新北市與ESG遠見共好圈合作啟動「智慧永續發展學習計畫」。遠見資料庫。蘇義傑攝
隨著智慧與永續並行成為全球趨勢，新北市與ESG遠見共好圈合作啟動「智慧永續發展學習計畫」，以AI提升城市治理。首場活動邀集專家分享從救災到社會安全網的AI應用實例，展現如何透過資料治理、流程優化與跨部門協作，讓科技真正落地，推動城市與公務體系全面升級。
隨著聯合國永續發展目標（SDGs）提出讓智慧、永續雙軌並行，推動城市治理，「雙軸轉型」已成為企業、各級政府必修學分。
為了串連企業、城市交流，壯大智慧城市發展與永續治理能量，遠見ESG共好圈特別舉辦「新北市智慧永續發展學習計畫」，藉由典範企業分享，進而強化智慧城市與永續治理。
8月14日的第一場學習計畫，特別邀請到詠鋐智能創辦人謝宗震、遠傳電信副總經理胡德民，分別以「永續360打造綠色智慧城市」、「AI新科技賦能永續智慧城」為題分享。
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活動一開始，新北市政府副秘書長龔雅雯致詞表示，AI已經無所不在，儘管沒有調查顯示公務員會被AI取代，但可以確定的是，AI必定會影響公務員們的工作模式。
從教育、警政、交通到防汛，AI正翻轉新北城市治理
曾任新北市教育局長的她，特別有感的是，在AI輔助下，學生能輕鬆完成大量作業，使得過去以論文長度評估學生用心程度與能力的模式失去意義。
但她也強調，AI究竟是機會或威脅，取決於人們怎麼看待、運用它。而新北市政府各部門早已導入AI工具，如教育局推動「AI教育」，警政、交通與防汛系統，也把AI納入治理平台。
龔雅雯表示，此次舉辦「新北市智慧永續發展學習計畫」的目的是幫助公務員深入了解AI，找到工作上AI應用的機會點，而不只是將之視為威脅。
而後致詞的《遠見雜誌》副社長暨遠見智庫總編輯李建興也表示，AI是朋友，不是敵人。以他自身經驗為例，儘管一度各界均認為記者是容易被AI取代的高風險行業，但他仍學會與AI共創效益，大幅提升工作效率。
但他也強調，AI其實是輔助工具，能把人像高鐵一樣快速送到目的地，但下車後的靈魂與操盤，還是仰賴個人能力，關鍵就在如何運用AI工具，並加入個人風格與原創性。
李建興期許，所有與會者均能在這次的「新北市智慧永續發展學習計畫」當中滿載而歸，把所學運用在公務上，不只增加效率，也讓城市治理品質得以不斷精進。
清大博士創業，幫助百工百業轉型
第一場專題演講，由詠鋐智能創辦人謝宗震主講。擁有清大統計學博士學位的他，曾在政大任教，後來轉而創業，成立詠鋐智能，服務過不少台灣頂尖電信、電力、零售業者，協助他們進行數位轉型、AI導入。
首先，他先探討政府數位轉型的核心概念。他認為，數位轉型早已融入生活，所謂「數位化」，就是組織運用數位科技，而「轉型」則是在此基礎上，透過工具改變既有工作流程，進而提升競爭力。
但要怎樣評估轉型成效？謝宗震舉英國政府數位白皮書解釋，數位轉型必須有三大願景，分別是：
一、更深刻掌握公民需求。
二、更迅速、經濟提供服務。
三、以數據為證據，持續優化服務。
而數位轉型的成效，則是：
一、提高服務效率，減少每次服務所需要的時間與成本。
二、服務流程順暢、快速，所提高的民眾滿意度。
三、數位化程度愈高，政府運作中累積的數據軌跡也更多，為後續導入更多AI應用提供基礎。
他用9年，見證救急救難生態系落地
謝宗震參與的「救急救難一站通」，就體現前述數位轉型願景與價值。他分享，2014年高雄氣爆發生時，身為一名資料科學家，他不斷反思專業能力可以如何協助救災。
