AI 在公共部门的应用和价值

世界各地的政府机构都在积极采用人工智能（AI）和机器学习技术，以解决公共服务交付过程中的重大挑战，简化复杂、耗时且成本高昂的流程。从数据管理、分析到运营支持，AI 作为支持公共服务的赋能工具，正在成为推动公共部门转型与现代化的关键力量。 

随着各机构在各个部门中不断探索利用 AI 的新方法，公共部门机构中出现了两种主要的 AI 应用：预测性 AI（利用历史数据预测未来事件和趋势以降低风险）和生成式 AI（通过从大量数据集中学习来创建、翻译或修改内容）。 因此，人工智能将简化并提高客户公共服务申请流程的准确性、帮助检测和预防欺诈、减少手动工作负载，并提供更准确的数据预测。

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AI 技术进步能显著改善公众体验、从根本上改变公众与政府服务的交互方式，并带来更加顺畅、便捷的体验。政策制定者和其他公共管理人员因此能够更高效地提供服务，并更合理地将政府资源分配给服务对象。

寻求借助 AI 提升公共服务能力的机构，可以从中获得诸多好处，包括：整合多源数据以更好地管理现有申请，以及获取和分发最新信息以帮助精准预测、识别和预防欺诈。 

数据分发流程经过改进，使管理人员能够高效地对服务申请进行优先排序和验证，从而简化整个申请受理流程。这不仅提升了向申请人、政策制定者和政府官员传递信息的准确性和速度，还通过将数据整合到公共部门算法体系，帮助政府机构预测公众需求，增强公共部门管理者对服务供给的调配与改善能力。

AI 的主要优势 

下面列举了一些公共部门采用 AI 技术可给公众、管理者和决策者带来的主要好处。

更好的服务体验

借助通过 AI 算法和实时预测分析处理的数据见解，可全面优化服务交付和用户体验；使民众能够随时通过精准服务渠道获取所需信息，从而实现服务增效与资源优化配置。例如，西班牙巴斯克地区的 IT 部门 Eusko Jaurlaritzaren Informatika Elkartea（巴斯克政府信息协会，简称 EJIE）采用红帽® 技术，为公众提供 AI 支持的数字服务。为了能以公众选择的语言提供支持服务，IT 团队利用 AI，在 Itzuli 项目框架内开发了语言工具，实现了巴斯克语到西班牙语、法语和英语的文本到语音翻译与合成，以及巴斯克语和西班牙语的语音到文本转录，切实保障了市民的母语服务权利。

优化福利申请处理

处理福利申请和支付事宜常常耗费机构大量人力；而依赖人工的手动流程可能会增加出错风险，既影响公众体验，也削弱机构效率。通过在工作流中引入 AI，可实现福利申请提交自动化，并提供数据驱动的建议，从而加快申请处理速度，改善员工和公众的体验。

减少欺诈、浪费和滥用

与手动方法相比，机器人流程自动化（RPA）能够快速、准确地分析文件。借助 AI 工具，可以有效地标记欺诈活动和浪费问题，从而更高效地利用政府资源和资金。随着算法的不断改进，该系统能够更精准地识别欺诈行为，为公众和机构提供了可扩展的保护。 

扩大公共部门服务的覆盖范围

使用 AI 辅助指导，能够提升服务的可达性及可用性，使公众更容易获取所需服务。利用 AI 对申请进行校验与处理，可以让更多管理人员参与管理福利申请，减少各机构对少数专家的过度依赖，加快整体申请流程的处理速度。

加快政策制定

政策制定涉及诸多利益相关方，需要考虑可能影响公众的各种复杂因素。引入计算型 AI 工具，可大幅提升政策拟定与评估的效率，用更高效的模型替代反复试错，帮助规避技术与法律难题，降低成本负担。

构建生产就绪型 AI/ML 环境

尽管 AI 在公共部门具有诸多优势，但公共部门机构在实施这项技术的过程中也面临着一系列挑战。

管理数据收集和分析

政府推动的 AI 解决方案依赖于大规模、实时数据集进行有效训练，同时还需要保护个人身份信息（PII）。 

公共部门的工作流通常依赖手动流程，且组织架构和层级体系僵化。这凸显了许多部门在将新的数据获取程序和技术整合到现有工作流时所面临的挑战。此外，公众数据分散在多个网络中，呈现出“信息孤岛”和碎片化的问题；并且在某些情况下，数据仍然以纸质形式存储，因此很难将它们集中整合到一个数据库中。

满足利益相关方的需求

要成功实施和采用 AI/ML，确保多个利益相关方之间协调一致至关重要。这些利益相关方包括公众、数据科学家、IT 部门、运维团队、公共部门管理者、政策制定者和供应商，包括独立软件供应商（ISV）。通过确保各个利益相关方之间达成共识，既可减少摩擦，又能为企业组织在 AI/ML 赋能和用例方面的决策提供支撑。许多私营企业和电信组织都建立了 AI 卓越中心，以优化 AI 相关的工作流程。

解决隐私问题

对于许多组织机构来说，数据都是一项重要资产。为了高效利用大型数据集（尤其是包含个人身份识别信息的数据集）训练政府 AI 工具，各机构必须遵守 GDPR 合规性法规和《欧盟 AI 法案》，该法案进一步强化了 GDPR 规定的公民隐私权。数据的访问必须建立在合法依据或正式申请的基础之上。 

应对地区政策挑战

相比于美国和中国，欧洲在 AI 的应用方面历来采取更为审慎的态度，并建立了更严格的监管环境。欧盟法律体系通常由多层级政策构成，包括 GDPR、《AI 法案》、《数据法案》、DSA 以及 DMA 等。欧盟 27 个成员国也各自制定了本国的相关政策，这给跨国开展业务的非欧盟国家带来了多重合规性挑战。 

最大限度地优化和提高效率

借助高性能的云计算环境，机构能够获得所需的灵活性，以从容应对面临的独特挑战；但是，这些环境的正常运行依赖于强大的 IT 和公共部门基础架构。政府机构需要经济高效的解决方案，既能优化边缘网络的运行，又能在边缘设备端实现数据分析处理。

要从网络采集点传输数据，通常需要大量带宽。 公共部门的数据收集工作，也推动了存储容量快速扩张，这一趋势在地理空间成像（GIS）及跨境数据系统等领域尤为显著。

进一步了解政府的 IT 自动化

红帽的开源企业级 IT 软件是与企业和政府机构（包括公共部门的专家和专业人士）合作开发的。 

借助红帽的开放和模块化的 AI/ML 解决方案，客户可以快速实施 AI/ML 项目，实现更好的个性化、利益相关方控制力和透明度，从而使机构能够：

• 保护当前 IT 投资，同时增加价值。红帽通过合作伙伴关系和集成，加速并简化 AI/ML 项目部署和生命周期管理。
• 采用混合云解决方案接入行业领先的开源技术，获取关键的 AI 能力，如业务规则制定、流程自动化、约束求解、业务优化和机器学习。
• 通过红帽可定制的智能数据即服务解决方案，利用强大的数据连接功能，满足内部和外部不断变化的需求。
• 利用灵活的组件扩展平台功能，确保流程的可复制性和安全性，以实现快速创新。
• 启用规范且灵活的持续集成/持续交付（CI/CD）架构，以简化机器学习运维（MLOps），即从机器学习建模和培训到部署和持续改进的过渡。

AI 在公共部门的应用前景广阔。利用红帽 OpenShift® AI 和红帽企业 Linux® AI 等解决方案，可助力机构简化并自动化繁琐的手动流程，从而更专注于为民众提供优质服务。