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从2022年Gartner炒作周期看数字政府的新动向

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从2022年Gartner炒作周期看数字政府的新动向

作者:Lori Perri 2022-11-28 10:43:59
Gartner首席分析师Arthur Mickoleit介绍称,“数字政府服务炒作周期的技术和实践可用于多种目的——从确保社会援助送达预期受益者等值得称赞的目的,到对社会构成威胁的非法目的。
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2022年Gartner数字政府服务炒作周期确定了能够变革性影响政府向公民提供服务的可行技术和实践。在这个充满未知和混乱的时代,这些创新有助于保持服务的敏捷性和弹性。

Gartner首席分析师Arthur Mickoleit介绍称,“数字政府服务炒作周期的技术和实践可用于多种目的——从确保社会援助送达预期受益者等值得称赞的目的,到对社会构成威胁的非法目的。首席信息官需要积极地建立公民的信心,让他们相信政府正在利用技术实现个人、企业和社会的最佳利益。”

政府CIO需要评估、优先考虑和采用能够服务于个人、企业和社会利益的技术,以改善服务交付。以下是Gartner数字政府服务炒作周期图表所展示的一些技术和实践。

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作为一种战术工具

这个炒作周期的中间到右边部分定义了适合主流采用和扩展的技术和实践。目前,这包括聊天机器人、虚拟助手、数字体验平台、身份验证、分析和人工智能的高级应用程序,以及隐私增强技术等等。包括包容性设计和数字伦理在内的创新形式则突出了考虑技术采用的预期和意外结果的必要性。

关键技术包括:

  • 聊天机器人(Chatbot)是特定领域或特定任务的对话界面,它使用应用程序、消息平台、社交网络或聊天解决方案进行对话。
  • 虚拟助理(VA)可以帮助用户完成以前由人类处理的任务。虚拟语音助手使用自然语言处理、预测模型、推荐和个性化,通过语音或文本与人互动。
  • 数字体验平台(Digital experience platform)代表了一套集成的核心技术,用于组合、管理、交付和优化数字体验。
  • 客户旅程分析(CJA)是通过多种渠道跟踪和分析客户及潜在客户与组织的互动过程。
  • 负责任的人工智能(Responsible AI)是一个总称,指在采用人工智能时做出适当的商业和道德选择。它包含了确保积极、负责任的AI开发和运行的组织职责和实践。
  • 预测分析(Predictive analytics)是使用数据挖掘和建模技术来实现任务结果。它利用内部和外部数据为公共政策制定提供信息,优化政府流程,提高实时决策。
  • 以文档为中心的身份验证(DCIP),旨在通过一系列活动来验证交易中的身份声明。
  • 数字伦理(Digital ethic)包括人、组织和事物之间进行电子交互的价值体系和道德原则。
  • 包容性设计(Inclusive design)是一种设计方法,旨在充分利用人类的多样性和能力,告知和创造数字产品,以响应最大数量的人的需求。

战略眼光和远见

从长期来看,政府需要适应和反映更广泛的技术趋势。“炒作周期”为CIO提供了探索和预测新兴技术和实践的潜在变革影响的见解。这包括元宇宙、数字孪生、超级应用程序和身份钱包,以及更高级的人工智能应用,如自然语言技术、规范性分析、生成式人工智能或影响工程。

CIO需要关注并开始发展的技术包括:

  • 身份钱包(Identity Wallet)使个人能够存储、管理和选择性地披露来自不同来源、用于不同目的的数字身份相关数据。它们通常是移动应用程序。
  • 公民数字孪生(Digital Twin of a Citizen,DToC)是一种技术支持的代理,可以反映一个人的状态。国家、州和地方政府利用数据中心支持公民服务,如健康或安全管理。
  • 超级应用程序(Superapp)不仅仅是一个复合移动应用。它是一个提供模块化微应用的平台,用户可以激活这些微应用获得个性化的应用体验。
  • 元宇宙(Metaverse)是由虚拟增强的物理现实和数字现实融合而成的集体虚拟3D共享空间。元宇宙是持久的,提供了增强的沉浸式体验。
  • 自然语言技术(NLT)包含了能够实现人类与系统之间的直观交流形式的技术和方法,以及对这些内容的分析。
  • 规范性分析(Prescriptive analytics)是一组功能,它指定了首选的操作过程,并且有时采取自动化的行动来满足预定义的目标。
  • 生成式AI(Generative AI)是指从数据中学习工件的表示,并使用它生成全新的、完全原始的工件,并保留原始数据的相似性的AI技术。
  • 影响力工程(Influence engineering)是指通过学习和应用行为科学技术,生产旨在自动化数字体验元素的算法,以大规模指导用户的选择。

