Data & AI voor de publieke sector en non-profitorganisaties

Stijgende begrotingen (stijgende salarissen, uitkeringen, omvang van ambtenaren, hogere kosten voor sociale zekerheid door een langere levensduur, stijgende rentebetalingen, enz.)

Weglekken van inkomsten (belastingontduiking, douane, slechte inning, enz.).

Beperkte diversificatie van inkomstenbronnen (belastingen vs. grondstoffen/ royalty's).

Stijgende schuldniveaus (hogere schuldratio's ten opzichte van het BBP, hogere schuldplafonds, lenen voor zowel CapEx als OpEx).

Beperkte aandacht voor liquiditeit en financiering op korte termijn (~1 jaar) en te weinig aandacht voor financiële planning op middellange en lange termijn.

Transparantie en richtlijnen verbeteren:

• Simulatie en aanbeveling van fiscale regels.
• Financiële prognoses en planning voor de middellange en lange termijn op basis van prioriteiten.

Transparantie en richtlijnen verbeteren:

• Simulatie en aanbeveling van fiscale regels.
• Financiële prognoses en planning voor de middellange en lange termijn op basis van prioriteiten.

Prioriteit geven aan het budget:

• Simulaties voor uitgavenprioritering.
• Budgetstructurerings- en scoringmotor.

Uitgaven verlagen:

• Efficiëntiemaatregelen voor uitgaven van aanbevelingsmotoren.
• Overheidsbrede engine voor inkoopmonitoring en effectiviteitsaanbevelingen.
• Virtuele ambtenaren ontwikkelen (salarissen verlagen).
• AI fraudedetectie.

Inkomsten/inkomsten verhogen:

• Ideeënmotor voor het creëren van inkomsten en diversificatie.
• Op ML gebaseerde detectie van lekken in inkomsten.

Handelstekorten: aanzienlijke handelstekorten, vaak meer importeren dan exporteren, wat leidt tot een uitstroom van kapitaal.

Concurrentievermogen investeringen: Concurreren om buitenlandse directe investeringen (BDI) en lokale investeringen en gunstige voorwaarden bieden, maar achterblijven op het gebied van infrastructuur, politieke stabiliteit of beleidsprikkels.

Werkgelegenheid: Baanmigratie, behoefte aan hooggekwalificeerde banen, mismatch tussen vaardigheden en marktbehoeften.

Economische stagnatie: Beperkte lokale innovatie, productiviteit en industriële groei.

Voorspellende handelsanalyse: AI gebruiken om handelstrends te voorspellen, import en export te optimaliseren en de impact van verschillende handelsbeleidsmaatregelen te simuleren.

Aanbeveling en promotie van investeringsmogelijkheden: AI competitieve benchmarking en aanbevelingsengines kunnen helpen bij het identificeren van lucratieve sectoren voor buitenlandse en binnenlandse investeringen, waarbij dynamische stimuleringsmaatregelen worden aangeboden op basis van real-time data.

Real-time arbeidsmarktmonitoring, voorspelling en interventie: Algoritmen voor machinaal leren kunnen data analyseren om de vraag naar vaardigheden te voorspellen, wat helpt.

Inkomensongelijkheid: Toenemende verschillen tussen arm en rijk kunnen de sociale cohesie en stabiliteit ondermijnen.

Toegang tot onderwijs en kwaliteit: Ongelijke toegang tot kwaliteitsonderwijs beperkt economische mobiliteit en sociale ontwikkeling.

Toegankelijkheid en betaalbaarheid van gezondheidszorg: Hoge kosten en onvoldoende toegang tot gezondheidszorg, vooral in afgelegen of onderbediende gebieden.

Armoede en sociale bescherming: Door ontoereikende of slecht beheerde sociale vangnetten blijven kwetsbare bevolkingsgroepen verstoken van adequate steun.

Inkomensongelijkheid analytics: AI inzichten in inkomenspatronen en -ongelijkheden kunnen helpen bij het vormgeven van progressieve belastingen, hervormingen van het loonbeleid en sociale welvaartsprogramma's om ongelijkheid te verminderen.

