收益：
- 它将公共申请流程一步步数字化，并确定人类在决策点的位置。
- 通过预测数字鸿沟和访问不平等，它为每个流程留下了替代渠道。
- 设计异常和错误管理；当模型不确定时，它会制定一条规则，将其引导给人类而不是拒绝它。
越来越多的公民与公众的接触是在网上进行的：通过电子政务网关获取文件、申请、预约、付款、状态查询。电子政务（通过数字渠道从单点提供公共服务，通常无需人工中介）既方便了公民的工作，又减轻了机构的负担。这些数字服务的背后是工作流程以及越来越多的流程自动化（自动执行重复步骤，例如接收申请、路由、检查丢失的文档、使用软件发送通知）。人工智能是设计这些流程、生成表单和通知文本、预先评估传入应用程序以及查找流程中的障碍的强大工具。但需要注意的是：自动化流程做出的每一项权利创造/限制决策都必须在法律上与人类可以审查和证明合理的一点相联系。如果没有异议和人工审查，全自动拒绝是非法的。
在自动化领域，“人被放在哪里？”问题
设计流程自动化时最关键的决定是人类在什么时候参与其中。常见的型号有以下三种：
- 完全自动化（无人）：仅适用于无授权、低风险、规则明确的任务 - 例如，从系统自动生成和交付文档。如果规则完全清晰并且错误成本较低，则可能是首选。
- 人机交互：人工智能/系统提出建议，人类批准或纠正它。这是权利创造/限制决策的标准模型。例如，系统预先评估援助申请，然后官员做出决定。
- 在人工监督下（人工在环）：系统自动运行，但由人工监控、采样、检查和接收异常情况。它用于大批量、中等风险的工作。
关键原则：决策越影响公民的权利，就越应该以人为中心。自动分配预约时间和自动决定关闭企业不能适用同一制度。
提示：对于每个自动步骤，“如果此步骤出错，公民如何反对以及人类如何修复它？”从头开始重新设计问题的答案。没有任何反对手段的自动化在法律和道德上都是有缺陷的。
一步一步：设计数字化流程
- 绘制流程。从应用到结论的所有步骤、决策和参与者。
- 按风险分类。每个步骤是否创建/限制权利？哪里需要人？
- 选择要自动化的内容。规则清晰、风险低、步骤重复。
- 生成表单和通知文本。简单、易访问、个人数据最少。
- 建立异议和例外路径。为每个自动化决策添加人工检查点。
- 控制个人数据流。哪些数据会去往何处以及持续多长时间？ （KVKK）
- 试点、监控、改进。测量错误率和投诉；修复它。
三个迷你箱子
案例 1 — 不完整的文档自动化。在一所机构中，38% 的申请因文件缺失而被拒绝，但公民又回来了。当在申请时添加人工智能支持的缺失文件检查时，公民甚至在提交表格之前就看到了缺失的文件；二次申请率由38%下降至11%，票房负担减轻。
案例 2 — 全自动拒绝逆转。社会救助试点自动计算收入门槛，并自动拒绝高于门槛的人。但一些特殊情况（残疾人护理负担、临时收入）并未纳入该规则，存在不公平的拒绝情况。该流程已转换为“人在循环”模式：系统进行预先评估，官员看到异常情况并做出决定。对不公平拒绝的抱怨消失了。
案例 3 — 堵塞检测。一个单位使用人工智能分析了 6 个月的流程日志，发现申请平均等待单个批准步骤需要 9 天；这一步只有一个权威。当权力授予第二个人时，平均时间从 14 天减少到 6 天。
四个可复制模板
1）流程图和风险分类：
您的角色：公共流程设计师。摘录以下服务从申请到结束的所有步骤。对于每个步骤，请指定：(1) 正在做什么，(2) 是否创建/限制权利，(3) 是自动化还是需要人工判断，(4) 是这里的主要风险。将您不确定的法律观点标记为“必须确认”。服务：[描述]
2) 普通通知/表单文本：
针对以下情况向公民写一份通知文本：简单、尊重、循序渐进。明确需要做什么、持续时间和反对方式。不要索取不必要的个人数据。不要使用行话。情况：[例如缺少文件/申请结果]
3）异议与例外路线设计：
为以下自动决策步骤设计人类控制和反对机制：（1）公民如何反对，（2）哪些情况应该脱离自动并交给人类（例外），（3）人类在做出决策时应该寻找什么，（4）时间和记录。避免全自动拒绝。步骤：[自动决策]
4）工艺瓶颈分析：
检查下面的流程日志（步骤 - 持续时间）。刚刚给出的数据：（1）最长的等待步骤，（2）可能的瓶颈原因（权限单一，手动操作等），（3）给出2-3条改进建议。从外部添加数字。LOG：[步数和时间数据]
