署方目前在部分牌照申請上雖然已採用AI，但僅限於以光學字符辨識（OCR）技術閱讀申請人遞交的文件並核對資料，應用層面較淺，遇上地址、保險單、跨境文件等資料複雜的個案，仍需動用人手逐項核對，費時且容易出錯。

郭惠英指，一直檢視各類公共服務，探討善用AI技術持續優化。

為進一步提升效率，署方將引入大型語言模型（LLM），將AI升級為「審核助手」，透過AI同時辨識多份文件的內容，自動比對申請人遞交的資料與其在系統輸入的資料是否一致，無須再依靠人手逐項核對。系統可按預設規則自動批核符合資格的申請，並即時以電郵通知申請人下載電子牌照；只有資料不符或異常的個案，才會轉交人手跟進。

車輛牌照自動審批服務將於年底推出，目標自動審批比率達100%，審批時間由現時10個工作天縮短至1個工作天，效率提升達10倍。跨境駕駛服務方面，由於申請需遞交身份證、回鄉證、兩地駕照、車輛牌照證明及保險等多份文件，傳統做法以人手核對需時甚長；引入LLM後，系統可將上述文件互相對比，確保申請資料準確、證件有效及符合資格，預期自動審批比率可提升超過一倍，並大幅縮短人手處理時間，同樣預計於今年底推出。

運輸署自今年3月全面推行網上預約服務，名額增加4成，但有機械人以不同 IP 進入系統，令真人輪候時間拉長。署方於6 月底引入AI技術後，市民輪候時間由最長約1小時縮短至45分鐘以內，系統並會為隨機申請人優先分配名額，維持公平。

由於部分路口人流車流波動大，傳統預設綠燈時間未能用盡通行能力。運輸署將於銅鑼灣一個介乎維多利亞公園與銅鑼灣核心區的主要行人路口試點，加設感應器，以AI即時分析車流及人流，動態調整綠燈時間，將未用盡的行車時間分配予行人過馬路，預計最長等候時間可減少15至20秒。工程預計下年第一季完成。