行业洞察-从数据分析到人工智能：政府接下来会怎样运用数据？（下）

（接上文）

分享经验

在以上案例中，数据都发挥了重要作用。然而，在许多方面，有关如何使用数据的谈论和实践过程才能反映数据的真正价值。无论最终的结果如何，不同的公共部门聚集在一起，共同商讨面临的问题和所需的信息，这就足以产生巨大的价值了。

令人高兴的是，许多组织都认同了这一观点。目前，大曼彻斯特郡、西米德兰兹郡、伍斯特郡、埃塞克斯郡等地涌现了数据分析办公室，并且很快伦敦也会建立一个数据分析办公室。Nesta希望数据分析办公室能够支持各部门互相学习，并提炼出有用的东西。

迄今为止，我们发现许多关于如何充分利用数据分析的经验都过于简单乏味。因此，我将强调三个最重要的经验。

公共部门领导人需要创造有利于数据发挥作用的空间和文化。我的这句话强调的是两件事。首先，公共部门领导人需要树立一种意识，即如果不能深入分析数据，那么就不能做出重大的决定或进行改革。公共部门的专业人员有权根据自己的专长选择不同的方式来处理数据，但他们无权无视数据所涵盖的内容。这种思维应该自上而下地建立起来。

其次，公共部门领导人需要认识到，在他们的组织中，他们所拥有的数据分析师可能并没有完全发挥其能力。这些分析师需要做的不是紧盯每月的图表报告和KPI报告，而是应该让他们与服务经理和前线员工一起处理更高价值的问题。

地方当局应该实现各部门的数据互联。我们的经验表明，如果公共部门组织不能将其内部IT系统之间的数据集连接起来，那么就不能与其他组织开展数据方面的合作。他们需要将关于地址和居住者的数据集（使用UPRN）连接起来，创建地理空间和个人数据的黄金记录。

我们需要统一整个公共部门的法律法规。我们需要结束当前这种混乱的局面，每个公共部门都各自的法律法规，并且对同一立法有不同的解释。GDPR（《通用数据管理条例》）的引入是一个大好的机会，能够让我们在新规则的解释方面达成共识，有利于造福所有人。

简而言之，如果想要享受数据科学带来的好处，我们首先需要解决数据的问题。

还有比这更令人激动的事情吗？

人工智能的作用

Nesta是一个鼓励创新的机构：我们总是在探索新兴的发展趋势。对于那些希望更加智慧地使用公共部门数据的人来说，人工智能的发展是他们最感兴趣的关注点。

毫无疑问，对人工的炒作很多。然而，正如Geoff Mulgan在最近的一篇文章中所概述的那样，人工智能确实能够为政府和更广泛的公共部门带来巨大的价值。

在我看来，最有潜力的领域（无论是好是坏）是将机器学习用于算法决策。

为何如此重要？

我们经常提到制定政策一定要以证据为基础。对于政治家和政策制定者来说，在制定政策时，在宏观层面上使用证据是件好事，但如果在做出紧急决策时还要过于顾虑证据，那么就无法取得很大的成效。每个公共部门组织的真正成效在于其员工每天所做的成千上万个小决定的总和。

人工智能有助于我们在这个领域做出基于证据的决策：帮助一线工作者在最重要的时刻，基于对已知工作的智能分析，做出更明智的决定。

很明显，这有很大的可能性会导致严重的错误，特别是在对群体或个人产生重大影响的决策时应用算法。

在我看来，使用一种算法来实现它从未被设计过的目的是不可接受的，比如一些私营部门的公司试图利用个人信用评分来决定是否雇佣应聘者。

如果没有首先考虑训练数据中不可避免的偏差，以及如何采取措施减轻偏差的情况下，就不能应用算法。

用于做出个人决策的算法数据必须保持透明。

为了让更多的人参与这个话题的讨论，最近我发布了公共部门使用算法决策的原则草案（链接）。我已经收到了大量有关如何改进草案的有用反馈。

草案包含10条原则，但本质上归结为关键的一点：如果使用人工智能的人不能合理地理解其基本目标、功能和限制，那么使用人工智能来进行决策就是不合适的。

人们在这方面很容易犯错，我们多年来一直冒着公众信任崩溃的风险在使用这种技术。最近的一些报道显示，即使是那些世界上最大的公司，也会在出现决策错误时遭到强烈反对。

这是公共部门无法承受的错误。

当涉及到政府对数据的使用时，Nesta将继续促进有关数据使用的基本经验交流，同时探索应用新技术的最佳方式。

从数据分析到人工智能，我们还有很长的路要走。

公众号背景

全球智慧城市联盟是由TM Forum主办的微信公众号，该公众号旨在报道全球智慧城市建设最新进展，分享全球智慧城市最佳实践和案例，介绍全球智慧城市解决方案优秀案例，展示全球智慧城市城市风采。

全球智慧城市联盟旨在引入TM Forum原创文章和全球智慧城市领域顶级文章，分享给全国智慧城市管理者、设计者和建设者。同时，我们也积极推广来自中国的建设经验并翻译成英文，以电子周刊方式通过TM Forum官方渠道分享给全球读者。

如何把这篇文章分享给好友？‍

如何能收到来自TMForum中国的最新资讯？‍