SAS 政府中的人工智能：采用与部署的路径

尽管部分政府机构已走在人工智能应用的前沿，但仍有较多机构在采用速度上滞后于公共及私营部门的同行。然而，随着人工智能的优势愈发不容忽视，政府人员面临的问题正从“是否”加入转变为“何时”加入这一进程。

根据《经济学人影响力》报告《重构公共部门生产力效能》，58% 的受访公共部门人员认为，数字化转型是提高生产力的有效途径。近九成受访者相信人工智能能够加速这一转变，90% 的受访者认同其带来的收益大于风险。尽管如此，犹豫情绪依然存在，超过四分之一的受访者表示目前没有采用人工智能的计划。

调查报告显示，阻碍公共部门采用人工智能的主要因素包括数据隐私、预算、变革管理及战略方面的差距：

• 75% 的受访者对数据隐私存在顾虑。

• 64% 的受访者面临预算限制。

• 52% 的受访者提及员工对变革的抵触。

• 47% 的受访者缺乏适当的生产力衡量指标。

SAS 全球政府顾问 Jennifer Robinson 指出：“单凭技术本身无法释放政府机构的生产力，但若能具备适应新创新的灵活文化，随时间推移，生产力的逐步提高将产生显著影响。”

SAS 提出的公共部门人工智能应用关键要点：

1. 强健的数据与人工智能监督及治理

政府机构管理着高度隐私的公民数据。为保护隐私并实现价值，必须采用严格的数据管理实践。在采用数据分析与人工智能时，系统应包含以下要素：

• 针对数据处理与合规性的既定政策。

• 明确定义且一致的数据格式与质量指标。

• 透明的数据实践以维护公众信任。

• 对数据政策实施与执行的监督。

2. 以增量方式实现收益

鉴于政府机构通常较为审慎，SAS 建议从高影响力、低风险的项目入手，通过快速出结果建立利益相关者信心。随后，再通过分阶段、可扩展的项目为持续的数据转型与成本效益奠定基础。

3. 培养下一代人工智能管理者

人工智能可将公务员从重复性任务中解放出来。调研显示，52% 的公务员认为人工智能将在未来三年内对改善组织生产力产生显著影响。为此，SAS 强调变革管理需包含针对员工的专门培训与辅导，以建立信任并确保技术工具被正确理解和使用。

4. 衡量政府人工智能的成功标准

• 关注人工智能伦理：确保人工智能服务于每位公民的公平结果，注重可解释性、公平性与诚信。

• 选择合适的工具：并非所有政府任务都需调用人工智能，应首先识别需增强的流程，再匹配定制化解决方案。

• 动态监督：成功的组织往往具备更严格的监督流程，包括实时监控性能指标、公平性指标及模型漂移。