弱提示/强提示
弱项：“使该申请流程自动化。”
Güçlü：“该角色的公共流程设计者。首先提取从申请到结论的所有步骤，并将每个步骤分类为‘产生权利/非权利’、‘自动化/人类需要’、‘主要风险’。仅建议规则明确且低风险的步骤自动化；为每个权利限制步骤设计人工批准和反对路径，不建议完全自动拒绝。标记个人数据流（哪些数据流向哪里）。将不明确的法律点分开为‘必须得到确认’。”
区别在于：强大的提示将自动化与风险分开，强制进行人工审查和上诉，使数据流和法律不确定性变得可见。
自动化选型
业务类型
适用型号
为什么
文件制作（规则网）
全自动化
低风险并不创造权利
援助/激励评估
人在循环中
它创造了一种权利，但也有例外
大批量分拣
在人类监督下
采样控制就足够了
处罚/限制决定
人是中心
权利受到严格限制，需要正当理由
访问奇偶校验和异常管理
虽然公共流程的数字化和自动化提高了效率，但它带来了新的不平等风险：数字鸿沟（没有计算机、互联网接入或数字素养的公民无法获得服务）。老年人、残疾人、农村或低收入公民可能被排除在完全在线流程之外。精心设计的数字化流程总会留下替代渠道（面对面申请、电话支持、代理交易）；自动化并不将公民限制在渠道内，而是为他提供了选择。同样，良好的自动化是围绕异常处理（当丢失文档、系统错误、异常发生时发生的情况）设计的，而不是“一切顺利”的场景；因为公共部门真正的受害者是那些不遵守规则的公民。
迷你案例——那些被自动化排除的案例。当福利申请完全转移到网上时，第一个月的申请数量下降了 30%——不是因为需求减少，而是因为最需要的群体、老年人和没有互联网的公民无法申请。当该机构在校长办公室开设支持的申请点后，申请点的数量就恢复了；效率与准入公平相平衡。
迷你案例 - 进程因异常而停滞。在自动化许可流程中，该文件经过人工智能预先检查；但系统默默地拒绝了申请，认为一种罕见的文件类型“无效”。每周大约有 15 个合法应用程序陷入这个盲点。解决方案：当模型不确定时，将其提交给官员，而不是拒绝它。
控制流程设计的模板：
任务：为以下数字流程制作风险和访问清单。流程：[分步流程]问题：1) 没有互联网/设备的公民如何申请？ 2) 是否提供残疾人通道？ 3) 如果系统出错，应用程序会发生什么情况？ 4）如果出现例外/规则，谁来决定？ 5）如果给出自动拒绝，是否有拒绝方法和人为控制？输出：风险级别+每个问题的建议。添加合适的解决方案。
提示：评估自动化不是通过“它加速了多少流程”，而是通过“它遗漏了谁？”公共服务的成功取决于少数人是否被排除在外，而多数人却挺身而出。
常见错误
- 完全自动地做出权利限制决策。如果没有异议和人为控制，它就是非法的。
- 尝试将例外纳入规则。现实生活超越了规则；留人门例外。
- 稍后再思考如何反对。从一开始就设计一种方法来挑战和纠正每个自动化决策。
- 不控制个人数据的流动。自动化复制数据；检查它的去向和存储时间。
- 用行话写通知。如果公民不理解，该过程将是数字化的，但无法访问。
- 无需飞行员即可扩张。先小范围测量错误率，然后再扩大。
综上所述
电子政务和流程自动化加快公共服务速度并减轻负担；人工智能在绘制这些流程、生成文本、预评估和查找瓶颈方面非常强大。但设计的核心是一个问题：人在哪里？决策越影响公民的权利，就越应该以人民为中心；每个自动决策都应连接到异议和人工控制点，并且应根据 KVKK 审核个人数据流。
应用任务
为您的单位选择在线服务。使用“流程图和风险分类”模板，提取步骤并标记每个步骤的风险和自动化程度。使用“异议和例外路径设计”模板设计权利生成步骤的人工控制机制。使用“简单通知/表单文本”模板生成通知文本并检查其可访问性。
清单
- [ ] 我根据风险和自动化程度对每个步骤进行了分类。
- [ ] 我没有将任何权利限制决策留给完全自动化。
- [ ] 我将人工审查和上诉与每个自动决策联系起来。
- [ ] 我为例外情况设计了一扇人性之门。
- [ ] 我已审核个人数据流向和存储期限（KVKK）。
- [ ] 我写的通知简单易懂；我和飞行员一起测试过。