开发以用户为中心的数字服务的洞见

此外,还提供了支持以用户为中心的数字服务开发的创新形式。例如,包容性设计、客户旅程分析、多重体验和商业生态系统建模。

  • 机器学习(ML)是一门通过利用统计模型从数据中提取知识和模式来解决商业问题的人工智能学科。
  • 语义搜索(Semantic search)利用自然语言技术,为用户提升搜索价值。它除了处理单词本身之外,还处理单词之间的关系。
  • 包容性设计(Inclusive design)是一种设计方法,旨在充分利用人类的多样性和能力,告知和创造数字产品,以响应最大数量的人的需求。
  • 客户旅程分析(CJA)是跟踪和分析客户和潜在客户与组织的跨多种渠道互动的过程。
  • 多重体验(Multiexperience,MX)描述了发生在各种数字接触点上的交互,使用交互模式的组合来支持无缝和一致的数字用户旅程。
  • 商业生态系统建模(Business ecosystem modeling)是人、企业和事物的动态网络,它们相互作用,为参与者创造和交换可持续的价值。它着重于将业务体系结构的范围扩展到业务生态系统。

提高接受和采用率支持决策

数字政府服务的设计和提供以社会对透明度和问责制的期望为指导。负责任的人工智能、数字伦理和隐私设计等创新形式,有助于政府CIO预测和减轻在使用先进分析和人工智能支持政府决策时可能出现的风险。

关键技术包括:

  • 负责任的人工智能(Responsible AI)是一个总称,指在采用人工智能时做出适当的商业和道德选择。它包含了确保积极、负责任的AI开发和运行的组织职责和实践。
  • 数字伦理(Digital ethics)包括人、组织和事物之间进行电子交互的价值体系和道德原则。
  • 隐私设计(Privacy by design,PbD)是一套隐私原则,是许多现代隐私监管要求的基础。它是通过尽早地将隐私嵌入到技术中,以及嵌入到程序和流程中来积极地创造一种隐私文化。

其他数字政府技术

  • 游戏化(Gamification)是指利用游戏机制和体验设计,以数字方式吸引和激励人们实现目标。
  • 计算机视觉(Computer vision)是一个过程和一系列技术,包括捕获、处理和分析现实世界的图像和视频,使机器能够从物理世界中提取有意义的上下文信息。
  • 神经机器翻译(NMT)是一种应用深度神经网络将文本从一种语言自动化到另一种语言的机器翻译。
  • API市场(API marketplace)是API提供者共享API的平台。API市场的范围从基本API目录,到来自单个API提供者的API开发人员门户,再到包含来自多个提供者的API的商业市场。
  • 智能文档处理(IDP)解决方案提取数据,以支持大批量、重复的文档处理任务的自动化,并用于分析和洞察。
  • 人格化(Personification)允许营销人员根据个人在特定客户群中的从属关系向其提供有针对性的数字体验,而无需收集或传输个人数据。
  • 同意和偏好管理(Consent and preference management,CPM)平台巩固了终端用户对个人数据应如何处理的选择。
  • 沉浸式会议(Immersive meetings)使用沉浸式技术以类似于面对面会议或社交聚会的方式主持会议和聚会。
  • 机器客户(Machine customer)是非人类的经济行为体,他们通过支付获得商品或服务。它们代表人类客户或组织行事。

2022年Gartner数字政府服务炒作周期帮助公共部门组织评估、优先考虑和采用能够服务于个人、企业和社会利益的技术。

其中一些创新将在短短两年内成为公民服务的主流采用技术,而其他一些可能需要10年甚至更长时间。CIO可以利用炒作周期进行投资规划,并预测公民服务领域的“下一步是什么”。包括尽早识别潜在的破坏。


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