Data und AI für den öffentlichen Sektor und Non-Profit-Organisationen

Steigende Budgets (steigende Gehälter, Sozialleistungen, Größe des öffentlichen Dienstes, höhere Sozialversicherungskosten aufgrund von Langlebigkeit, steigende Zinszahlungen usw.).

Einnahmeverluste (Steuerhinterziehung, Zölle, unzureichende Erhebung usw.).

Begrenzte Diversifizierung der Einnahmequellen (Steuern vs. Rohstoffe/Lizenzgebühren).

Steigende Verschuldung (höherer Schuldenstand im Verhältnis zum BIP, höhere Schuldenobergrenzen, Kreditaufnahme sowohl für Investitions- als auch für Betriebsausgaben).

Begrenzter Fokus auf kurzfristige (~1 Jahr) Liquidität und Finanzierung und nicht genug Fokus auf mittel- und langfristige Finanzplanung.

Verbesserung der Transparenz und des Leitfadens:

• Simulation und Empfehlung von Steuervorschriften.
• Mittel- und langfristige Finanzprognosen und -planung auf der Grundlage von Prioritäten.

Verbesserung der Transparenz und des Leitfadens:

• Simulation und Empfehlung von Steuervorschriften.
• Mittel- und langfristige Finanzprognosen und -planung auf der Grundlage von Prioritäten.

Prioritäten für das Budget setzen:

• Simulationen der Ausgabenpriorisierung.
• Budgetstrukturierung und Scoring Engine.

Die Ausgaben reduzieren:

• Maßnahmen zur Steigerung der Ausgabeneffizienz von Empfehlungsmaschinen.
• Regierungsweite Überwachung des Beschaffungswesens und Empfehlungen zur Wirksamkeit.
• Entwicklung virtueller Beamter (Kürzung der Gehälter).
• AI Betrugserkennung.

Erhöhung des Einkommens/der Einnahmen:

• Ideengeber für die Schaffung von Einnahmen und die Diversifizierung.
• ML-basierte Erkennung von Einnahmeausfällen.

Handelsbilanzdefizite: Erhebliche Handelsbilanzdefizite, wobei häufig mehr importiert als exportiert wird, was zu einem Kapitalabfluss führt.

Wettbewerbsfähigkeit bei Investitionen: Sie konkurrieren um ausländische Direktinvestitionen (ADI) und lokale Investitionen und bieten günstige Bedingungen, während sie bei Infrastruktur, politischer Stabilität oder politischen Anreizen zurückliegen.

Beschäftigung: Arbeitsmigration, Bedarf an hochqualifizierten Arbeitsplätzen, Ungleichgewicht zwischen Qualifikationen und Markterfordernissen.

Wirtschaftliche Stagnation: Begrenzte lokale Innovation, Produktivität und industrielles Wachstum.

Prädiktive Handelsanalyse: Einsatz von AI zur Vorhersage von Handelstrends, zur Optimierung von Importen und Exporten und zur Simulation der Auswirkungen verschiedener handelspolitischer Maßnahmen.

Empfehlung und Förderung von Investitionsgelegenheiten: AI Benchmarking- und Empfehlungssysteme können dabei helfen, lukrative Sektoren für ausländische und inländische Investitionen zu identifizieren und dynamische Anreize auf der Grundlage von data zu bieten.

Überwachung, Vorhersage und Intervention des Arbeitsmarktes in Echtzeit: Algorithmen des maschinellen Lernens können data analysieren, um den Qualifikationsbedarf zu prognostizieren und so zu helfen.

Einkommensungleichheit: Zunehmende Ungleichheiten zwischen Arm und Reich können den sozialen Zusammenhalt und die Stabilität untergraben.

Zugang zu Bildung und Qualität: Ungleicher Zugang zu hochwertiger Bildung schränkt die wirtschaftliche Mobilität und die soziale Entwicklung ein.

Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit der Gesundheitsversorgung: Hohe Kosten und unzureichender Zugang zu Gesundheitsdienstleistungen, insbesondere in abgelegenen oder unterversorgten Gebieten.

Armut und Sozialschutz: Unzureichende oder schlecht verwaltete soziale Sicherheitsnetze lassen gefährdete Bevölkerungsgruppen ohne angemessene Unterstützung zurück.

Analytik der Einkommensungleichheit: AI Einblicke in Einkommensmuster und -unterschiede können dazu beitragen, progressive Besteuerung, lohnpolitische Reformen und Sozialprogramme zur Verringerung der Ungleichheit zu gestalten.

