Dobici:
- Digitalizira proces javne prijave korak po korak i određuje gdje se ljudsko biće drži u trenutku donošenja odluke.
- Predviđajući digitalni jaz i nejednakost pristupa, ostavlja alternativni kanal za svaki proces.
- Dizajnira upravljanje izuzetcima i greškama; Kada model nije siguran, postavlja se pravilom da ga usmjeri na čovjeka umjesto da ga odbaci.
Sve veći dio kontakta građana s javnošću odvija se putem interneta: pribavljanje dokumenata, prijavljivanje, zakazivanje, plaćanja, upiti o statusu putem e-Government Gatewaya. E-uprava (pružanje javnih usluga putem digitalnih kanala, iz jedne tačke i često bez ljudskih posrednika) olakšava rad građanima i smanjuje opterećenje institucije. Iza ovih digitalnih usluga stoje radni tokovi i, sve više, automatizacija procesa (automatsko izvršavanje ponavljajućih koraka kao što su prijem aplikacija, rutiranje, provjera nedostajućih dokumenata, slanje obavijesti pomoću softvera). AI je moćan alat u dizajniranju ovih tokova, proizvodnji obrazaca i tekstova obavijesti, prethodnoj evaluaciji dolaznih aplikacija i pronalaženju blokada u procesu. Ali uz upozorenje: svaka odluka o stvaranju/ograničavanju prava donesena automatiziranim procesom mora biti pravno vezana za tačku koju čovjek može pregledati i opravdati. Potpuno automatizovano odbijanje je nelegitimno bez prigovora i ljudske revizije.
U automatizaciji, "gdje se drže ljudi?" pitanje
Najkritičnija odluka pri dizajniranju automatizacije procesa je u kom trenutku će čovjek biti uključen. Postoje tri uobičajena modela:
- Potpuna automatizacija (bez ljudi): Pogodno samo za neovlaštene, niskorizične zadatke sa jasnim pravilima — na primjer, automatsko generiranje i isporuka dokumenta iz sistema. Možda bi bilo bolje ako su pravila potpuno jasna i da je greška niska cijena.
- Čovjek u petlji: AI/sistem proizvodi prijedlog, čovjek ga odobrava ili ispravlja. Ovo je standardni model odluka o stvaranju/ograničavanju prava. Na primjer, sistem unaprijed procjenjuje zahtjev za pomoć i službenik donosi odluku.
- Pod ljudskim nadzorom (human-on-the-loop): Sistem radi automatski, ali ljudi nadgledaju, uzorkuju, provjeravaju i primaju izuzetke. Koristi se u poslovima velikog obima i srednjeg rizika.
Ključni princip: što odluka više utiče na prava građana, to osoba više treba da bude u centru. Automatsko dodjeljivanje termina i automatska odluka o zatvaranju preduzeća ne mogu biti predmet istog režima.
Savjet: Za svaki automatski korak, "ako ovaj korak radi pogrešno, kako građanin može prigovoriti i kako čovjek to može popraviti?" Redizajnirajte odgovor na pitanje od nule. Automatizacija bez ikakvog prigovora je i zakonski i etički manjkava.
Korak po korak: dizajniranje digitalnog procesa
- Mapirajte proces. Svi koraci, odluke i akteri od prijave do zaključka.
- Klasificirajte prema riziku. Da li svaki korak stvara/ograničava prava? Gde je čovek potreban?
- Odaberite šta ćete automatizirati. Pravilo-jasno, nizak rizik, koraci koji se ponavljaju.
- Generirajte formulare i tekstove obavijesti. Jednostavan, pristupačan, sa minimalnim ličnim podacima.
- Uspostavite putanje prigovora i izuzetaka. Prikačite ljudsku kontrolnu tačku svakoj automatiziranoj odluci.
- Kontrolišite protok ličnih podataka. Koji podaci idu kamo i koliko dugo? (KVKK)
- Pilotirajte, nadgledajte, poboljšajte. Mjerite stopu grešaka i pritužbi; popravi to.
tri mini kofera
Slučaj 1 — Nepotpuna automatizacija dokumenata. U jednoj instituciji je 38% zahtjeva odbijeno zbog nedostatka dokumenata, a građani su se ponovo javljali. Kada je u trenutku podnošenja prijave dodata provjera nedostajućih dokumenata podržana AI, građanin je vidio dokument koji nedostaje prije nego što je čak i podnio obrazac; Stopa druge prijave smanjena je sa 38% na 11%, a teret blagajne je smanjen.
