Mga nadagdag:
- Ini-digitize nito ang proseso ng pampublikong aplikasyon nang hakbang-hakbang at tinutukoy kung saan ang tao ay pinananatili sa punto ng pagpapasya.
- Sa pamamagitan ng pag-asa sa digital divide at hindi pagkakapantay-pantay ng pag-access, nag-iiwan ito ng alternatibong channel para sa bawat proseso.
- Pagbubukod sa disenyo at pamamahala ng error; Kapag hindi sigurado ang modelo, ginagawa nitong panuntunan na idirekta ito sa tao sa halip na tanggihan ito.
Ang lumalaking bahagi ng pakikipag-ugnayan ng mamamayan sa publiko ay nagaganap online: pagkuha ng mga dokumento, pag-aaplay, appointment, pagbabayad, pagtatanong sa katayuan sa pamamagitan ng e-Government Gateway. Ang e-government (paghahatid ng mga pampublikong serbisyo sa pamamagitan ng mga digital na channel, mula sa isang punto at madalas na walang mga tagapamagitan ng tao) ay parehong nagpapadali sa gawain ng mga mamamayan at binabawasan ang pasanin ng institusyon. Sa likod ng mga digital na serbisyong ito ay ang mga daloy ng trabaho at, lalo pang dumarami, ang pag-automate ng proseso (awtomatikong pagpapatupad ng mga paulit-ulit na hakbang gaya ng pagtanggap ng mga application, pagruruta, pagsuri sa mga nawawalang dokumento, pagpapadala ng mga notification gamit ang software). Ang AI ay isang mahusay na tool sa pagdidisenyo ng mga daloy na ito, paggawa ng mga form at mga text ng notification, paunang pagsusuri sa mga papasok na application at paghahanap ng mga blockage sa proseso. Ngunit may caveat: bawat desisyon sa paggawa/paglilimita ng mga karapatan na ginawa ng isang automated na proseso ay dapat na legal na nakatali sa isang punto na maaaring suriin at bigyang-katwiran ng isang tao. Ang ganap na awtomatikong pagtanggi ay hindi lehitimo nang walang pagtutol at pagsusuri ng tao.
Sa automation, "saan iniingatan ang mga tao?" tanong
Ang pinaka-kritikal na desisyon kapag nagdidisenyo ng automation ng proseso ay sa kung anong punto ang tao ay kasangkot. Mayroong tatlong karaniwang mga modelo:
- Buong automation (walang tao): Angkop lang para sa mga gawaing walang karapatan, mababa ang panganib, malinaw sa panuntunan — halimbawa, awtomatikong pagbuo at paghahatid ng dokumento mula sa system. Maaaring mas gusto kung ang mga patakaran ay ganap na malinaw at ang error ay mababa ang gastos.
- Human-in-the-loop: Ang AI/system ay gumagawa ng mungkahi, inaprubahan o itinatama ito ng tao. Ito ang karaniwang modelo ng mga desisyon sa paggawa/paghihigpit sa mga karapatan. Halimbawa, paunang sinusuri ng system ang isang aplikasyon para sa tulong at ang opisyal ay gumagawa ng desisyon.
- Sa ilalim ng pangangasiwa ng tao (human-on-the-loop): Awtomatikong gumagana ang system, ngunit sinusubaybayan, sinusuri, sinusuri, at tumatanggap ang mga tao ng mga pagbubukod. Ginagamit ito sa mataas na dami, katamtamang panganib na mga trabaho.
Pangunahing prinsipyo: mas naaapektuhan ng desisyon ang mga karapatan ng mamamayan, mas dapat ang tao ang nasa sentro. Ang awtomatikong pagtatalaga ng oras ng appointment at ang awtomatikong desisyon na isara ang isang negosyo ay hindi maaaring sumailalim sa parehong rehimen.
Hint: Para sa bawat awtomatikong hakbang, "kung mali ang hakbang na ito, paano tututol ang isang mamamayan at paano ito maaayos ng isang tao?" Muling idisenyo ang sagot sa tanong mula sa simula. Ang pag-automate nang walang anumang paraan ng pagtutol ay parehong legal at may depekto sa etika.
Hakbang-hakbang: pagdidisenyo ng digital na proseso
- I-map ang proseso. Lahat ng hakbang, desisyon at aktor mula sa aplikasyon hanggang sa konklusyon.
