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社工超級助手 讓脫貧成功率飆升83%

社工超級助手  讓脫貧成功率飆升83%

黃亞琪、譚偉晟

科技

shutterstock

1153期

2019-01-23 14:39

這不是科幻小說,更不是遠在外太空的電影情節,而就在你我身邊。
15個橫跨食、衣、住、行、育、樂的AI應用大蒐集,
看見它如何改變著我們的心態、工作形態和生活!

2018年十二月,在聯發科舉辦的首屆「智在家鄉」數位社會創新競賽上,擊敗三百多組隊伍、從聯發科董事長蔡明介手上拿下百萬首獎的,是由一群科技志工組成的公益項目《脫貧自立向前Go》,透過AI的幫助,協助改善社工的工作流程與效率。

 

這個計畫是智庫驅動D4SG(Data for Social Good,資料力做公益)與台北市社會局合作,最終以提高中低收入戶的成功脫貧率為目標。

 

因為資源有限,台北市政府僅能協助部分中低收入戶加入,如工作技能訓練、協助理財規畫的「脫貧方案」,在社會局已完整建構的約莫1500戶中低收入戶中,只有一百戶可參加。過去,加入方案後,能脫貧者約有八成。

 

但社會局希望可以再提高脫貧率,這就必須更精準地判讀中低收入戶的「脫貧潛力」,讓每個有望脫貧的家戶參與方案。這,或許就是AI能派上用場的時候。

 

智庫驅動知識長謝宗震解釋,他們先以過去社會局一百多戶中低收入戶資料,「以家庭成員、人口數、成員年齡、有沒有中老年人口等十多個特徵數據,讓機器學習建立模型。」藉此協助社會局驗證參加脫貧方案的對象,的確有著更健康的脫貧表現。

 

選出「有戰力」的中低收入戶

 

但過去篩選脫貧方案名單,是靠社會局人員的經驗法則。謝宗震與團隊開始思考,若篩選工作改讓AI進行,會發生什麼事?脫貧成功率會不會更高?

 

謝宗震向社會局取得了○八年到一七年這十年、將近七千筆的歷史資料(包括有參加脫貧方案的最終結果與未參與脫貧方案者),以其中七成的數據進行AI訓練,再以另外三成的資料進行AI能力驗證。謝宗震說,過去不容易被使用的「文本分析」,也在這次計畫中被納入,種種作法,就是要讓AI讀懂每個貧困家庭「難念的經」。

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