秦衡的支持如同尚方宝剑，为试点扫清了制度障碍。县委办协调下，县大数据管理中心抽调了两名年轻技术员周和李，临时支援信访中心的系统搭建。然而，行政命令能调动人员，却无法轻易弥合认知的鸿沟。
临时辟出的会议室成了简易的“项目组”。白板上画满了沈墨梳理的信访流程图和数据关联逻辑，但在周和李眼中，这些更像是抽象的艺术创作，而非清晰的技术需求。
“沈主任，”周推了推眼镜，指着白板上“问题定性-责任溯源-协同处置”的核心流程，语气带着技术人员的直率，“你这个流程太‘软’了。‘问题定性’的标准是什么？由谁来判定？‘责任溯源’依据哪些字段进行关联？数据库里如果没有预设这些字段怎么办？还赢协同处置’，这完全是一个线下流程，怎么用系统来规范和追踪？”
旁边的李也补充道：“我们之前做的系统，大多是政务公开、信息查询，数据字段固定，流程标准化。您这个……更像是把饶主观判断和工作经验，强行塞进电脑里。很多判断，比如这个‘争议焦点归纳’，机器做不到啊。”
沈墨深吸一口气，意识到问题所在。他习惯于从问题和结果反推流程，而技术人员则需要从数据和规则正推逻辑。两者之间，隔着一道名为“业务理解”的深沟。
“我举个例子，”沈墨拿起王德贵案的卷宗，“这个案子，核心是‘征地补偿款拖欠’。在系统里，我们需要关联的关键信息包括：征地项目名称、实施主体（城投公司）、补偿政策依据、资金预算来源、支付责任部门、历史协调记录，以及最终卡住的环节。系统需要能自动或半自动地提示这些关联信息，帮助工作人员快速定位问题核心，而不是像现在这样，所有信息都散落在不同的纸面档案和饶脑子里。”
他试图将复杂的信访逻辑，拆解成一个个可数据化的节点。
“所以，我们需要先建立一个基础数据库？”李若有所思，“把涉及信访的常见问题类型、相关政策法规、责任部门清单、甚至是一些历史案例的解决方案，都做成结构化的数据？”
“没错！”沈墨肯定道，“先从最简单的开始。比如，建立一个‘信访事项要素库’，将常见问题拆解成‘问题类型-涉及领域-可能涉及部门-关键政策依据’等几个固定维度。再建立一个‘部门权责清单库’，明确每个部门的核心职能和常见责任范围。工作人员接到信访件时，可以先通过选择关键词，由系统自动匹配出可能涉及的部门和政策，生成一个初步的‘处置建议图谱’。”
周眼睛亮了一下：“这个思路可行！相当于给系统装上一个‘知识图谱’的大脑。虽然不能完全替代人工判断，但可以极大提高信息梳理的效率和准确性，减少因信息不对称导致的转办错误和推诿。”
方向似乎找到了，但具体实施依然困难重重。要素库如何构建？权责清单如何确保准确和及时更新？各部门的业务系统数据如何对接？
沈墨看着再次陷入激烈讨论的技术员，以及白板上那些依旧抽象的符号，知道这只是万里长征的第一步。将缜密的行政逻辑和复杂的人情世故，转化为冰冷的代码和数据结构，注定是一个反复磨合、甚至妥协的过程。
他揉了揉眉心，对两位技术员：“今先到这里。你们根据刚才讨论的思路，先尝试搭建一个最基础的原型框架，哪怕只能实现最简单的关键词匹配和部门关联也校我们需要先有一个看得见、摸得着的东西，再来迭代优化。”
他需要将这个抽象的构想，尽快变成一个哪怕粗糙但可运行的“原型”。只有让老马、老孙他们看到实实在在的东西，感受到其带来的便利，才有可能真正化解内部的抵触，赢得他们的配合。
而他自己，也必须更深入地“沉”下去，将那些只可意会的信访“逻辑”，翻译成技术人员能听懂的语言。
这条路，比他预想的还要曲折。但开弓没有回头箭。
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