- Pag-uuri ayon sa panganib. Ang bawat hakbang ba ay lumilikha/naghihigpit sa mga karapatan? Saan kailangan ang tao?
- Piliin kung ano ang isa-automate. Malinaw ang panuntunan, mababang panganib, paulit-ulit na mga hakbang.
- Bumuo ng form at mga teksto ng notification. Simple, naa-access, personal na data-minimal.
- Magtatag ng mga landas ng pagtutol at pagbubukod. Maglakip ng checkpoint ng tao sa bawat awtomatikong desisyon.
- Kontrolin ang daloy ng personal na data. Aling data ang pupunta kung saan at gaano katagal? (KVKK)
- Pilot, subaybayan, pagbutihin. Sukatin ang rate ng error at mga reklamo; ayusin mo.
tatlong mini case
Kaso 1 — Hindi kumpletong pag-automate ng dokumento. Sa isang institusyon, 38% ng mga aplikasyon ay tinanggihan dahil sa mga nawawalang dokumento, at ang mga mamamayan ay darating muli. Kapag naidagdag ang isang tseke ng nawawalang dokumento na suportado ng AI sa oras ng aplikasyon, nakita ng mamamayan ang nawawalang dokumento bago pa man isumite ang form; Bumaba ang pangalawang rate ng aplikasyon mula 38% hanggang 11%, at bumaba ang box office burden.
Kaso 2 — Ganap na awtomatikong pagbabalik sa pagtanggi. Awtomatikong kinakalkula ng piloto ng social aid ang threshold ng kita at awtomatikong tinanggihan ang mga nasa itaas ng threshold. Ngunit ang ilang mga espesyal na sitwasyon (pasanin sa pangangalaga sa may kapansanan, pansamantalang kita) ay hindi kasama sa panuntunan at may mga hindi patas na pagtanggi. Ang proseso ay na-convert sa isang "human in the loop" na modelo: ang system ay paunang sinusuri, nakikita ng opisyal ang mga pagbubukod at gumagawa ng desisyon. Nawala ang mga reklamo ng hindi patas na pagtanggi.
Kaso 3 — Pagtukoy sa pagbara. Nalaman ng isang unit na nagsuri ng 6 na buwang mga log ng proseso gamit ang AI na ang average na 9 na araw ng mga aplikasyon ay naghihintay para sa isang hakbang sa pag-apruba; Mayroon lamang isang awtoridad sa hakbang na iyon. Kapag ibinigay ang awtoridad sa pangalawang tao, bumaba ang average na oras mula 14 na araw hanggang 6 na araw.
Apat na maaaring kopyahin na mga template
1) Mapa ng proseso at pag-uuri ng panganib:
Ang iyong tungkulin: taga-disenyo ng pampublikong proseso. Kunin ang lahat ng mga hakbang ng serbisyo sa ibaba, mula sa aplikasyon hanggang sa konklusyon. Para sa bawat hakbang, tukuyin ang: (1) kung ano ang ginagawa, (2) ito ba ay lumilikha/naghihigpit sa mga karapatan, (3) ito ba ay awtomatiko o kakailanganin ng paghatol ng tao, (4) ang pangunahing panganib dito. Markahan ang legal na puntong hindi ka sigurado bilang "dapat kumpirmahin". SERBISYO: [ilarawan]
2) Plain notification/form text:
Sumulat ng text ng notification sa mamamayan para sa sumusunod na sitwasyon: simple, magalang, hakbang-hakbang. Malinaw na sabihin kung ano ang kailangang gawin, ang tagal [na makumpirma] at ang paraan upang tumutol. Huwag humiling ng hindi kinakailangang personal na data. Huwag gumamit ng jargon.SITUATION: [hal. nawawalang dokumento / resulta ng aplikasyon]
3) Pagtutol at disenyo ng ruta ng pagbubukod:
Magdisenyo ng mekanismo ng pagkontrol at pagtutol ng tao para sa sumusunod na awtomatikong hakbang ng desisyon: (1) kung paano tumututol ang mamamayan, (2) kung aling mga kaso ang dapat lumabas sa awtomatiko at mapunta sa tao (mga eksepsiyon), (3) kung ano ang dapat hanapin ng tao kapag gumagawa ng desisyon, (4) oras at talaan. Iwasan ang ganap na awtomatikong pagtanggi. HAKBANG: [awtomatikong desisyon]
4) Pagsusuri ng bottleneck sa proseso:
Suriin ang mga log ng proseso (hakbang - tagal) sa ibaba. Binigyan lang ng data: (1) pinakamatagal na hakbang sa paghihintay, (2) posibleng dahilan ng bottleneck (iisang awtoridad, manual na operasyon, atbp.), (3) magbigay ng 2-3 mungkahi sa pagpapabuti. Pagdaragdag ng mga numero mula sa labas.LOG: [data ng hakbang at oras]
Mahinang prompt / Malakas na prompt
Mahina: "I-automate ang proseso ng aplikasyon na ito."
