InfoMiner 政府 AI 幕僚：從輿情監測到施政決策支援
每天數萬則新聞、社群討論、會議紀錄與政策文件，真正重要的不是蒐集更多資料，而是讓首長及時知道：現在發生什麼？為什麼會發生？有哪些風險？接下來應該怎麼處理？InfoMiner 政府 AI 幕僚整合外部即時輿情與機關內部知識，自動產製首長簡報、事件研判、質詢準備與處置建議，並保留完整資料來源與人工審核流程。
什麼是政府 AI 幕僚？
政府 AI 幕僚是結合外部即時情報、機關內部知識及生成式 AI 的決策支援系統，可協助政府機關自動整理輿情、政策資料、會議紀錄與歷史案例，產製首長簡報、事件研判、議會質詢準備及後續交辦事項。與一般僅根據上傳文件回答問題的 AI 助理不同，政府 AI 幕僚的核心價值在於主動掌握「正在發生的事情」：哪個議題正在升溫、民眾真正不滿的是什麼、媒體接下來會從什麼角度追問，並在每個結論後附上可回溯的原始資料來源。
一句話總結：一般 AI 幕僚從文件開始，InfoMiner 的 AI 施政幕僚從正在發生的事情開始。
一般政府 AI 助理 vs InfoMiner AI 施政幕僚
多數政府 AI 助理擅長找公文、摘要資料、撰寫新聞稿與致詞稿。但真正的首長幕僚還需要回答：今天最需要注意的三件事是什麼？哪個局處可能被質詢？應該回應、觀察，還是啟動跨局處處理？這正是兩者的根本差異：
| 一般政府 AI 助理 | InfoMiner AI 施政幕僚 |
|---|---|
| 根據上傳文件回答問題 | 同時結合即時新聞、社群輿情與機關內部資料 |
| 幫忙寫稿 | 先判斷現在應該寫什麼、回應什麼 |
| 被動等使用者提問 | 主動推送每日首長簡報與異常事件警示 |
| 摘要單一文件 | 串聯事件、人物、議題與歷史脈絡 |
| 給出一段答案 | 提供來源、證據、風險評估與建議選項 |
| 個人工作助手 | 組織層級的情報、交辦及追蹤系統 |
AI 幕僚五階段模型
InfoMiner 政府 AI 幕僚以五個階段構成完整的施政決策支援循環，而不是單次的問答或摘要：
- 感知：持續蒐集新聞、社群、論壇與機關資料，涵蓋超過十萬個頻道的即時輿情來源。
- 理解：辨識議題、人物、立場、情緒及事件之間的關係，建立可追蹤的事件脈絡。
- 研判：評估風險等級、影響範圍與可能發展，標記需要首長注意的異常訊號。
- 建議：提出回應選項、處置優先順序及注意事項，並清楚區分已確認事實、輿情觀察與 AI 推論。
- 追蹤：記錄交辦事項、執行進度與後續輿情變化，確認處理是否有效。
三大核心應用情境
情境一：每日首長情報簡報
每天自動整理今日三大施政議題、輿情升溫事件、主要支持與反對論點、媒體關注角度、相關局處、建議處置優先順序，以及昨日重大議題的變化。同一事件可依首長、局處首長、幕僚與公關等不同角色，呈現不同深度的簡報版本。
情境二：緊急事件決策支援
食安、治安、交通事故或政策爭議發生時，AI 自動整理事件時間軸、目前已知與未知資訊、各平台輿情變化、主要質疑與錯誤訊息、利害關係人立場、媒體可能追問的問題、建議回應口徑，以及後續需追蹤事項——這比「幫忙寫新聞稿」高一個層次。
情境三：議會質詢與政策攻防準備
輸入議員、政策或議題後，產出過去質詢與發言紀錄、近期媒體及社群討論、可能追問問題、政策弱點及爭議、事實與數據依據、建議答覆架構，以及可回溯的原始資料。搭配議事智慧化應用，形成「會前掌握議題、會中整理質詢、會後追蹤交辦」的完整閉環。
政府可落地的可信任設計
政府使用者最怕的不是 AI 不夠華麗，而是「長官問這是從哪裡來的，答不出來」。InfoMiner 政府 AI 幕僚以三項設計回應公部門的信任要求：
- 可追溯性：每個結論都能點回新聞原文、社群貼文、公文或政策文件、會議紀錄與系統分析依據。
- 事實與建議分離：畫面上清楚區隔已確認事實、輿情觀察、AI 推論、建議行動與尚待查證事項。
- 人工審核與稽核紀錄：對外稿件及決策建議保留 AI 產出版本、人工修改版本、修改者、核准者、引用資料與產出時間，完整支援機關稽核。
產品組合：外部情報 × 內部知識
InfoMiner 負責外部世界：新聞、社群、論壇的議題監測、情緒分析、預警與自動報表；RAGi 負責內部知識：政策資料、歷史公文、首長裁示、議會答詢、新聞稿、FAQ、法規與會議紀錄。兩者結合，才是真正組織層級的政府 AI 幕僚系統，並支援地端部署與政府資安合規要求。
InfoMiner 輿情分析平台 · RAGi 企業AI檢索增強生成引擎