政府機關 AI 解決方案
政府機關肩負施政品質與公共服務的重任。LargitData 透過 InfoMiner 輿情分析與 AI 智慧文件處理技術，協助各級政府機關掌握民意脈動、提升施政溝通效率，並以數據輔助決策，打造更貼近民眾需求的智慧政府。
產業挑戰
現代政府施政面臨輿論環境快速變化與公民參與意識提升的雙重挑戰：
- 民意即時掌握困難：民眾的意見分散在社群媒體、新聞留言、論壇與陳情管道中，傳統的民調與座談方式難以即時掌握輿論動向。
- 政策溝通效果難以衡量：政策宣導後缺乏有效的工具評估民眾的接受度與反應，難以即時調整溝通策略。
- 危機輿情處理時效不足：涉及公共安全、環境污染或施政爭議的負面輿論往往在數小時內擴散，若無即時偵測將嚴重影響政府形象。
- 跨部門知識共享不足：各局處的法規文件、標準作業流程與歷史案例分散儲存，公務人員查找資料耗時且容易遺漏。
- 公文與報告處理效率低：大量的公文、研究報告與會議紀錄仍依賴人工閱讀與摘要，影響行政效率。
解決方案
LargitData 為政府機關提供完整的 AI 解決方案組合：
InfoMiner：民意輿情監測與分析
- 監測超過十萬個頻道，涵蓋新聞媒體、社群平台、論壇與公共議題討論區，實際範圍依方案與資料源授權而定。
- AI 情感分析輔助判斷民眾對特定政策或公共議題的正負面態度，提供可持續追蹤的量化指標。
- 議題趨勢追蹤與關鍵字雲分析，協助政策制定者快速掌握民眾關注的焦點。
- 警訊系統在負面輿論異常攀升時通知發言人與新聞聯絡人，門檻可依機關需求調整。
了解更多：InfoMiner 輿情分析平台
RAGi：智慧公文查詢與知識管理
- 將法規彙編、作業手冊、歷史公文與會議紀錄整合為 AI 知識庫，公務人員可直接以自然語言提問。
- 支援地端部署，機敏資料可留存於機關機房，協助符合資通安全的相關要求，實際控制項仍需依部署方式驗證。
- AI 自動摘要長篇報告與會議紀錄，減少公務人員的資料閱讀時間，摘要內容仍須人工確認。
了解更多：RAGi 企業AI檢索增強生成引擎
AI 施政幕僚：首長簡報與決策支援
- 在輿情監測基礎上，每日自動產製首長情報簡報：重點議題、輿情升溫事件、建議處置優先順序。
- 突發事件自動整理時間軸、各方立場與建議回應口徑；議會質詢前產出攻防準備資料。
- 每項結論皆附可回溯的資料來源，並保留人工審核與稽核紀錄。
了解更多：政府 AI 幕僚
應用場景
場景一：政策推動前的民意輿情評估
某市政府在推動都市更新政策前，透過 InfoMiner 分析社群媒體與論壇上居民對該議題的討論內容與情感傾向。分析結果顯示民眾主要擔憂搬遷補償與施工期間的交通影響，政策團隊據此調整溝通策略，針對民眾最關注的議題提前發布說明。需留意網路討論的參與者結構與母體並不相同，宜與傳統民調、陳情資料交叉參照，避免以網路聲量代表全體民意。
場景二：災害應變即時輿情監控
颱風期間，防災中心透過 InfoMiner 監測民眾在社群媒體上回報的災情資訊、求助訊息與受困地點。系統自動彙整並標記高優先級的求助貼文，協助救災指揮中心掌握各地災情並調度救援資源。此類應用屬輔助性質，正式的災情通報與救援調度仍依既有應變體系辦理。
場景三：跨部門法規知識庫建置
某直轄市政府利用 RAGi 建立跨局處的法規與作業流程知識庫。公務人員在處理跨部門業務時，只需以自然語言提問（如「申請建築執照需要哪些跨局處的審查文件？」），RAGi 即自動從各局處的法規文件中擷取相關條文與作業流程，減少來回詢問的次數。知識庫的答案品質高度取決於文件是否為最新版本，建議建立版本控管與定期汰換機制。
場景四：施政滿意度持續追蹤
首長辦公室透過 InfoMiner 長期追蹤市政建設相關議題（如捷運延伸、社會住宅、公園改造等）的網路討論聲量與情感變化。每月自動產出施政輿情分析報告，協助施政團隊掌握各項政策的討論趨勢，作為施政優先順序調整的參考依據之一。
場景五：公文自動摘要與分類
大量的來函公文與陳情書透過 RAGi 的 AI 文件處理功能進行摘要、分類與分派建議。系統依內容判斷可能的應辦單位與緊急程度，供分文人員確認後送出，把重複性的閱讀與歸類工作前置處理。實際能減少多少人工時間，取決於公文格式一致性、掃描件比例與分類體系的細緻程度，建議以一個月的實際公文量試辦後再評估。
成效怎麼衡量：導入前先定義基準
機關導入輿情與 AI 文件系統時，最常見的問題是驗收階段找不到可比較的基準。建議在專案啟動前就把下列口徑寫進需求說明書：
| 衡量面向 | 建議口徑 | 常見陷阱 |
|---|---|---|
| 危機輿情反應時間 | 挑選固定期間內的全部負面事件，比較系統首次示警時間與機關原本得知的時間 | 只挑成功案例會高估效果，應同時統計漏報與誤報件數 |
| 公文處理效率 | 區分收文登錄、判讀分類、承辦處理三段時間，只有前兩段是 AI 可能影響的範圍 | 把承辦實質處理時間也算進節省效益，數字會無法複現 |
| 跨部門查詢 | 以固定題組計時，同時記錄答案正確率與是否附正確法規出處 | 只比速度不比正確率，會把更快得到錯答案誤認為改善 |
| 民意掌握廣度 | 記錄涵蓋的來源類型與筆數，並標註平台改版造成的缺漏期間 | 以總筆數代表代表性，忽略網路人口結構與母體差異 |
| 情感判讀品質 | 由機關人員抽樣標註一批貼文作為對照，計算與系統判讀的一致率 | 直接採用供應商提供的準確率，未確認測試資料集與標註準則 |
預期效益方向
- 民意掌握從抽樣走向持續觀測：傳統民調為特定時點的抽樣，網路輿情則提供連續的討論趨勢，兩者互補而非替代。
- 危機反應流程前移：警訊讓發言人團隊有機會在負面輿論擴散初期即啟動應對，實際提前多久需以機關歷史事件回測確認。
- 公文判讀負擔下降：AI 摘要與分類建議減少重複性閱讀，效益取決於公文格式一致性與掃描件比例。
- 跨局處查詢有跡可循：統一知識庫讓法規查詢與流程確認有共同依據，並保留查詢紀錄供事後檢核。
- 資料留存於機關機房：地端部署可讓機敏資料不傳送至外部雲端，仍需搭配存取控管、加密與稽核留痕等控制項，並由資安單位驗證。
法規與採購的注意事項
機關導入 AI 系統時，通常需一併處理資通安全、個人資料保護與委外管理三個面向。常見需要確認的包含：機關依《資通安全管理法》被核定的資通安全責任等級（A 至 E 五級）及對應控制措施、個人資料保護法 對蒐集、處理與利用的規定，以及行政院 2023 年函頒的《行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引》對生成式 AI 使用範圍的提醒。建議在專案初期即邀集資訊、政風與法制單位共同確認資料分類分級、保存期限與委外人員管理的責任分界。
實際適用範圍與作業要求，仍應以主管機關最新公告及貴機關（或貴公司法務）認定為準。