趨勢觀察／數位政府AI扮要角

AI打造智慧未来调查机制，强化动态追踪，实现数位治理愿景。 （Getty Images）

AI应用范畴快速普及，导入者已不仅止于产业，政府公部门也逐渐加快步伐，研究机构IDC近期释出2024全球政府单位趋势预测报告，2024到2029年十大重点政策中，就有半数与AI相关，由此可见此技术已成建构数位政府的重要工具。

全球AI分析领导厂商SAS的台湾副总陈新铨解析：「展望台湾公部门的AI数位蓝图，运用AI科技打造智慧调查机制是其中不可或缺的一环。这不仅能够推动政府各单位，迈向即时决策、强化调查效率的未来，更能带来有效的调查结果，让民众更有感。」

陈新铨表示，智慧调查机制可应用的范畴，包括执法、社福、健康、税收、交通基础建设、财政、安全、监督等八大层面。

AI技术的导入核心概念在于解决公部门在调查领域所面对的挑战，这些挑战包括工作负荷过高，透过AI可提升自动监控效率、减少案件误报；针对新兴犯罪手法，利用AI进行即时稽查、动态追踪，并且借助机器学习发现异常犯罪，以实现数位治理愿景。

建风险评分卡 提升处理效率

台湾检调与司法工作繁重，司法院统计全台各地院新收案件，光刑事部分2021至2023年两年间已大幅新增近10万件，过高的工作负荷对司法调查的效率与品质影响甚钜。

而检调司法工作负荷过重的情况各国皆然，负责打击跨国犯罪、重大犯罪和组织犯罪的澳洲联邦警察，则选择利用更有效作法处理大量案件。

澳洲警政单位运用视觉化调查解决方案（Visual Investigator）建立AI调查平台，应用完整调查生命周期，帮助检调单位建立敏捷式调查分析。利用案件分析后的特征值，整合规则、机器学习模型，综合计算出案件分数及案件等级，生成「综合风险评分卡」，呈现警示案件分析结果，以利检调单位进行风险分级，并依风险高低快速识别复杂犯罪态样。各层级调查人员可利用案件编号等资讯查询相关警示案件，在短时间内，取得案件关键资讯，大幅增强管理及搜集证据的能力，以做出明智的决策。

靠图学演算法 发觉犯罪特征

卫福领域同样可运用AI执行健保诈欺调查，陈新铨提到，健保台湾制度实施多年来，「假住院」、「假看诊」、「健保费浮报」等事件层出不穷，几天前就有一位中医师伪造就医民众资料虚报医疗费用遭到判刑，今年3月某医师利用游民与民众健保卡伪造就医纪录，诈领百万余元健保费。

面对这类事件，美国北卡罗来纳州的保险部门就在SAS Cloud中建立保险犯罪调查系统，有效强化诈欺侦测与调查追踪能力。该部门调查人员透过SAS视觉化调查中的AI关联网络图，透过AI图学演算法，找出交易网络重要节点，快速厘清各笔交易之间的共同地址、电话号码、电子邮件和其他隐藏联系，在短短七个月内，就协助州政府追回690万美元不法所得，案件期限内的调查成功率也从原本的60%提升至98.7%，成效相当惊人。

运用自动建模 探索异常样态

因应时代快速转变，因应新科技所衍生出新的犯罪型态，层出不穷。在财政方面，两年前因热门韩剧《鱿鱼游戏》带动同名加密货币「鱿鱼币（SQUID）」价格狂飙，引起一波加密货币如何课税的议题讨论。然而，既有的税务机制不易侦测数位经济收入，往往导致征收不易，也因此令人担忧加密货币将成为新型态逃漏税手法的温床。

爱沙尼亚税务和海关委员会利用AI Auto ML的监督式诈欺评分模型，加强侦查复杂或新型态逃漏税事件。透过监督式机器学习模型，持续追踪与学习历史诈欺案例，让Auto ML自动优化AI模型，确保模型品质，并主动发现新的异常行为，提升警示的精准度。

陈新铨指出，政府公部门案件繁重，须处理各类违法、违规案件的资讯，但这些案件往往庞杂且缺乏组织性。为提供快速且不影响侦查品质的解决方案，建立一个实用的AI调查平台至关重要，这将是开启公部门科技侦查新页的关键要素。

延伸阅读