数据科学如何帮助政府服务自动化

全球各国政府都面临着提高运作效率、为员工提供更高质量的工作环境以及更好地服务公民的压力。数据驱动自动化在私营部门的成功表明，技术投资有潜力帮助这些事业——现在正是实现政府服务自动化的好时机。

基于人工智能(AI)的系统可以通过降低运营成本、简化流程、减少浪费和最小化人为错误，使政府的几个功能受益。据估计,五个过程中的四个在人力资源和财务方面——至少是部分——是可自动化的，成本极有可能降低30%以上。

人工智能在公共部门的潜力是非常真实的，但如果政府要大规模利用自动化，他们的方法必须具有战略意义。这就是数据科学发挥作用的地方。

政府如何使用数据科学

政府机构已经在使用数据科学来跟踪和识别模式，改善服务，并在多个部门做出明智的决定。

医疗保健,美国食品和药物管理局(FDA)使用大数据分析在确定和理解食源性疾病模式的技术转让项目中。该组织还利用大数据技术，对供应链和制造链上某处受到污染的食品做出更快、更有效的反应。

美国疾病控制中心(CDC)通过筛选社交媒体上的帖子来跟踪疾病的传播。与此类似，政府还资助了一家企业，旨在通过社交媒体行为识别自杀倾向的早期迹象。

教育-美国教育分支机构创建了一个学习分析和数据挖掘框架，可以在线筛选和补救学生的学习模式，并实时识别疲劳。

欺诈检测-欺诈检测是政府利用数据科学为国家牟利的关键领域。下,澳大利亚选举委员会(AEC)模拟数据，以发现和探索潜在的选举舞弊。

犯罪-美国国土安全部(DHS)在数据科学的应用方面处于领先地位。国土安全部利用大数据方法和互操作性，成功地整合了来自各个安全部门的数据，旨在预测潜在的危险。

在中央情报局的资助下，Palantir技术公司管理着一个分析软件对抗恐怖主义通过定位路边炸弹和追踪虚假交易打击网络犯罪。

也许最著名的利用数据科学实施法律的例子是在波士顿马拉松爆炸事件之后。大数据技术快速发展分解了近50万张图像并根据嫌疑人的描述，用代码和算法识别出了几条相关信息。

利用数据科学实现自动化的机遇

数据科学已经在政府中发挥着关键作用，但自动化的进一步机会仍有待发掘。自动化流程提供了准确性、可伸缩性和可追溯性，为员工和公众带来了更大的透明度、改进的服务提供和更大的一致性。

财务自动化——政府部门通常执行与私营企业相同的核心财务流程:他们管理月份和年终财务、分散现金、预算、计划和分析。有些甚至使用相同的企业资源规划(ERP)和财务系统作为它们的私有对应系统。

据研究，大约80%的任务私营金融公司的执行是完全或部分自动化的——这些数字可以假定为执行类似职能的政府部门。

通用会计、现金支付和财务规划显然是自动化的有力竞争者。结合数据科学，财务部门可以使用基于人工智能的系统来识别过去预算决策的成功和失败，更准确地跟踪欺诈活动，等等。

自动化在人力资源-在许多国家，政府是最大的单一雇主。在美国，仅人事管理办公室就雇佣了5000多名员工——这个数字还不包括管理联邦政府280万员工的其他部门和机构的个人人力资源员工。

大约80%的人力资源流程被认为是可自动化的，像工资和福利管理、招聘和记录保存等都是出色的候选人。

招聘，尤其适合数据驱动的自动化。部门可以利用大数据技术自动屏幕申请者，识别人才趋势，排除不适合该职位的人才，并升级那些适合该职位的人才。

应用程序处理自动化-政府处理各种服务和付款的申请，如签证、福利和纳税申报单。在过去的几年里，政府增强了前端，面向公民的体验。但是，由于笨拙的后台办公室仍在与遗留的IT系统和竖井数据库作斗争，因此仍有很大的改进空间。

数据科学支持的自动化流程可以帮助解释和编写应用程序之间的数据，并检查一致性，弥合创新前端和遗留后端之间的差距。

在自动化中利用数据科学的力量

数据科学在公共部门的潜力是巨大的。政府的任务是记录、存储、跟踪、解释和响应比以往任何时候都多的数据——随着人口增长和越来越多的服务数字化，数据池只会扩大。

智能分析可以为自动化流程提供信息，从而节省时间，减少资源浪费，提高准确性和一致性，并增强政府雇员的工作体验。此外，许多数据支持的自动化可以使用现有的基础设施实现。

Michael Brenner是Marketing Insider Group的主讲人、作者和首席执行官。迈克尔在《福布斯》、《企业家杂志》和《卫报》等网站上写了数百篇文章，他每年都在几十个领导力会议上发表演讲，涉及的主题包括营销、领导力、技术和商业战略。跟着他@BrennerMichael．

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