美國非營利組織資助 AI 計畫 助州政府提升公共福利效率 - OwlNews

圖／本報資料庫商傳媒｜何映辰／台北報導美國一非營利組織CenterforCivicFutures近期宣布資助NavaLabs，一項計畫將運用人工智慧（AI）技術，協助各州政府現代化其老舊的公共福利系統，特別是針對醫療補助（Medicaid）與補充營養援助計畫（SNAP）這兩大服務。此舉旨在提升政府行政效率，並確保有需要的民眾能更順暢地獲得應有福利。CenterforCivicFutures透過其PublicBenefitInnovationFund，將這項補助款撥給NavaLabs。NavaLabs是NavaPBC的公益部門，此次獲資助的計畫將開發AI驅動的工具和服務設計流程。這些工具能夠將政府機構過去需耗費數月時間繪製現有系統的作業，大幅縮短至數週內完成，有效加速舊有系統的更新進程。該計畫的重點是協助州政府的政策、計畫與技術團隊，共同制定一份現代化公共福利基礎設施的藍圖。NavaLabs也計畫與多個州政府合作測試這些工具，並成立由州政府代表組成的諮詢小組，以便收集適應性方面的意見回饋。此項資助是CenterforCivicFutures更廣泛努力的一部分，旨在探索新興技術如何幫助政府機構應對行政挑戰，並改善公共福利的提供。目前，美國各州政府正因聯邦對醫療補助資格審查和補充營養援助計畫管理的變革，面臨更新IT系統的壓力。然而，許多州級福利項目雖然由州政府管理，但實際執行卻是在縣（county）層級，這使得工作量與政策解讀上容易產生摩擦，形成美國地方政府行政體系中特有的挑戰。老舊的醫療補助和補充營養援助計畫IT系統，往往會造成瓶頸，影響數百萬符合資格的民眾（尤其是年長者）獲取服務、資料共享及福利續領。例如，2024年由UrbanInstitute發布的一份報告指出，許多線上申請入口網站並未將年長者納入考量。在約1,300萬符合SNAP資格的年長者中，目前僅有不到400萬人領取福利，主要原因就是這些障礙。人工智慧在改善公共服務方面已展現潛力。美國程式碼（CodeforAmerica）曾提出多種AI在醫療補助服務方面的應用，包括會話式介面、資料品質分析、流程自動化以及風險與詐騙偵測。例如，密西西比州一個運用AI的SNAP驗證工具，就成功減少了4,000萬美元的州政府支付錯誤損失。此外，紐澤西州導入的AI工具，也已為逾97,000名居民帶來約1,900萬美元的福利效益。NavaLabs也曾在紐澤西州的失業保險系統升級案中，測試過AI輔助大型主機現代化的工具。這次最新計畫便是建立在NavaLabs協助政府機構了解並替換老舊技術的基礎之上。CenterforCivicFutures共計撥款1,100萬美元，資助了11個研究AI如何減輕州政府行政負擔並推動公共福利現代化的專案。PublicBenefitInnovationFund主任EleanorDavis表示，過去數十年來，由於技術和營運限制，公共福利系統的服務提供一直停滯不前，現在正是利用AI創新來大幅改善這些領域的關鍵時刻。