資訊考點新
科技前沿議題解碼，考試高分核心！
數位政府的科技轉型與治理風險：以生成式 AI 在公部門之應用與規範為核心
隨著資訊科技的更迭，公共部門的資訊系統已從早期的「電子化政府（E-Government）」單向資料自動化處理，歷經「行動政府」與「開放政府（Open Data）」，正式邁入以人工智慧為驅動核心的「智慧政府（Smart Government）」時代。在這一波數位轉型浪潮中，以大型語言模型（LLM）為代表的生成式人工智慧（Generative AI）帶來了破壞性的創新。其強大的自然語言處理、文本摘要、自動化公文草擬以及跨領域知識檢索能力，為長期面臨人力精簡與業務繁重挑戰的公部門，提供了全面釋放生產力的歷史契機。
- 考點
- #生成式 AI
- #智慧政府
- #IT 治理
- #行政院指引
拓展自動化流程規模的兩條路徑
面對大量重複性的人工流程時，組織通常會尋求自動化以釋放員工的人力，讓他們能投入更具生產力的工作。
然而這個挑戰在於如何以最適合組織的方式導入自動化，例如：
哪些流程應該優先自動化？這項工作又應該由技術專家主導，還是由流程專家主導？
本文將藉由分析兩家美國的醫院系統推行自動化的方式，來探索對於其他組織可行的做法。
- 題測
- 1. Analyze the strategic implementation of automation within complex organizations. Provide a logical argument best synthesizes why a 'process-led' approach (like Mass General Brigham's) might be more resilient than a purely 'technology-led' approach (like Mount Sinai's) when dealing with highly fragmented administrative tasks?
第九集 - 數據分析實務階段
這一集，我們介紹數據分析之進行方式，下一集才開始針對各種分析技巧舉例說明如何利用AI協助進行◦實務上，數據分析可以分為六個核心步驟，我們簡稱A-P-D-C-E-R◦
第一步驟：定義問題（Ask / Define），這一步是非常關鍵的，問對問題比解決問題更為重要(Asking the right question is more important than solving it.)，決定了後續的整個數據分析任務之工作與方向。
數據分析師所面對的客戶往往會提出一個模糊的需求，分析師要將模糊的需求轉化為具體的問題，例如：「客戶希望想要提升業績」應該可以具體化為「如何提升用戶的30天回購率」。
- 考點
- #數據分析
