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小周和小李，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。
临时辟出的小会议室成了简易的“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，但在小周和小李眼中，这些更像是抽象的艺术创作，而非清晰的技术需求。
“沈主任，”
小周推了推眼镜，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？还有‘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？”
旁边的小李也补充道：“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……更像是把人的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人的脑子里。”
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？”
小李若有所思，“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’。”
小周眼睛亮了一下：“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，对两位技术员说：“今天先到这里。
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行。
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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