Tools zur Optimierung der Bildung: AI Bildungsplattformen können personalisierte Lernerfahrungen bieten, die sowohl den Zugang als auch die Qualität verbessern, indem sie die Lehrpläne auf die individuellen Bedürfnisse zuschneiden und sicherstellen, dass die Schüler relevante Fähigkeiten für die zukünftige Arbeitswelt erwerben.

Vorhersage des Bedarfs im Gesundheitswesen: AI können den Bedarf im Gesundheitswesen vorhersagen und die Ressourcenzuweisung optimieren, um die Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit zu verbessern und gleichzeitig Wartezeiten und überfüllte Einrichtungen zu reduzieren.

Simulationen von Armutsbekämpfungsstrategien: AI kann die Auswirkungen verschiedener Armutsbekämpfungsstrategien modellieren, z. B. universelles Grundeinkommen, gezielte Subventionen oder bedingte Geldtransfers, und den Entscheidungsträgern data Empfehlungen für bessere soziale Ergebnisse liefern.

Überfüllte Städte: Die rasche Verstädterung setzt die Infrastruktur, den Wohnraum, das Verkehrswesen und die öffentlichen Dienste unter Druck.

Ineffiziente Erbringung öffentlicher Dienstleistungen: Viele Städte haben Schwierigkeiten, ihre Dienstleistungen zeitnah und effizient zu erbringen, was zu Unzufriedenheit bei den Bürgern führt.

Ökologische Nachhaltigkeit: Die Verstädterung führt zu mehr Umweltverschmutzung, Abfall und Belastung der natürlichen Ressourcen, was eine nachhaltigere Stadtplanung erforderlich macht.

Entwicklung einer intelligenten Stadt: Die Städte müssen den Übergang zu intelligenten Stadtmodellen vollziehen, stehen aber vor Herausforderungen bei der Technologieintegration, dem data und der Cybersicherheit.

Optimierung der Stadtplanung: AI Tools können das künftige Bevölkerungswachstum und den Infrastrukturbedarf modellieren und so eine effiziente und nachhaltige Stadtentwicklung gewährleisten.

Prädiktive öffentliche Dienstleistungssysteme: AI können den Bedarf an Dienstleistungen vorhersehen, vom Verkehr bis zum Gesundheitswesen, und ermöglichen es den Städten, ihre Dienstleistungen zu optimieren und Wartezeiten oder Ineffizienzen zu verringern.

Plattformen für intelligente Städte: AI IoT-Lösungen (Internet der Dinge) können Städten helfen, den Verkehr zu regeln, den Energieverbrauch zu senken und die Umweltauswirkungen zu minimieren, indem sie Versorgungseinrichtungen und öffentliche Dienste in Echtzeit überwachen und optimieren.

Überwachung der ökologischen Nachhaltigkeit: AI können Umweltmetriken wie Luftqualität, Abfallmanagement und Energieverbrauch verfolgen und so Regierungen bei der Durchsetzung nachhaltiger Maßnahmen und der Eindämmung der Klimaauswirkungen unterstützen.

Einwanderung und Grenzkontrolle: Die Regierungen stehen unter dem Druck, die Einwanderung effizient zu steuern und gleichzeitig die Sicherheit der Grenzen und den Schutz der Menschenrechte zu gewährleisten.

Kriminalität: Steigende Kriminalitätsraten in städtischen Gebieten untergraben die öffentliche Sicherheit und das Vertrauen in die Strafverfolgung.

Langsame Entscheidungsfindung der Justiz: Überlastete Rechtssysteme verzögern oft die Rechtsprechung, was das Vertrauen der Öffentlichkeit in Fairness und Sicherheit beeinträchtigt.

Analytik für Einwanderung und Grenzen: AI können Einwanderungsmuster vorhersagen und Grenzkontrollprozesse optimieren, wobei ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und humaner Behandlung von Migranten hergestellt wird.

Verbrechensvorhersage und -prävention: AI Predictive Policing-Tools können data analysieren, um Muster und Brennpunkte zu identifizieren und so präventive Maßnahmen und die Zuweisung von Ressourcen zu ermöglichen.

Automatisierung von Gerichtsprozessen: AI Gerichtssysteme können juristische Arbeitsabläufe rationalisieren und die Bearbeitung von Fällen durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie Dokumentenprüfung, Beweismittelverwaltung und Terminierung von Fällen beschleunigen.

Überwachung der öffentlichen Sicherheit: AI kann bei der Echtzeitüberwachung von data, sozialen Medien und anderen öffentlichen Quellen helfen, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und die Reaktionszeiten der Strafverfolgungsbehörden zu verbessern.