Güçlü: "Public process designer of the role. Kunin muna ang lahat ng hakbang mula sa aplikasyon hanggang sa konklusyon at uriin ang bawat hakbang bilang 'right-generating/non-righting', 'automated/human-required', 'pangunahing panganib'. Irekomenda lamang ang malinaw na panuntunan at mababang panganib na mga hakbang sa automation; magdisenyo ng pag-apruba at objection path ng tao para sa bawat hakbang na naglilimita sa kanan. hindi siguradong legal na mga punto bilang 'dapat kumpirmahin'."
Ang pagkakaiba: ang malakas na prompt ay naghihiwalay sa automation sa pamamagitan ng panganib, nagpapatupad ng pagsusuri at apela ng tao, ginagawang nakikita ang daloy ng data at legal na kawalan ng katiyakan.
Pagpili ng modelo ng automation
uri ng negosyo
Angkop na modelo
Bakit
Paggawa ng dokumento (rules-net)
Buong automation
Ang mababang panganib ay hindi lumilikha ng mga karapatan
Pagsusuri ng tulong/insentibo
tao sa loop
Lumilikha ito ng karapatan, may mga pagbubukod
Mataas na dami ng pag-uuri
sa ilalim ng pangangasiwa ng tao
Sapat na ang sampling control
Desisyon ng parusa/paghihigpit
Nasa gitna ang mga tao
Matinding paghihigpit sa mga karapatan, kinakailangan ang pagbibigay-katwiran
I-access ang parity at exception management
Habang ang pag-digitize at pag-automate ng isang pampublikong proseso ay nagpapataas ng kahusayan, lumilikha ito ng bagong panganib ng hindi pagkakapantay-pantay: ang digital divide (ang kawalan ng kakayahan na ma-access ang mga serbisyo para sa mga mamamayan na walang computer, internet access o digital literacy). Ang mga matatanda, may kapansanan, rural o mababang kita na mga mamamayan ay maaaring hindi kasama sa isang ganap na online na proseso. Ang isang mahusay na idinisenyong digital na proseso ay laging nag-iiwan ng alternatibong channel (face-to-face application, suporta sa telepono, proxy na transaksyon); Hindi kinukulong ng automation ang mamamayan sa channel, nag-aalok ito sa kanya ng mga pagpipilian. Gayundin, ang mahusay na automation ay idinisenyo sa paligid ng paghawak ng exception (kung ano ang mangyayari kapag may nawawalang dokumento, system error, exception ang nangyari), hindi isang "all goes well" na senaryo; Dahil ang tunay na pambibiktima sa pampublikong sektor ay nararanasan ng mga mamamayan na hindi nakasaad sa mga patakaran.
Mini case — mga hindi kasama ng automation. Nang ganap na lumipat sa online ang isang aplikasyon para sa welfare, bumaba ng 30 porsiyento ang bilang ng mga aplikasyon sa unang buwan — hindi dahil bumaba ang demand, ngunit dahil hindi makapag-apply ang mga pinakakailangang grupo, mga senior citizen at mamamayang walang internet. Nang buksan ng institusyon ang mga suportadong punto ng aplikasyon sa mga tanggapan ng punong-guro, ang bilang ay nakuhang muli; kahusayan na balanseng may pantay na pag-access.
Mini case — ang proseso ay natigil sa pagbubukod. Sa isang automated na proseso ng paglilisensya, ang dokumento ay paunang sinuri ng AI; ngunit tahimik na tinanggihan ng system ang mga aplikasyon, na itinuturing na "hindi wasto" ang isang bihirang uri ng dokumento. Humigit-kumulang 15 lehitimong aplikasyon bawat linggo ang nahulog sa blind spot na ito. Ang solusyon: kapag hindi sigurado ang modelo, i-refer ito sa opisyal sa halip na tanggihan ito.