Slučaj 2 — Potpuno automatsko poništavanje odbijanja. Pilot socijalne pomoći automatski je izračunao prag prihoda i automatski odbio one iznad praga. Ali neke posebne situacije (opterećenje nege sa invaliditetom, privremeni prihod) nisu bile uključene u pravilo i bilo je nepravednih odbijanja. Proces je pretvoren u model „ljud u petlji“: sistem vrši prethodnu evaluaciju, službenik vidi izuzetke i donosi odluku. Nestale su pritužbe na nepravedno odbijanje.
Slučaj 3 — Detekcija začepljenja. Jedinica koja je analizirala šestomjesečne evidencije procesa sa AI otkrila je da je prosječno 9 dana aplikacija čekalo na jedan korak odobrenja; Na tom koraku bio je samo jedan autoritet. Kada je ovlaštenje dato drugoj osobi, prosječno vrijeme se smanjilo sa 14 na 6 dana.
Četiri šablona za kopiranje
1) Mapa procesa i klasifikacija rizika:
Vaša uloga: dizajner javnih procesa. Izdvojite sve korake usluge u nastavku, od aplikacije do zaključka. Za svaki korak navedite: (1) šta se radi, (2) da li stvara/ograničava prava, (3) da li će biti automatizovano ili će biti potrebno ljudsko prosuđivanje, (4) je glavni rizik ovde. Označite pravnu stvar u koju niste sigurni kao "mora biti potvrđena". USLUGA: [opisati]
2) Običan tekst obavijesti/obrasca:
Napišite tekst obavještenja građaninu za sljedeću situaciju: jednostavno, s poštovanjem, korak po korak. Jasno navedite šta treba učiniti, trajanje [da se potvrdi] i način prigovora. Nemojte tražiti nepotrebne lične podatke. Nemojte koristiti žargon.SITUCIJA: [npr. nedostaje dokument / rezultat prijave]
3) Dizajn rute za prigovor i izuzetak:
Osmislite mehanizam ljudske kontrole i prigovora za sljedeći korak automatske odluke: (1) kako se građanin protivi, (2) koji slučajevi bi trebali izaći iz automatike i otići do čovjeka (izuzeci), (3) na šta čovjek treba da gleda prilikom donošenja odluke, (4) vrijeme i evidentiranje. Izbjegnite potpuno automatsko odbijanje. KORAK: [automatska odluka]
4) Analiza uskog grla procesa:
Pregledajte evidenciju procesa (korak - trajanje) u nastavku. Samo s obzirom na podatke: (1) najduži korak čekanja, (2) mogući uzrok uskog grla (jedan autoritet, ručni rad, itd.), (3) dati 2-3 prijedloga za poboljšanje. Dodavanje brojeva izvana.LOG: [podaci o koracima i vremenu]
Slaba prompt / Jaka prompt
Slabo: "Automatizirajte ovaj proces prijave."
Güçlü: "Dizajner javnog procesa uloge. Prvo izdvojite sve korake od prijave do zaključka i klasificirajte svaki korak kao 'korak koji stvara/ne ispravlja', 'automatiziran/potreban za ljude', 'glavni rizik'. Preporučite samo jasne i niskorizične korake do automatizacije; dizajnirajte potpunu putanju ljudskog odobrenja i prigovora za svaki pravi korak, ne preporučajte automatski korak ponovnog protoka podataka. (koji podaci idu kuda).
Razlika: moćna brza informacija odvaja automatizaciju po riziku, sprovodi ljudski pregled i žalbu, čini protok podataka i pravnu nesigurnost vidljivim.
Izbor modela automatizacije
poslovni tip
Odgovarajući model
Zašto
Izrada dokumenata (rules-net)
Potpuna automatizacija
Nizak rizik ne stvara prava
Evaluacija pomoći/podsticaja
čovjek u petlji
To stvara pravo, postoje izuzeci
Sortiranje velikog obima
pod ljudskim nadzorom
Kontrola uzorkovanja je dovoljna
Odluka o kazni/ograničenju
Ljudi su u centru
Ozbiljno ograničenje prava, potrebno opravdanje
Paritet pristupa i upravljanje izuzecima
Dok digitalizacija i automatizacija javnog procesa povećava efikasnost, to stvara novi rizik nejednakosti: digitalni jaz (nemogućnost pristupa uslugama za građane bez kompjutera, pristupa internetu ili digitalne pismenosti). Starije osobe, osobe s invaliditetom, seoski građani ili građani s niskim primanjima mogu biti isključeni iz potpuno online procesa. Dobro osmišljen digitalni proces uvijek ostavlja alternativni kanal (primjena licem u lice, telefonska podrška, proxy transakcija); Automatizacija ne ograničava građanina na kanal, već mu nudi opcije. Slično tome, dobra automatizacija je dizajnirana oko rukovanja izuzecima (šta se dešava kada nedostaje dokument, sistemska greška, izuzetak), a ne scenarij "sve ide dobro"; Jer pravu viktimizaciju u javnom sektoru doživljavaju građani koji su van pravila.