因此，他在當年8月，就在高雄舉辦一場工作坊，邀請資料科學家、急診室、外科醫師、負責救災的消防員，討論可以怎樣改善救難流程。
他發現，消防員在救災時面對的最大挑戰是資訊不透明。當大量傷患需要就醫，他們並不清楚哪家醫院還有足夠床位、設備，導致患者被送到已經滿載的醫院後，不得不進行二次轉院，延誤寶貴就醫時機。
於是，消防員在PowerPoint上畫出一個理想的App雛形，希望能即時看到地圖上的事故資訊、病患檢傷分類，還有各醫院的即時急診床位、加護病房使用狀況，才能讓指揮官做出最有效率的決策。
後來在2015年第二次討論中，他們與衛福部等更多單位溝通，試圖把救災指揮中心、緊急醫療系統和醫學數據串接，但不同部門的關注點截然不同。
溝通與理解，才能讓AI導入成功
例如，外科醫師擔心的是，如果把關鍵醫療設備用在眼前傷患，會導致後續進來，但傷勢更嚴重的患者無設備可用。消防隊員則憂心，若醫院床位已滿，擔架必須留在醫院，讓他們無法再出動救任何一個人。
謝宗震很清楚，兩方雖然立場不同，但共同痛點都是「資訊不透明」，於是他花四年打造一個從報案、派遣、出勤、現場急救到送醫等各環節都包含在內的App，過程中還要透過大量溝通、共識營、模擬座談，讓各部門願意放下成見，接受並使用新工具。
「救急救難一站通」App在2018年正式上線。謝宗震指出，這個長達四年的專案，最困難的就是「溝通」。團隊耗費大量時間定義消防、衛生局、醫院間的資料標準，還要打通資訊流、工作流，「這不只是做一個App，背後更是一連串的流程改造，」他強調，這個專案的結果，最終甚至影響全台緊急醫療救護標準設定。
而這個從高雄氣爆事件後開始發想的專案，後來在2023年更把警政、交通部門納入，形成更完整的生態系。
他用AI，提前找出家暴高風險家庭
另外，社會安全網的建構，AI在其中也扮演重要角色。翻開歷史，台灣家暴通報案件逐年增加，但社工人數卻未隨之同步成長，導致服務品質受影響，一個家庭可能同時有十幾個社工同步服務不同問題，但是彼此之間缺乏協調。
後來，在詠鋐智能和台北市政府合作的專案中，團隊先分析家暴案件的「熱區」，試圖解決人力配置不當的問題。謝宗震強調，這代表的意義是，政府部門成功把長期分散的保護資訊整理成標準化資訊流，使資料科學家中得以進行分析。
詠鋐智能團隊盤點「親密關係暴力」風險因子，再比對政府保護資訊中已經掌握的資訊。結果發現，政府系統缺乏社區環境等許多面向的數據，為未來系統精進提供更明確方向。
決策樹機制，讓社工工作更有效率
而後在現有數據的基礎上，他們建構「決策樹」。這也是在社工界已經成為參考指標的工具，用來協助社工判斷家暴案件的嚴重性與風險，以做出更精準、適切的處置。
「決策樹」會為每個家暴個案打分數，1分代表「第一次家暴」，2分代表「第二次家暴」，代表被通報兩次以上，以此類推。「決策樹」也會根據社工填寫的保護資訊系統資料，如受害者是否有身心障礙、子女是否曾受虐、受害者是否有自殺意念等，判斷個案風險分數。分數愈高，代表個案被家暴的機率愈高。
同時，系統會把分數轉換為紅、黃、綠三種燈號標籤。社工督導可根據燈號，評估案子的緊急程度，指派更專業的社工介入，提升服務品質。
謝宗震指出，全國每年有超過2萬件兒少家暴案，其中30％是回頭客，社工在處理繁重案件時，難以判斷哪些是高風險個案。導入AI後，團隊希望可以在社工第一次訪視後，就能預測個案成為家暴「回頭客」的可能性。
整合11局處數據，新北讓脆弱家庭有靠山