Template na kumokontrol sa disenyo ng proseso:
Gawain: Gumawa ng RISK at ACCESS checklist para sa sumusunod na digital na proseso.Proseso: [step by step flow]Mga Tanong: 1) Paano nalalapat ang isang mamamayan na walang internet/device? 2) Ibinibigay ba ang access na may kapansanan? 3) Ano ang mangyayari sa application kung ang system ay nagbibigay ng error? 4) Sino ang magdedesisyon sa kaso ng exception/rule? 5) Kung ang awtomatikong pagtanggi ay ibinigay, mayroon bang paraan ng pagtutol at kontrol ng tao? Output: Antas ng peligro + rekomendasyon para sa bawat tanong. Pagdaragdag ng angkop na solusyon.
Tip: Suriin ang isang automation hindi sa pamamagitan ng "kung gaano karaming mga proseso ang pinabilis nito" kundi pati na rin ng "sino ang nag-iwan nito?" Ang tagumpay sa serbisyo publiko ay nasusukat sa minorya na hindi napag-iiwanan gaya ng karamihan na umaangat.
Mga karaniwang pagkakamali
- Ganap na awtomatiko ang paggawa ng tamang-limitadong desisyon. Ito ay hindi lehitimo nang walang pagtutol at kontrol ng tao.
- Sinusubukang magkasya ang mga pagbubukod sa panuntunan. Ang totoong buhay ay lampas sa tuntunin; Iwanan ang pinto ng tao para sa pagbubukod.
- Iniisip ang paraan para tumutol mamaya. Magdisenyo ng isang paraan upang hamunin at itama ang bawat awtomatikong desisyon mula sa simula.
- Hindi kinokontrol ang daloy ng personal na data. Automation replicates data; Suriin kung saan ito pupunta at ang oras ng imbakan.
- Pagsusulat ng paunawa sa jargon. Kung hindi maintindihan ng mga mamamayan, ang proseso ay magiging digital ngunit hindi naa-access.
- Upang palawakin nang walang mga piloto. Sukatin muna ang rate ng error sa maliit na sukat, pagkatapos ay palawakin.
Sa buod
Ang e-government at automation ng proseso ay nagpapabilis ng serbisyo publiko at nakakabawas ng pasanin; Ang AI ay mahusay sa pagmamapa sa mga prosesong ito, pagbuo ng text, paunang pagsusuri at paghahanap ng mga bottleneck. Ngunit ang puso ng disenyo ay isang tanong: nasaan ang tao? Kung mas naaapektuhan ng desisyon ang mga karapatan ng mamamayan, dapat mas maraming tao ang nasa sentro; Ang bawat awtomatikong desisyon ay dapat na konektado sa isang objection at control point ng tao, at dapat na i-audit ang daloy ng personal na data alinsunod sa KVKK.
Gawain ng aplikasyon
Pumili ng online na serbisyo para sa iyong unit. Gamit ang template na "Mapa ng proseso at pag-uuri ng panganib," i-extract ang mga hakbang at markahan ang bawat isa para sa panganib at pagiging awtomatiko. Magdisenyo ng mekanismo ng kontrol ng tao para sa isang hakbang sa pagbuo ng mga karapatan gamit ang template na "Pagtutol at pagbubukod ng landas." Bumuo ng text ng notification gamit ang template na "Simpleng notification/form text" at tingnan ang accessibility nito.
checklist
- [ ] Inuri ko ang bawat hakbang sa mga tuntunin ng panganib at pagiging awtomatiko.
- [ ] Hindi ako nag-iwan ng anumang mga desisyon na naghihigpit sa mga karapatan sa ganap na automation.
- [ ] Ikinonekta ko ang pagsusuri ng tao at apela sa bawat awtomatikong desisyon.
- [ ] Nagdisenyo ako ng pinto ng tao para sa mga eksepsiyon.
- [ ] Na-audit ko ang personal na data flow at storage period (KVKK).
- [ ] Isinulat ko ang mga notification nang simple at naa-access; Sinubukan ko ito sa piloto.