Dati e intelligenza artificiale per il settore pubblico e le organizzazioni non profit

Aumento dei bilanci (aumento degli stipendi, dei benefit, delle dimensioni dei dipendenti pubblici, aumento dei costi della previdenza sociale a causa della longevità, aumento degli interessi, ecc.)

Perdita di entrate (evasione fiscale, dogane, scarsa raccolta, ecc.).

Limitata diversificazione delle fonti di reddito (tasse vs. materie prime/ royalties).

Aumento dei livelli di indebitamento (rapporto debito/PIL più alto, aumento dei tetti di indebitamento, prestiti per CapEx e OpEx).

Attenzione limitata alla liquidità e al finanziamento a breve termine (~1 anno) e scarsa attenzione alla pianificazione finanziaria a medio e lungo termine.

Migliorare la trasparenza e le guide:

• Simulazione e raccomandazione di regole fiscali.
• Previsione e pianificazione finanziaria a medio e lungo termine basata sulle priorità.

Migliorare la trasparenza e le guide:

• Simulazione e raccomandazione di regole fiscali.
• Previsione e pianificazione finanziaria a medio e lungo termine basata sulle priorità.

Definire le priorità del bilancio:

• Simulazioni di prioritizzazione della spesa.
• Motore di strutturazione del budget e di scoring.

Ridurre la spesa:

• Misure di efficienza della spesa motori di raccomandazione.
• Motore di monitoraggio degli appalti pubblici e di raccomandazione dell'efficacia.
• Sviluppare i dipendenti pubblici virtuali (ridurre gli stipendi).
• Rilevamento delle frodi basato sull'intelligenza artificiale.

Aumento delle entrate/ricavi:

• Motore ideativo per la creazione di ricavi e la diversificazione.
• Rilevamento delle perdite di reddito basato su ML.

Deficit commerciali: deficit commerciali significativi, spesso le importazioni sono superiori alle esportazioni, con conseguente deflusso di capitali.

Competitività degli investimenti: Competizione per gli investimenti diretti esteri (IDE) e locali e offerta di condizioni favorevoli, ma ritardo nelle infrastrutture, nella stabilità politica o negli incentivi politici.

Occupazione: Migrazione lavorativa, necessità di posti di lavoro altamente qualificati, mancata corrispondenza tra competenze ed esigenze del mercato.

Stagnazione economica: Limitazione dell'innovazione locale, della produttività e della crescita industriale.

Analisi predittiva del commercio: Utilizzo dell'intelligenza artificiale per prevedere le tendenze commerciali, ottimizzare le importazioni e le esportazioni e simulare l'impatto di varie politiche commerciali.

Raccomandazione e promozione delle opportunità di investimento: I motori di benchmarking e di raccomandazione competitiva guidati dall'intelligenza artificiale possono aiutare a identificare i settori redditizi per gli investimenti esteri e nazionali, offrendo incentivi dinamici basati su dati in tempo reale.

Monitoraggio, previsione e intervento del mercato del lavoro in tempo reale: Gli algoritmi di machine learning possono analizzare i dati del mercato del lavoro per prevedere la domanda di competenze, aiutando.

Disuguaglianza di reddito: L'aumento delle disparità tra ricchi e poveri può erodere la coesione e la stabilità sociale.

Accesso e qualità dell'istruzione: La disparità di accesso a un'istruzione di qualità limita la mobilità economica e lo sviluppo sociale.

Accessibilità e convenienza dell'assistenza sanitaria: costi elevati e accesso inadeguato ai servizi sanitari, in particolare nelle aree remote o poco servite.

Povertà e protezione sociale: Reti di sicurezza sociale insufficienti o mal gestite lasciano le popolazioni vulnerabili senza un sostegno adeguato.

Analisi della disuguaglianza di reddito: Le analisi guidate dall'intelligenza artificiale sui modelli di reddito e sulle disparità possono aiutare a definire la tassazione progressiva, le riforme delle politiche salariali e i programmi di assistenza sociale per ridurre le disuguaglianze.

Strumenti di ottimizzazione dell'istruzione: Le piattaforme educative basate sull'intelligenza artificiale possono fornire esperienze di apprendimento personalizzate, migliorando sia l'accesso che la qualità, adattando i programmi di studio alle esigenze individuali e garantendo che gli studenti acquisiscano competenze rilevanti per la futura forza lavoro.