一旦可以提早識別高風險的「紅燈」個案，並給予更精準的協助，就有機會降低30％的家暴累犯率。謝宗震強調，這不但可讓受虐兒免於第二次損害，也能減輕社工的工作量，同時讓管理者更有效回應外界質疑，從被動事後處理，轉為主動事先預警。
新北市2020年啟用的「脆弱家庭預警系統」，也是社會安全網的一環。謝宗震解釋，新北市地大物博、問題複雜，若能在新北實施成功，也代表該模式有機會擴展到全台。
因此，新北市政府把11個局處與兒童相關的數據整合起來，建立「以家庭為中心」的風險預警管理系統。這套系統能為每個孩子計算風險分數，並進行排名。社會也可以根據分數高低，優先關注高風險個案，深入了解其家庭狀況，並及早介入。
這項專案在2020年獲得智慧城市創新應用獎肯定。謝宗震認為，這在過去以交通、硬體建設為主的評選中相當罕見，彰顯社會福利服務在智慧城市中愈來愈吃重的角色。
掌握五大關鍵，才能讓AI順利落地
除了救急救難、社會安全網，其餘如長照、放災預警、市政服務也是AI能派上用場的領域。謝宗震總結，AI應用落地有五大必備關鍵點：
一、試點計畫：AI專案的準確度和效益難以事前評估，必須從小規模的試點計畫開始，逐步建立信心，如詠鋐智能和台北市政府合作的家暴預警系統，一開始準確度不到八成，但也成功預警數千個高風險家庭。
二、建立資料治理團隊：AI的核心是資料，必須要有專門團隊負責資料盤點、整理和治理，為後續的AI應用打下堅實基礎。
三、制定發展戰略藍圖：從資料平台建置、視覺化到風險預測、應用推廣，一步步往前推進。
四、溝通與經驗分享：政府組織內，不同局處、不同縣市間的經驗交流至為重要，能有效推動整體進展。
五、以終為始，落地為王：AI專案絕對不能只停留在研究階段，必須能實際落地，產生可持續運作效益，從容易Quick Win（快速成功）的題目著手，才能慢慢累積內部士氣與外部信任。
各局處踴躍提問，為AI城市治理找解方
而後進入現場問答環節。新北市消防局代表率先提問，在操作細節上，如何才能善盡資料治理？
謝宗震回應，必須先釐清想解決什麼問題，再根據資料盤點現有資料，將其視覺化，以此證明資料已經有效蒐集。最後再嘗試利用數據進行風險預警，如果成功就可進入下一階段，思考怎麼把預警結果應用在實務上。
新北市工務局代表接著提問，開發AI系統，可能會面臨資料存取、維護、資安、績效評估等問題。「脆弱家庭預警系統」的AI系統是如何維運的？
謝宗震表示，該系統並非由新北市社會局維運，而是由資訊中心系統廠商負責。該AI系統是以外掛形式，和既有的高風險家庭系統串接，資安防護、維運都由專業廠商處理。
在績效評估方面，謝宗震透露，當時溝通重點不在「家暴回頭率下降多少」，而是衡量「有多少社工願意使用這個工具」。一開始社工認為，服務需要溫度，難用AI取代，但當他們找到「降低家暴回頭率」這個能減輕社工工作量的痛點後，社工才開始接受並相信AI價值。
最後，李建興提問，是否每個局處都適合導入AI？是否需要大規模重建資料庫？
謝宗震表示，每個局處都適合導入AI，但應從自身業務痛點出發，由小處著手，而且要先實現Quick Win，才能建立信心。然而，資料基礎建設、流程改變都需要時間，不是一蹴可幾，必須從單一局處開始，慢慢累積經驗，再推動跨局處合作。
但最重要的還是溝通和理解。謝宗震強調，一定要找到真正解決前線伙伴的痛點，對症下藥，才能讓他們接受並支持。
科技的價值，不在於冷冰冰的演算法，而在於能否溫暖地解決真實問題。從高雄氣爆到社會安全網，AI的實踐證明，當資料、溝通與信任齊備時，科技能為人守護安全，為城市帶來希望。