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匯流新聞網記者李盛雯、胡照鑫、許傳明、林晨／台北報導

過去，網友們經常被笑稱是「萬人響應，一人到場」，只有鍵盤功力了得而已，但是這八位網友組成的「脫貧自立向前Go」團隊，因為參加了「資料英雄計畫D4SG (Data for Social Good)」，赫然發現台北市低收入戶竟佔了全台灣14.6％之多，所以這群資料分析師、資料工程師、開發者運用專長，試圖以預測分析模型及人工智慧等工具，協助社工擺脫被行政綁架的束縛，幫助更多家庭脫離貧窮。

資料英雄計畫是透過資料分析師或工程師，協助公部門或NGO了解如何透過資料解決問題，脫貧自立向前Go團隊今年春季與台北市政府社會局合作，才發現不管在台灣或是世界各國，社福體系目前都遇到相同的巨大挑戰，就是專業人員被行政、人事跟紙本作業綁住，讓社工難以發揮專業。

這一群因為網路相聚的團隊，進行無數次線上或線下會議，透過數位力讓社工可以專注在本業。他們建立「AI on Device」，希望透過語音或APP等方式，幫助進行第一線資料訪談搜集，另外還做了「專案推薦模型」，希望社工更方便完成貧戶與脫貧方案的媒合，同時提供客觀分析模型，協助社工可以做出正確判斷。

「我們就是各自分工，一起整合，賺到開心！」該團隊成員對於找到志同道合的朋友，將求學時學到的分析法，以實際應用在社會問題上，感到非常開心。「以前都是鑽研數字，現在將數字轉換成社工覺得實際有用的功能，覺得非常有成就。」「收穫最大是跨領域合作，在各自領域會覺得有些事理所當然，合作過程發現社會局跟志工也都有彼此專業，當專業交換時，可以創造出更多價值。」

目前他們已經建立了「脫貧能力預測模型」與「專案推薦模型」，讓社會局與社工找出這些家戶最適合的脫貧方案。未來想要與各縣市社工合作累積資料數據，建立更完善的模型機制，希望從台灣起步，將這套數位工具擴及到世界各地。

「我們的核心是熱情，想要從自身的技能出發，去做跨領域、對社會有幫助的事情。」參加聯發科技教育基金會「智在家鄉-數位社會創新競賽」的團隊成員，希望下一步能完成「訪視APP」，藉由語音轉換為文字及人工智慧的幫助，方便訪談人員減少後期行政打字的時間成本，又能詳盡搜集所需資訊，將相關訊息及家戶申請資料直接串連到系統中，增加整體脫貧方案的成功率。

「脫貧自立向前Go」將這套計畫投稿到彭博社國際會議D4GX (Data for Good Exchange)，分享這套演算法及做法給全球關注貧窮與社會安全網的資料工作者。「我們從公益出發，會把模型建置方式，編碼都公開，希望讓更多對這個領域有興趣的人，可以知道成功模式如何建立，然後進一步加以複製、使用。」

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