摄影/王若朴
“资料(Data)、客户(Customer)和优化(Optimization)是数位-的核心。”国际市场研究机构Gartner数位-资深研究总裁Dean Lacheca指出,不论是什么层级或业务类型的-机关,推动数位-可以从这三件事着手,像“资料”就是多数人会想到的数位-作法,透过大数据分析,从巨量资料中获取洞察(Insight),来进行更好的决策、推行更符合民众的服务。
“比如开放资料(Open Data)服务。”Dean Lacheca以法国为例,早在2011年时,法国-就已推动开放资料平台,首先联合境内6家交通业者举办开放资料竞赛,让参赛者利用释出的交通资料打造各式App或网页工具,后来z84更进一步推出交通资料开放API,供业者介接、开发新服务,“更建立了一个开放资料生态圈。”
数位-的第2个核心,则是以客户为中心、“由外而内”的服务模式。Dean Lacheca表示,-的服务对象(也就是客户)很广,从个别公民、家庭,到企业组织都有,-必须从不同对象的角度来设想所需的服务,并根据这些外部需求,从-内部开发新服务,而且还要跨部会合作来推行这些服务,而非只靠单一部门。
Dean Lacheca举例,迪拜智慧城市计划团队开发一款App,仅靠单一平台,就串连起-40个机构来服务民众,并也透过聊天机器人Rshid,来提供24小时的双阿拉伯语和英语咨询服务。“这两者就是以服务对象为中心、因应外部需求而从-内部发起的服务模式,”Dean Lacheca说。
第三项数位-的核心是“优化”。Dean Lacheca提到,优化并不只是要节省成本,而是解决民众使用-服务时的痛点。他举例,菲律宾-最近将户政文件申请流程全面E化,将民众申请驾照或出生、结婚、死亡等证明文件的时间,从数周缩短为几个小时。
推动数位-要面临的3大痛点
然而,各国推行数位-政策时,总面临各式各样的挑战。Gartner每年都会针对各国-CIO做一份调查,结果发现,推行数位-的前3大痛点,分别是组织文化、预算,以及人才资源。
Dean Lacheca进一步解释,“许多-并非不愿意数位转型,而是需顾虑长期沿袭的作业模式、组织文化。”例如-一开始推行App作业,也许还或公务员青睐,但要是进行更大层面的改革、影响原有作业习惯,就容易遭公务员抗拒,因此,-作风趋于保守,不敢力推。
至于预算、人才资源这2个痛点,则相互关联。Dean Lacheca表示,-大多仍将预算用于管理旧有IT设备和系统,难有多余预算来改善服务,或培养人员技能、雇用新人才。
“许多-部门CIO虽有影响力,但却没有决策控制权。”Dean Lacheca解释,“数位转型可说是业务转型(Business Transformation),而非只是IT转型,因此CIO必须善用影响力,从建立信任开始。”也就是说,首先,-CIO要先建立出组织内的信任,要学习业务语言(Business Language),从业务部门的角度出发,来探讨期望的数位转型成果,而不是用IT语言来沟通、介绍IT解决方案。
Dean Lacheca表示,预算有限时,唯有跨部会合作,才能将用途最大化;此外,借由跨部会讨论,IT部门也能分享遇到的问题和经验,打破彼此的壁垒。另一方面,由于“-大多仍将预算用于管理旧有IT设备和系统,”更新这些老旧系统,不只能创造新IT成果,也可以创造新的业务成果,更能释出资源和预算,来执行新业务。Dean Lacheca也再次强调,“这些建议听起来很简单,但要实际做到,得下一番功夫。”
-如何利用AI来提供数位-服务?
话锋一转,Dean Lacheca表示,各国-现在都想用AI来发展数位-服务。“AI是很有潜力的数位-应用,例如自然语言处理、电脑视觉,以及预测分析。”
在自然语言处理(NLP)部分,-可以利用该技术,来优化-网站的搜寻结果,或是打造聊天机器人提供24小时不间断的服务。此外,自然语言处理的新兴应用,“也渐渐扩展至翻译领域,”比如澳洲、美国等由多民族组成的国家,-开发出支援多种语言的聊天机器人,来提供更多咨询管道。也可以用NLP来进行诈欺侦测,或用于-服务的记录管理(Record Management)。
至于电脑视觉,Dean Lacheca指出,除了机场通关结合人脸辨识外,也有-将电脑视觉用于捕鱼监测。如澳洲昆士兰-今年初揭露了一项“鱼脸辨识”计划(Fishal Recognition)成果,指出过去半年以来,昆士兰-已在不同的商业捕鱼船上,装设摄影机、感测器和影像辨识软件,来自动辨识捕获鱼种和数量,取代过去需人为检测监视器、填资料的过程。
“车流、人流监测,以及利用卫星影像来追踪天灾、人祸影响,也是另一种电脑视觉应用。”比如印度、美国透过路口监视器影像,依据车流和人流多寡,来自动调整红绿灯时间;又或是-利用卫星影像资料,来训练一套洪水预警系统,预测可能发生洪水泛滥的区域,以保护当地居民。
至于预测分析,则可用在-内部的人才管理(Talent Management)。Dean Lacheca说,传统人才管理会根据部门性质来挑选人才,也可以利用机器学习打造人才管理模型,从人才技能来评估适任的职位。
-部门想要善用AI,到底该从何下手? “首先要检视手中握有的资料,而非想着要做什么AI服务。”Dean Lacheca指出,-CIO要先问自己,“是否拥有足够的、品质良好的资料,可供AI模型训练之用?”其次再评估“是否有现成的AI模型训练平台或工具可用?”文◎王若朴
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