作者：飛溟
發佈日期：2025年11月28日

目錄

• 壹、前言
• 貳、效能提升
• 參、大數據分析
• 肆、實務啟示及結論

壹、前言

「工欲善其事，必先利其器。」，在人事成本有限的前提下，政府可藉由運用AI(人工智慧)提升效能及大數據分析，以協助公務員因應日益繁複且高度客製化的業務需求。以下將就相關實例與實務啟示論析之。

貳、效能提升

一、內政部1996服務熱線[1]

內政部1996服務熱線是其業務統一諮詢窗口，引進即時語音辨識、文本及智能分類等AI技術前，曾面臨客服人員流動率高，導致內政業務不甚熟稔，連帶令部內各單位人員需撥出處理公務時間協助轉接的困境。經分析和導入上開AI技術後，客服人員接聽率提升至80％，轉接率下降至50％，民眾滿意度逾95％。

與此同時，AI和客服人員間並非「替代」或「競爭」的關係，而是相輔相成的協作模式，前揭技術使客服人員更能即時回覆民眾需求，而客服人員則肩負系統維護和功能調校責任，持續優化和監督AI運作。

二、勞動部1955勞動專線與公文處理[2]

勞動部自西元2019年起，陸續推動身心障礙者、中高齡者等協助資料蒐集、標注音檔與資料維護，以優化電話服務中心無障礙知識庫，建置AI協作分工模式，並奠定後續自建封閉式勞動領域AI系統平臺模型之基礎，不僅滿足部內各單位人員使用AI之業務需求外，也一定程度保障公務資料安全。

參、 大數據分析

一、審計部採購稽核[3]

審計部運用生成式AI編寫程式碼擷取司法院資料開放平臺之裁判書資料，並與政府電子採購網之得標廠商資料進行勾稽比對，再利用應用程式(Application , App)標示出採購履約報告中重複或高度相似照片，據以深入查核，最終將涉案廠商移送法辦並成功追回部分款項。部分縣市政府在得知上述成果後亦向審計部請益，並規劃將圖像辨識、人臉比對、地點偵測等AI技術納入未來廠商履約驗收流程，以提升查核效能。

二、財政部智慧稅務稽核[4]

AI技術的財政應用主要在「智慧選查」方面。其奠基於前人經驗，轉換諸如：個人所得、營業資料、財產異動等可資計算的行為特徵，進行條件分析及風險計算，有效稽核各類短漏報案件，節省人力耗費並提高補稅率。

三、法務部行政執行署行政執行[5]

法務部行政執行署以近2年已結案件為訓練、驗證模型，運用AI技術及大數據分析建構儀表板圖板，根據所設定之篩選條件產出預測清償率，以利執行人員按預測清償率高低的案件優先執行或給予關懷協助。

肆、 實務啟示及結論

結合過去學者提出之「公部門AI治理」導入策略[6]， 可發現實務發展與其多有呼應。有論者指出，若僅需數位化，則未必非導入AI不可，且應注意AI的本質為數學模型，具問題需可得量化、模型演算及複雜參數可能不利於強調結果可解釋性的公務情境等侷限，和學者主張「著重問題導向的應用而非創造需求」之策略相符。

此外，於內政部1996服務熱線民眾滿意度調查、身心障礙者及中高齡者等人力投入勞動部AI應用領域等實例裡，顯示政府在推動AI應用過程中，重視使用者回饋與公民支持，亦與學者提倡「深化公民的參與」策略相互輝映。本文所舉實例多為政府嘗試在既有系統中，導入或整合AI技術，並擴展至撰寫公文、新聞稿或回覆民眾陳情等公務情境，也跟「擴大公私協力」策略內涵相去不遠。

學者主張之「資訊共享、整合」的策略，有論者提到「資料治理」必要性。由於大數據分析涉及跨部會橫向搜集，存在格式、解釋、應用範圍等差異，仍有賴持續整合，以提升管理效率、降低資訊系統建置成本，並確保資料一致性、正確性及完整性。在建立資料可信任性之同時，公務資料安全性亦不容輕忽，方能作為後續建模以及結果分析之可靠基礎。

前揭各政府運用AI之實例除協助分類、資料或案件查找等行政庶務外，亦強調「人機協作」的分工模式，回應學者所提出之「建立公務員與AI分工共榮工作場域」的導入策略。未來AI在公部門之應用與發展，值得持續關注與檢視。

學者策略	實務啟示
著重問題導向的應用而非創造需求	1.確認運用AI工具是最佳解決方案。 2.AI的數學模型本質，限於可計算之問題。 3.模型演算及複雜參數，不利於需要解釋結果的公務情境。
深化公民的參與	1.內政部1996服務熱線民眾滿意度調查。 2.身心障礙者、中高齡者等人力投入勞動部AI運用領域。
擴大公私協力	本文所舉實例多為政府嘗試在既有系統中，導入或整合AI技術，並擴展至撰寫公文、新聞稿或回覆民眾陳情等公務情境。
資訊共享、整合	資料治理及保障公務資料安全。
建立公務員與AI分工共榮工作場域	人機協作分工模式。