Mini kućište — one koje je automatizacija isključila. Kada se aplikacija socijalne pomoći u potpunosti preselila na internet, broj prijava je pao za 30 posto u prvom mjesecu - ne zato što se potražnja smanjila, već zato što se grupe najpotrebitijih, stariji građani i građani bez interneta, nisu mogli prijaviti. Kada je institucija otvorila podržane aplikacione punktove u direktorskim kancelarijama, broj se oporavio; efikasnost u ravnoteži sa pravičnim pristupom.
Mini kućište — proces je zaustavljen u izuzetku. U automatizovanom procesu licenciranja, dokument je prethodno proverila AI; ali sistem je tiho odbijao prijave, smatrajući rijetku vrstu dokumenta "nevažećim". Oko 15 legitimnih aplikacija sedmično je palo u ovu slijepu tačku. Rješenje: kada model nije siguran, uputite ga službeniku umjesto da ga odbijete.
Šablon koji kontrolira dizajn procesa:
Zadatak: Napravite kontrolnu listu RIZIKA i PRISTUPA za sljedeći digitalni proces. Proces: [tok po korak]Pitanja: 1) Kako se građanin bez interneta/uređaja primjenjuje? 2) Da li je omogućen pristup osobama sa invaliditetom? 3) Šta se dešava sa aplikacijom ako sistem da grešku? 4) Ko odlučuje u slučaju izuzetka/pravila? 5) Ako se daje automatsko odbijanje, postoji li metoda prigovora i ljudska kontrola? Rezultat: Nivo rizika + preporuka za svako pitanje. Dodavanje odgovarajućeg rješenja.
Savjet: Procijenite automatizaciju ne prema „koliko procesa je ubrzala“, već i prema „koga je izostavila?“ Uspjeh u javnoj službi mjeri se manjinom koja nije izostavljena koliko i većinom koja napreduje.
Uobičajene greške
- Donošenje prave ograničavajuće odluke potpuno automatsko. Nelegitimno je bez prigovora i ljudske kontrole.
- Pokušavam uklopiti izuzetke u pravilo. Stvarni život ide dalje od pravila; Ostavite ljudska vrata za izuzetak.
- Razmišljam o načinu prigovora kasnije. Osmislite način da izazovete i ispravite svaku automatiziranu odluku od početka.
- Ne kontroliše tok ličnih podataka. Automatizacija replicira podatke; Provjerite gdje ide i vrijeme skladištenja.
- Pisanje obavještenja u žargonu. Ako građani ne razumiju, proces će biti digitalan, ali nedostupan.
- Proširiti se bez pilota. Prvo izmjerite stopu greške na maloj skali, a zatim proširite.
Ukratko
E-uprava i automatizacija procesa ubrzavaju javne usluge i smanjuju opterećenje; AI je moćan u mapiranju ovih procesa, generiranju teksta, prethodnoj evaluaciji i pronalaženju uskih grla. Ali srce dizajna je jedno pitanje: gdje je čovjek? Što odluka više utiče na prava građana, to bi više ljudi trebalo da bude u centru; Svaka automatska odluka treba biti povezana sa prigovorom i ljudskom kontrolnom tačkom, a tok ličnih podataka treba revidirati u skladu sa KVKK.
Zadatak aplikacije
Odaberite online uslugu za svoju jedinicu. Sa šablonom „Mapa procesa i klasifikacija rizika“ izdvojite korake i označite svaki za rizik i automatizaciju. Dizajnirajte mehanizam ljudske kontrole za korak generiranja prava s predloškom "Dizajn putanje prigovora i izuzeća". Generirajte tekst obavijesti pomoću predloška "Jednostavna obavijest/tekst obrasca" i provjerite njegovu dostupnost.
kontrolna lista
- [ ] Svaki korak sam klasifikovao u smislu rizika i automatizacije.
- [ ] Nisam ostavio nikakve odluke o ograničavanju prava na potpunu automatizaciju.
- [ ] Povezao sam ljudski pregled i žalbu sa svakom automatizovanom odlukom.
- [ ] Dizajnirao sam ljudska vrata za izuzetke.
- [ ] Provjerio sam tok ličnih podataka i period skladištenja (KVKK).
- [ ] Obavijesti sam napisao jednostavno i pristupačno; Testirao sam to sa pilotom.