政府 AI 應用案例：運用生成式 AI 改革民眾請求管理

政府機構每天會收到數以千計的民眾請求，內容涵蓋日常問題及公共服務諮詢，也包括申訴、事件通報、疑似刑事案件、人權相關疑慮，以及其他可能涉及重大風險的情況。

本案例展示了某歐洲國家的政府機構如何導入 elDoc GenAI，徹底改變此類民眾請求的處理方式。

挑戰不只是如何更快速地回應，而是確保每一項收到的請求都能根據其實際內容與緊急程度，獲得正確理解、分類、排序優先級，並分派至適當的處理流程。

透過 elDoc，簡單明確的請求可獲得即時的 AI 輔助諮詢與回覆；對於複雜、敏感或可能涉及重大風險的案件，系統則可自動識別，並立即升級至相關政府人員，由人工進行審查及後續處理。

一般請求 → 理解、分類，並提供即時協助。
複雜或重大請求 → 識別、確定優先級，並立即升級交由人工審查。

最終，政府機構得以建立更即時、更具回應能力的民眾服務模式，整合生成式 AI、Agentic RAG、智慧分類、工作流程自動化，以及 Human-in-the-Loop 人機協作控管機制。

客戶概況

客戶為某歐洲國家負責接收、審查及回應民眾請求與提交資料的政府機構。

民眾會就各類事項聯絡該機構，從一般諮詢及資訊請求，到投訴、申訴、事件通報、疑似刑事案件、人權相關疑慮，以及其他可能涉及敏感資訊或需要緊急處理的案件。

因此，該機構所需要的不只是傳統的民眾請求管理系統，而是一個具備智慧處理能力的環境，能夠理解收到的請求、識別其內容與緊急程度、針對簡單明確的事項提供更快速的回應，並確保可能涉及重大風險的案件能立即獲得人工介入與處理。

目標十分明確：

在為民眾提供更快速回應的同時，確保複雜、敏感及可能需要緊急處理的事項能被及時識別，並在無不必要延誤的情況下升級處理。

挑戰

敏感的民眾資訊無法透過公共 AI 雲端服務進行處理

民眾請求可能包含高度敏感、機密及可識別個人身分的資訊，尤其是涉及申訴、事件通報、疑似刑事案件、人權相關疑慮或其他敏感案件的提交資料。

對該政府機構而言，由於其在安全性、隱私、資料保護及資料主權方面的要求，將此類資訊傳送至公共 AI 雲端服務並非可接受的處理模式。

這帶來了一項根本性的挑戰：該機構希望充分利用生成式 AI 的能力，同時維持對民眾資料的儲存位置、AI 處理的執行位置、用於處理資訊的模型，以及敏感資料是否能離開政府所控管環境的完整控制。

因此，所需的解決方案必須支援安全且可控的 GenAI 架構，以滿足處理政府敏感資訊的需求。

大量非結構化的民眾請求

民眾請求本身就難以標準化。

結構化表單雖然可以收集基本資訊，但民眾經常以自己的方式描述所遇到的情況，也可能附上包含更多背景資訊的相關文件。

因此，僅憑預先定義的類別、表單欄位或基於關鍵字的簡單分類方式，並不總能準確判斷一項請求的實際內容與重要程度。

識別需要立即處理的事項

並非所有請求都具有相同的緊急程度。

一般的政府服務諮詢可能只需要提供簡單的資訊回覆；但另一項提交資料可能描述涉及事件、重大申訴、疑似犯罪活動、威脅、虐待、人權侵害，或其他需要緊急審查的事項。

該機構需要一種智慧化的方式來區分這些不同情況，並為收到的請求確定處理優先級，而不能完全依賴民眾自行選擇正確的類別。

人工分流造成處理延誤

員工必須花費大量時間審查收到的請求，只為判斷：

這項請求涉及什麼事項？重要程度如何？應由誰處理？是否需要立即處理？

當請求量達到一定規模時，這種人工分流方式會消耗寶貴的政府資源，也可能延長潛在重要案件送達適當負責人員之前的處理時間。

為一般請求提供更快速的回應

相當一部分的民眾諮詢，都可以利用現有的政府資訊、政策、程序及經核准的知識資源來處理。

要求員工為每一項簡單明確的諮詢逐一人工準備回覆，不僅增加了不必要的工作負擔，也延長了民眾等待回應的時間。

因此，該機構需要將一般事項的初步協助流程自動化，同時針對敏感、複雜或可能產生重大影響的案件，維持人工監督及受控的升級處理機制。

透過 elDoc GenAI 解決挑戰的方法

該機構選擇 elDoc GenAI，建立安全的本地部署 AI 環境，用於處理民眾請求。整體導入方案以四項關鍵要素為核心。

1. GenAI 本地部署

一項基本要求是，敏感的民眾資訊不得透過公共 AI 雲端服務進行處理。

因此，elDoc GenAI 以本地部署方式運行於政府機構所控管的基礎架構內。如此一來，文件、民眾資料、AI 處理、索引及所需的 AI 模型均可保留在受控環境中。

