2021台灣人工智慧年會
AI應用百花齊放,不只企業開始採用,政府也不落人後,加速AI在公部門的應用發展,包括以AI提高行政效率,強化便民服務,或是用於監測防弊、獄政管理。
「臺灣並不是未來才要發展AI,而是已默默做了5年」,曾任財政部資訊中心主任,現為行政院人事行政總處政務副人事長的蘇俊榮在AI年會中,點出AI對政府而言並非未來式,而是現在進行式。
過去5年,政府將AI定為下世代國家發展的重點之一,然而國家資源有限,發展AI無法與大國相比,因此科技部在2018年提出AI小國大戰略(民國106到110年),投入資源發展AI研發平臺、AI創新研究中心,對臺灣具有優的半導體產業則是推動射月計畫,加速技術研發,還舉辦科技大擂臺,以競賽吸引好手,以及培育智慧機器人的機器人創新基地等。未來成立數位發展部後,政府可望更進一步擴大AI應用。
蘇俊榮以已故臺灣人工智慧學校執行長陳昇瑋的看法,政府發展AI化的三個階段。首先是,介面數位化,從向民眾索取的表單,到政府提供民眾的資料全面數位化,並非將紙本掃描成檔案。他指出,關鍵是從源頭數位化,例如過去民眾報稅是以人工申報書表,使用紙本表單,國稅局收到表單後,往往還要投入大量人力將書表資料輸入系統,數位化,過去二十年來,在政府財稅單位努力下,資料已從源頭數位化。
第二階段是內部業務流程數位化,「資訊改革創新很重要的是業務流程,當業務流程不變,即使再努力,產出的附加價值是低的」。蘇俊榮認為,導入AI之後,業務流程也要隨之翻轉,例如取代規則化人工處理業務,例如受到外界相當多關注的RPA(Robotic Process Automation),人事行政總處早在三年前就開設RPA相關課程,讓公務人員能了解RPA對工作流程的簡化。
第三階段是在民生相關的場域推動AI,例如車流、金流、長照等,都是AI導入可能的情境。
AI輔助發現逃漏稅的異常行為
目前AI在政府部門的應用已有一些成果,蘇俊榮以過去在財政部財稅資料中心的經驗為例,目前已開始運用AI協助找出逃漏稅,由於逃漏稅手法常見的特徵,例如虛設公司行號,這些新公司通常會在前兩個月未開立發票,後面三四個月突然開立許多發票,五六個月準備逃跑,逃漏稅者利用營業稅每兩個月報稅一次,當國稅局發現異常查核時,幕後集團已逃跑。虛設行號的集團還會以金錢吸引遊民,冒用其身分開設人頭帳戶、虛設電話號碼,當發票開立很多後,再到其他地點開設公司、人頭帳戶,這些虛設的公司名下通常沒有資產。透過AI能夠提前發現異常,便能及早扼制虛設行號的行為。
由於法人與個人在逃漏稅往往有不同行為模式,也能靠AI去識別行為模式。為維護民眾應盡納稅義務的公平性,這幾年財政部運用AI輔助追查逃漏稅,過去由選案人員依選案條件,從BI系統找出可疑的逃漏稅案件,再交由查核人員實際查核;現在從BI找出的可疑案件,由建構的AI模型找出可能的案子。
運用AI模型輔助財稅單位,辨別可能逃漏稅的案例,再由查核人員實際調查:
不過,蘇俊榮強調,由於逃漏稅手法會根據國稅局、海關的查稅模式而改變,以規避相關單位的查核,因此要不斷調整查稅的方法,雖然國稅局與海關會交換檔案資料,例如從進口品項、產出的商品,進口的成本與產品銷售的營收,以及營業的毛利率去辨別異常,過去國稅局海關就會分析內地稅、關稅資料,但並不夠細緻,審視的資料可能只有三年或五年,未來,靠AI能夠審視更長時間的資料,並因應逃漏稅手法變化滾動調整。
不只是追查逃漏稅
AI也能運用在查緝走私上,例如非洲豬瘟的肉品走私查緝工作,可能建立風險圖表,辨走私風險較高、較低的進口業者與報關行,對低風險者查驗的比例較低,對高風險者查驗比例則較高,透過AI可以輔助找出一些異常行為,例如平常以進口電器類為主的業者,突然進口食品類或其他類物品,透過AI辨別這些高風險的案例。
蘇俊榮表示,國內進口的產品數量如此龐大之下,相關的人力有限,未來透過AI技術輔助查緝走私,不只是肉類,還能用在槍械、毒品等走私案,靠AI技術提升國家安全。
另一個可能的應用領域是提高工作或學習的效率,例如在辦公室,通過空氣盒子偵測二氧化碳濃度,當濃度較高時,運用AIoT技術自動調整辦公室內的溫度、光線,或是排放有助於提神的香芬,改善工作效率。另外,在未侵犯隱私的情形下,經由攝影機拍攝課堂的即時影像,偵測每位學習者瞳孔變化,判斷學習者是否精神不濟,協助講師掌握學習情形,調整授課內容的有趣性。
去年法務部與多家民間業者合作,結合AI打造國內首間智慧監獄示範監獄,利用人臉辨識與智慧手環,監控受刑人異常的出入行為,或透過AI的行為影像分析,追蹤移動物或滯留物品,向管理人員示警等等。
法務部去年便與中華電信等民間業者合作,結合AI技術提升獄政管理,在嘉義看守所示範智慧監獄:
蘇俊榮認為,AI在政府的運作效率、服務有很大的發展潛力,AI是能夠改造政府服務、改善辦公室氛圍的利器。至於政府應如何推動AI發展,他以荷蘭政府與民間軟體公司合作,共同開發河川監測系統為例,通過AIoT技術,監測到預測水質、水位變化,降低淹水風險。「AI應用發展不應都交由公部門,應該適當結合產官學研,甚至結合民間公司協助發展」。
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