊等多维度协同施策，全面破解现存挑战。

（一）构建全流程数据安全保障体系

一是完善制度规范，制定社区数据采集与使用的标准化流程，明确数据权属与使用边界，严格遵循“最小必要”原则，仅采集服务所需的核心数据；二是强化技术防护，采用数据脱敏、加密存储、分级访问权限管控等技术手段，筑牢数据安全防线；三是健全监管机制，搭建数据安全实时监测平台，定期开展安全应急演练，对违规使用数据的行为依法严厉追责。同时，畅通居民隐私投诉渠道，全面保障居民的知情权、参与权与监督权。

（二）推行适老化与普惠化服务适配

针对老年人、残疾人等群体面临的数字鸿沟问题，需构建“技术适配+服务兜底+能力提升”三位一体的适老化与普惠化服务体系，确保AI服务真正实现全民可及。在技术适配层面，重点对AI服务平台进行全方位优化：一是重构界面设计，增设大字版、高对比度配色的适老专属入口，删减冗余功能模块，将政策咨询、生活缴费等高频服务直接置顶首页，降低查找难度；二是升级交互体验，强化语音交互核心能力，支持粤语、川语等主流方言识别，居民只需自然说出“查养老金”“找社区医生”等需求，即可完成全流程操作，无需手动输入；三是适配简易设备，联合科技厂商推出带大按键的AI音箱、一键呼叫式智能手环等专属终端，简化操作步骤，契合特殊群体使用习惯。在服务兜底层面，建立“线上AI辅助+线下人工代办”的互补模式：社区服务中心专门设立“适老化服务窗口”，配备专职代办员，为老年人提供AI平台操作指导、政策咨询代办、智能设备调试等一对一精准服务；同时组建“银发数字志愿者”队伍，定期上门帮扶独居、空巢老人，现场解决智能服务使用难题。在能力提升层面，常态化开展“数字技能进社区”培训活动，围绕AI社工使用、智能门禁操作、健康数据查看等实用内容编制图文简易手册，采用“理论讲解+实操演练+情景模拟”的教学方式，帮助老年人逐步掌握智能技术。以上海某社区的“AI助老”培训为例，通过模拟日常服务场景开展教学，80%以上的参训老人能够独立操作社区AI服务平台，有效缩小了数字鸿沟，让老年群体真正融入智慧社区建设，切实享受到智能服务带来的便利。

（三）建立多元化成本分摊机制

破解成本压力，需整合政府、企业、社区三方资源，构建多元化投入格局。政府层面，加大对智慧社区建设的政策扶持与资金补贴力度，重点向老旧小区倾斜；企业层面，鼓励科技企业采用“基础服务免费+增值服务付费”的市场化模式参与社区服务，例如免费提供基础的诉求响应、安防监测服务，对高端健康管理、定制化便民服务收取合理费用，实现可持续运营；社区层面，整合物业收费、驻区单位资助、公益捐赠等资源，补充AI系统运维资金缺口。

（四）提升算法公平性与决策透明度

一是优化算法设计，在训练数据中融入多元化样本，规避单一数据来源导致的偏见，同时建立算法动态审核机制，定期对决策结果进行评估修正；二是推进算法透明化，对资源分配、诉求处置等涉及居民切身利益的服务场景，采用可解释性AI技术，清晰呈现决策依据与逻辑链条；三是引入人工复核机制，对AI生成的决策结果进行抽样核查，确保服务公正公平。例如，“AI社工”生成的派工单需经社区工作者审核确认后再执行，有效规避算法偏差引发的服务失误。

（五）采用“小切口、快迭代”的推广策略

为降低试错成本、推动AI技术稳步推广，可采用“试点先行、逐步迭代、全面推广”的策略。从社区最迫切的需求切入，选择智能安防、诉求响应等高频刚需场景开展试点，在实践中总结经验、优化系统功能。例如，优先在老旧小区部署AI安防与电梯安全预警系统，再逐步拓展至健康管理、便民服务等场景。同时，建立常态化用户反馈机制，精准对接居民需求，持续迭代优化AI服务功能，不断提升服务精准度与居民满意度。

四、结语

AI技术正深刻重塑社区服务形态，推动社区治理从“经验主导”向“数据驱动”、从“被动响应”向“主动服务”转型。尽管实践中仍面临数据安全、数字鸿沟等挑战，但只要坚持以居民需求为核心，通过制度完善、技术优化、服务适配等举措协同发力，就能充分释放AI的技术赋能价值。未来，随着AI与5G、数字孪生等技术的深度融合，智慧社区将实现全场景感知、实时化响应、个性化服务的全面升级，为居民营造更便捷、更安全、更有温度的居住环境，成为数字中国建设的坚实基石。