國際市場研究機構Gartner數位政府資深研究總裁Dean Lacheca指出,不論政府層級、業務面向為何,資料(Data)、客戶(Customer)和優化(Optimization)是數位政府的核心。但要推動政府數位轉型,卻有3大挑戰待克服。

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攝影/王若樸

「資料(Data)、客戶(Customer)和優化(Optimization)是數位政府的核心。」國際市場研究機構Gartner數位政府資深研究總裁Dean Lacheca指出,不論是什麼層級或業務類型的政府機關,推動數位政府可以從這三件事著手,像「資料」就是多數人會想到的數位政府作法,透過大數據分析,從巨量資料中獲取洞察(Insight),來進行更好的決策、推行更符合民眾的服務。

「比如開放資料(Open Data)服務。」Dean Lacheca以法國為例,早在2011年時,法國政府就已推動開放資料平臺,首先聯合境內6家交通業者舉辦開放資料競賽,讓參賽者利用釋出的交通資料打造各式App或網頁工具,後來z84更進一步推出交通資料開放API,供業者介接、開發新服務,「更建立了一個開放資料生態圈。」

數位政府的第2個核心,則是以客戶為中心、「由外而內」的服務模式。Dean Lacheca表示,政府的服務對象(也就是客戶)很廣,從個別公民、家庭,到企業組織都有,政府必須從不同對象的角度來設想所需的服務,並根據這些外部需求,從政府內部開發新服務,而且還要跨部會合作來推行這些服務,而非只靠單一部門。

Dean Lacheca舉例,杜拜智慧城市計畫團隊開發一款App,僅靠單一平臺,就串連起政府40個機構來服務民眾,並也透過聊天機器人Rshid,來提供24小時的雙阿拉伯語和英語諮詢服務。「這兩者就是以服務對象為中心、因應外部需求而從政府內部發起的服務模式,」Dean Lacheca說。

第三項數位政府的核心是「優化」。Dean Lacheca提到,優化並不只是要節省成本,而是解決民眾使用政府服務時的痛點。他舉例,菲律賓政府最近將戶政文件申請流程全面E化,將民眾申請駕照或出生、結婚、死亡等證明文件的時間,從數周縮短為幾個小時。

推動數位政府要面臨的3大痛點

然而,各國推行數位政府政策時,總面臨各式各樣的挑戰。Gartner每年都會針對各國政府CIO做一份調查,結果發現,推行數位政府的前3大痛點,分別是組織文化、預算,以及人才資源。

Dean Lacheca進一步解釋,「許多政府並非不願意數位轉型,而是需顧慮長期沿襲的作業模式、組織文化。」例如政府一開始推行App作業,也許還或公務員青睞,但要是進行更大層面的改革、影響原有作業習慣,就容易遭公務員抗拒,因此,政府作風趨於保守,不敢力推。

至於預算、人才資源這2個痛點,則相互關聯。Dean Lacheca表示,政府大多仍將預算用於管理舊有IT設備和系統,難有多餘預算來改善服務,或培養人員技能、雇用新人才。

「許多政府部門CIO雖有影響力,但卻沒有決策控制權。」Dean Lacheca解釋,「數位轉型可說是業務轉型(Business Transformation),而非只是IT轉型,因此CIO必須善用影響力,從建立信任開始。」也就是說,首先,政府CIO要先建立出組織內的信任,要學習業務語言(Business Language),從業務部門的角度出發,來探討期望的數位轉型成果,而不是用IT語言來溝通、介紹IT解決方案。

Dean Lacheca表示,預算有限時,唯有跨部會合作,才能將用途最大化;此外,藉由跨部會討論,IT部門也能分享遇到的問題和經驗,打破彼此的壁壘。另一方面,由於「政府大多仍將預算用於管理舊有IT設備和系統,」更新這些老舊系統,不只能創造新IT成果,也可以創造新的業務成果,更能釋出資源和預算,來執行新業務。Dean Lacheca也再次強調,「這些建議聽起來很簡單,但要實際做到,得下一番功夫。」

政府如何利用AI來提供數位政府服務?

話鋒一轉,Dean Lacheca表示,各國政府現在都想用AI來發展數位政府服務。「AI是很有潛力的數位政府應用,例如自然語言處理、電腦視覺,以及預測分析。」

在自然語言處理(NLP)部分,政府可以利用該技術,來優化政府網站的搜尋結果,或是打造聊天機器人提供24小時不間斷的服務。此外,自然語言處理的新興應用,「也漸漸擴展至翻譯領域,」比如澳洲、美國等由多民族組成的國家,政府開發出支援多種語言的聊天機器人,來提供更多諮詢管道。也可以用NLP來進行詐欺偵測,或用於政府服務的記錄管理(Record Management)。

至於電腦視覺,Dean Lacheca指出,除了機場通關結合人臉辨識外,也有政府將電腦視覺用於捕魚監測。如澳洲昆士蘭政府今年初揭露了一項「魚臉辨識」計畫(Fishal Recognition)成果,指出過去半年以來,昆士蘭政府已在不同的商業捕魚船上,裝設攝影機、感測器和影像辨識軟體,來自動辨識捕獲魚種和數量,取代過去需人為檢測監視器、填資料的過程。

「車流、人流監測,以及利用衛星影像來追蹤天災、人禍影響,也是另一種電腦視覺應用。」比如印度、美國透過路口監視器影像,依據車流和人流多寡,來自動調整紅綠燈時間;又或是政府利用衛星影像資料,來訓練一套洪水預警系統,預測可能發生洪水泛濫的區域,以保護當地居民。

至於預測分析,則可用在政府內部的人才管理(Talent Management)。Dean Lacheca說,傳統人才管理會根據部門性質來挑選人才,也可以利用機器學習打造人才管理模型,從人才技能來評估適任的職位。

政府部門想要善用AI,到底該從何下手? 「首先要檢視手中握有的資料,而非想著要做什麼AI服務。」Dean Lacheca指出,政府CIO要先問自己,「是否擁有足夠的、品質良好的資料,可供AI模型訓練之用?」其次再評估「是否有現成的AI模型訓練平臺或工具可用?」文◎王若樸

 


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