2025-06-02-Capgemini-政府的数据基础-从AI野心到行动（英）_84页_5mb

报告摘要

AI正在改变政府
- 政府采用人工智能的驱动力主要包括提升效率与成本节约、推动公民服务改进、满足法律法规要求及实现可持续发展目标。
- AI应用场景示例：
  - 国防：AI用于威胁检测、情报分析、无人平台操作。
  - 税务管理：AI帮助检测未缴税款、识别欺诈行为（如澳大利亚税务局ATO）。
  - 公共安全：AI用于优先级排序、反诈骗、危险内容识别。
  - 医疗健康：AI辅助诊断、药物开发、公共卫生预警（如英国NHS预测患者跌倒风险）。
政府对AI有高期望值
- 近三分之二（≈64%）的公共部门已探索生成式AI（Gen AI），尤其是国防、医疗和安全领域更为活跃。
- 主要驱动力排序：
  1. 改进决策与效果目标（79%）
  2. 提高效率与成本节约（71%）
  3. 满足政府要求/监管或政治需求（67%）
需建立数据基础以支持AI应用
- 当前不足：约四分之三（≈75%）的机构缺乏充分的数据治理、技能短板（如数据/AI专业知识）及可扩展的数据基础设施。
- 关键痛点：
  - 数据共享不足（13%机构已推进，8%完成全面部署）
  - 数据主权风险（64%关注数据主权，58%担忧云主权，52%担忧AI主权）
  - 技能缺口（仅45%拥有AI技能，29%提供职能导向的培训）
组织建议
- 加强战略与领导：设立首席数据官（CDO）及首席AI官（CAIO），明确职责与预算支持。
- 构建技术基础：采用云平台、自动化工具，确保数据互通性（如欧盟的“Interoperable Europe Act”）。
- 培养数据文化与技能：开展全员数据分析培训，提升业务部门AI使用能力。
- 推进试点项目：从小规模测试开始，强调透明性与可控性。
- 关注可持续发展：指导生成式AI应用减少能源消耗（如新加坡绿色数据中心政策）。