Previsione della domanda sanitaria: I modelli di intelligenza artificiale possono prevedere le esigenze sanitarie, ottimizzando l'allocazione delle risorse per migliorare l'accessibilità e l'economicità, riducendo al contempo i tempi di attesa e il sovraffollamento delle strutture.

Simulazioni di strategie di riduzione della povertà: L'intelligenza artificiale può modellare gli effetti di varie politiche di riduzione della povertà, come il reddito di base universale, i sussidi mirati o i trasferimenti di denaro condizionati, fornendo ai responsabili delle decisioni raccomandazioni basate sui dati per ottenere migliori risultati sociali.

Città sovraffollate: La rapida urbanizzazione mette sotto pressione le infrastrutture, gli alloggi, i trasporti e i servizi pubblici.

Erogazione inefficiente dei servizi pubblici: Molte città faticano a fornire servizi tempestivi ed efficienti, con conseguente insoddisfazione dei cittadini.

Sostenibilità ambientale: L'urbanizzazione porta a un aumento dell'inquinamento, dei rifiuti e della pressione sulle risorse naturali, rendendo necessaria una pianificazione urbana più sostenibile.

Sviluppo di città intelligenti: Le città devono passare a modelli di città intelligenti, ma devono affrontare le sfide dell'integrazione tecnologica, della condivisione dei dati e della sicurezza informatica.

Ottimizzazione della pianificazione urbana: Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono modellare la crescita futura della popolazione e le esigenze infrastrutturali, garantendo uno sviluppo urbano efficiente e sostenibile.

Sistemi di servizio pubblico predittivi: I sistemi di intelligenza artificiale possono anticipare le richieste di servizi, dai trasporti all'assistenza sanitaria, consentendo alle città di ottimizzare l'erogazione dei servizi e di ridurre i tempi di attesa o le inefficienze.

Piattaforme per le città intelligenti: Le soluzioni IoT (Internet of Things) abilitate dall'intelligenza artificiale possono aiutare le città a gestire il traffico, a ridurre i consumi energetici e a minimizzare l'impatto ambientale, monitorando e ottimizzando le utenze e i servizi pubblici in tempo reale.

Monitoraggio della sostenibilità ambientale: Gli strumenti di intelligenza artificiale possono tracciare metriche ambientali come la qualità dell'aria, la gestione dei rifiuti e l'utilizzo dell'energia, aiutando i governi ad applicare politiche sostenibili e a mitigare l'impatto sul clima.

Immigrazione e controllo delle frontiere: I governi sono costretti a gestire l'immigrazione in modo efficiente, garantendo al contempo la sicurezza delle frontiere e la tutela dei diritti umani.

Criminalità: L'aumento dei tassi di criminalità nelle aree urbane mina la sicurezza pubblica e la fiducia nelle forze dell'ordine.

Lentezza del processo decisionale giudiziario: Sistemi giudiziari sovraccarichi spesso ritardano la giustizia, intaccando la fiducia del pubblico nell'equità e nella sicurezza.

Analisi dell'immigrazione e delle frontiere: I modelli di intelligenza artificiale possono prevedere i modelli di immigrazione e ottimizzare i processi di controllo delle frontiere, bilanciando la sicurezza con un trattamento umano dei migranti.

Previsione e prevenzione dei reati: Gli strumenti di polizia predittiva, guidati dall'intelligenza artificiale, possono analizzare i dati sulla criminalità per identificare modelli e punti caldi, consentendo un'azione preventiva e l'allocazione delle risorse.

Automazione dei processi giudiziari: I sistemi giudiziari basati sull'intelligenza artificiale possono snellire i flussi di lavoro legali, accelerando l'elaborazione dei casi attraverso l'automazione di attività di routine come la revisione dei documenti, la gestione delle prove e la programmazione dei casi.

Monitoraggio della sicurezza pubblica: L'intelligenza artificiale può contribuire al monitoraggio in tempo reale dei dati di sorveglianza, dei social media e di altre fonti pubbliche per identificare potenziali minacce e migliorare i tempi di risposta delle forze dell'ordine.