在本地環境運行生成式 AI 需要大量的運算能力與基礎架構資源。然而，考量到所處理資訊的敏感性，以及該機構對安全性與資料主權的要求，這項投入是不可避免的。

目標不只是導入生成式 AI，更重要的是在導入 AI 的同時，確保敏感的民眾與政府資訊始終受到該機構的控管。

2. 由 GenAI 驅動的請求理解與分類

elDoc GenAI 作為處理民眾請求的智慧處理層。

AI 不再僅依賴預先定義的類別、關鍵字或傳統的規則式分類，而是分析每項提交資料及其相關文件中的實際內容與上下文。

系統可以識別：

• 請求類型與主題
• 上下文與關鍵資訊
• 相關政府服務或部門
• 優先級與潛在緊急程度
• 後續處理所需的資訊

如此一來，即使民眾以自然、非結構化的語言提出請求，系統也能大規模地自動理解並進行分類。

3. 用於處理一般請求的安全 Agentic RAG

對於一般及資訊類請求，elDoc Agentic RAG 可讓 AI 存取經核准的政府知識來源，包括政策、程序、指引及其他獲授權的資訊。

基於這些受控的知識資源，GenAI 可以提供即時且符合上下文的諮詢，或準備適當的回覆，無需員工逐一人工處理每項一般諮詢。

Agentic RAG 環境始終維持在受控的架構內，確保敏感資訊無需傳送至公共 AI 服務。

4. 智慧優先級判定與 Human-in-the-Loop 人機協作升級處理

並非所有民眾請求都適合以自動化方式處理。

當 elDoc 識別出某項請求複雜、敏感、可能涉及重大風險，或需要專業判斷時，系統會為其設定適當的優先級，並啟動預先定義的人工作業流程。

因此，可能涉及重大事件、申訴、疑似刑事案件、威脅、虐待、人權相關疑慮或其他重大情況的請求，可以被立即識別並升級至相關政府人員處理。

AI 透過理解、分類、摘要、優先級判定及分流支援整個處理流程。經授權的政府人員仍負責法律、行政及其他具有重大影響的決策。

一般請求 → GenAI + Agentic RAG → 即時協助
複雜或重大請求 → GenAI 分類 → 優先級升級 → 人工審查

此方法讓該機構能夠將生成式 AI 的效率與本地部署所帶來的安全性，以及敏感政府流程所需的人工監督相結合。

實現的成果

此方案將民眾請求處理模式從以人工分流為主，轉變為由 AI 輔助的民眾服務與案件處理工作流程。

更快速地回應民眾的初步需求

簡單明確的資訊類請求可透過生成式 AI 及經核准的政府知識來源立即處理，大幅縮短民眾等待取得基本資訊所需的時間。

即時識別可能涉及重大風險的請求

在初步處理過程中，系統即可識別包含可能表明重大或緊急情況之資訊的請求，並依照預先定義的工作流程立即升級處理。

如此有助於確保重要的提交資料不會僅按照一般請求佇列中的時間順序依次處理。

減少人工分流

自動化的理解、分類、摘要及分流功能，減少員工審查一般提交資料所需投入的時間。

因此，政府專業人員可以將更多時間與精力投入到最需要其專業知識與判斷力、也最能發揮其價值的案件上。

更一致的請求分類

AI 輔助分類為各類民眾提交資料提供一致的初步處理層，包括未採用標準化術語的自由格式請求。

更有效地配置政府資源

一般諮詢可透過自動化方式處理，而複雜事項則分派至適當的人員，從而在 AI 自動化與人工專業能力之間建立更有效率的平衡。

在保留人工監督的同時提升民眾服務

此方案並非試圖以 AI 取代政府的決策工作。

相反地，elDoc 協助該機構判斷哪些事項可以立即處理、哪些需要進一步處理，以及哪些事項應在無延誤的情況下立即交由人工關注與處理。

最終成果：更快速地為民眾提供協助、減輕行政工作負擔、提高請求處理的一致性，並加速可能涉及重大風險案件的升級處理。

此案例對政府 AI 的啟示

此歐洲政府案例顯示，僅導入聊天機器人並不足以改變民眾請求的處理方式。

民眾服務並不只是簡單的問答。一項請求可能需要被理解、分類，與相關佐證文件一併分析，與政府知識進行比對，依緊急程度確定優先級，自動回覆，或立即升級至相關負責人員。上述每一項工作，都是更廣泛的業務處理流程的一部分。

因此，有效的政府 AI 需要在面向民眾的服務體驗背後，建立一套經協同編排的端到端 GenAI 處理流程。

透過 elDoc GenAI，完整流程可以在單一受控環境中整合：

民眾請求 → GenAI 理解 → 文件處理 → 分類 → 優先級評估 → Agentic RAG → 自動回覆或人工升級處理 → 工作流程 → 問題解決

對於一般請求，生成式 AI 與 Agentic RAG 可根據經核准的政府知識提供即時協助。對於複雜、敏感或可能涉及重大風險的請求，同一套流程則可以識別其重要性、確定適當的優先級，並啟動受控的工作流程，交由人工進行審查。

此案例也凸顯了政府 AI 的另一項關鍵考量：AI 在何處以及以何種方式進行處理，與 AI 能夠完成什麼同樣重要。當民眾請求包含敏感或機密資訊時，依賴公共 AI 雲端服務可能無法滿足該機構對安全性及資料主權的要求。在此次導入方案中，GenAI 本地部署架構讓政府機構得以持續掌控敏感資料、AI 模型、處理流程及相關基礎架構。

在本地環境運行進階 AI 需要大量的運算資源，但這是讓生成式 AI 能夠在受控的政府環境中運行所不可或缺的架構要求。

歸根究柢，真正的價值並不在於增加另一個 AI 介面，而在於將 AI 整合至民眾服務的底層處理流程中。

elDoc 整合生成式 AI、安全的 Agentic RAG、智慧文件處理、AI Document Agents、Human-in-the-Loop 人機協作控管機制及工作流程自動化，協同編排從民眾提交請求到回覆或完成處理的完整流程。

政府 AI 的下一階段，不只是為民眾提供一個聊天機器人，而是建立安全、端到端的 AI 驅動流程，能夠理解民眾的需求、自動化處理一般事項、為重要事項確定優先級、立即升級處理重大事項，並在需要專業判斷的環節確保由人員掌握決策權。