Tools voor onderwijsoptimalisatie: AI onderwijsplatforms kunnen gepersonaliseerde leerervaringen bieden, die zowel de toegang als de kwaliteit verbeteren door curricula af te stemmen op individuele behoeften en ervoor te zorgen dat studenten relevante vaardigheden verwerven voor de toekomstige beroepsbevolking.

Voorspelling van de vraag in de gezondheidszorg: AI kunnen de behoeften in de gezondheidszorg voorspellen en de toewijzing van middelen optimaliseren om de toegankelijkheid en betaalbaarheid te verbeteren en tegelijkertijd wachttijden en overvolle faciliteiten te verminderen.

Simulaties van armoedebestrijdingsstrategieën: AI kan de effecten van verschillende beleidsmaatregelen voor armoedebestrijding modelleren, zoals een universeel basisinkomen, gerichte subsidies of voorwaardelijke geldoverdrachten, en zo besluitvormers voorzien van data aanbevelingen voor betere sociale resultaten.

Overvolle steden: Snelle verstedelijking zet druk op infrastructuur, huisvesting, transport en openbare diensten.

Inefficiënte openbare dienstverlening: Veel steden worstelen met het leveren van tijdige en efficiënte diensten, wat leidt tot ontevredenheid onder de burgers.

Duurzaamheid van het milieu: Verstedelijking leidt tot meer vervuiling, afval en druk op natuurlijke hulpbronnen, waardoor een duurzamere stadsplanning nodig is.

Ontwikkeling van slimme steden: Steden moeten overstappen op slimme stadsmodellen, maar worden geconfronteerd met uitdagingen op het gebied van technologie-integratie, het delen van data en cyberbeveiliging.

Optimalisatie van stedelijke planning: AI kunnen toekomstige bevolkingsgroei en infrastructuurbehoeften modelleren en zo zorgen voor efficiënte en duurzame stedelijke ontwikkeling.

Voorspellende systemen voor openbare diensten: AI kunnen anticiperen op de vraag naar diensten, van transport tot gezondheidszorg, waardoor steden hun dienstverlening kunnen optimaliseren en wachttijden of inefficiënties kunnen verminderen.

Platformen voor slimme steden: AI IoT-oplossingen (Internet of Things) kunnen steden helpen het verkeer te beheren, het energieverbruik te verminderen en de impact op het milieu te minimaliseren door nutsvoorzieningen en openbare diensten in realtime te bewaken en te optimaliseren.

Monitoring van ecologische duurzaamheid: AI kunnen milieustatistieken zoals luchtkwaliteit, afvalbeheer en energieverbruik bijhouden, zodat overheden duurzaam beleid kunnen afdwingen en de impact op het klimaat kunnen beperken.

Immigratie en grenscontrole: Regeringen staan onder druk om immigratie efficiënt te beheren en tegelijk de grensveiligheid en de bescherming van de mensenrechten te garanderen.

Criminaliteit: Stijgende misdaadcijfers in stedelijke gebieden ondermijnen de openbare veiligheid en het vertrouwen in wetshandhaving.

Trage justitiële besluitvorming: Overbelaste rechtssystemen vertragen vaak de rechtspraak, waardoor het vertrouwen van het publiek in eerlijkheid en veiligheid wordt aangetast.

Immigratie en grensanalyse: AI kunnen immigratiepatronen voorspellen en grenscontroleprocessen optimaliseren, waarbij veiligheid in evenwicht wordt gebracht met een humane behandeling van migranten.

Misdaadvoorspelling en -preventie: Voorspellende politietools, aangestuurd door AI, kunnen data analyseren om patronen en hotspots te identificeren, zodat er preventief kan worden opgetreden en middelen kunnen worden toegewezen.

Automatisering van gerechtelijke processen: AI rechtbanksystemen kunnen juridische workflows stroomlijnen en de afhandeling van rechtszaken versnellen door routinematige taken zoals het nakijken van documenten, het beheren van bewijsmateriaal en het plannen van rechtszaken te automatiseren.

Toezicht op openbare veiligheid: AI kan helpen bij het real-time monitoren van data, sociale media en andere openbare bronnen om potentiële bedreigingen te identificeren en de reactietijden van wetshandhavers te verbeteren.