社企流／文：Jenny Yeh
當大數據及人工智慧浪潮席捲全球之際，改變的不僅是商業市場，也為非營利組織開啟一扇新的大門。從超商購物的消費行為軌跡、網路上點擊文章，到參與活動後發放的問卷裡，數據搜集已成為我們的日常。這些數據不再只是冰冷的數字，而是組織理解服務對象、擴大社會影響力的關鍵基石。
然而，其實對於許多公益組織來說，數位轉型仍是充滿挑戰的道路。非營利社區互聯網服務供應商 Infoxchange 與亞洲開發銀行發布的《2023 亞太 NGO 數位能力報告》中顯示，僅有 50% 的非營利組織工作者對於運用科技執行工作感到有信心，且超過 6 成的組織缺乏追蹤與分析影響力的系統。在資源有限、人力吃緊的現實下，如何讓科技真正「賦能」而非「增負」，成為各組織與政府間需要共同探討的課題。
身為科技島的台灣，從數據培力到公益創新
從 2022 台灣公益團體自律聯盟調查指出，台灣 NGO／NPO 的數位轉型仍處於萌芽階段，僅約 20% 的組織導入數位工具，且多數應用僅停留在紙本轉電子紀錄或線上捐款等基礎層次，其餘組織的行政作業仍高度仰賴紙本。根本原因在於組織慣性、人才短缺及資金限制等局限，使得許多中小型、甚至微型 NGO／NPO 組織無力進行數位轉型。
為回應此困境，數位發展部自 2022 年成立後，開始推動「數位賦能 公益創新」專案，為非營利組織導入新的科技能力，強化數據培力，並透過輔導、交流與共學機制，協助非營利組織建構數據能力與科技應用量能，期望在多元涵容的精神下，擴大 NGO／NPO 的公共服務效能。（同場加映：數據，讓改變更靠近）
數位發展部資料創新司專案負責人詹壹雯指出，資料不應被視為科技巨頭的專利，而是建構社會韌性不可或缺的基礎，如同「水泥與鋼筋」。她認為，數位賦能的真正意義，不只是導入科技工具，而是透過科技縮小數位落差，讓數據成為優化公共服務、提升人民福祉的重要基礎。
她也觀察到，許多組織面對 AI 與大數據時，雖然往往感到焦慮，但多數仍傾向以不變應萬變。然而，隨著捐款者愈來愈重視資訊透明與公益成效，外部壓力反而成為組織轉型的契機。她認為，轉型的關鍵在於讓組織具備真正運用技術、發揮價值的能力。因此，數發部扮演的角色，不只是提供經費，而是以「教練式陪伴」的方式，引導組織循序推進四階段轉型思維：
- 爭取支持：促成跨部門協調，建立組織內部共識；
- 盤點痛點：深入找出真正需要優先處理的核心問題；
- 小規模驗證（PoC）：透過測試降低失敗風險；
- 成效檢驗：以數據回頭檢視轉型是否真正對服務現場產生幫助。
協助輔導數據轉型策略，已在不同組織中看見成效。例如信望愛智能發展中心透過梳理表單邏輯與導入資料工具，將個案文書處理時間從 10 小時縮減至 6.5 小時；心路基金會則聚焦分析捐款者輪廓，推動分眾溝通，使官網捐款轉換率提升 59%。詹壹雯認為，「數位轉型最可貴的地方，不只帶來效率，更讓組織長出面對問題、持續修正的韌性。」
新加坡：為非營利組織建構完整數位生態系
在新加坡，社會服務機構（SSAs）的數位轉型被視為提升組織韌性的重要工程。由新加坡國家社會服務理事會（NCSS）推動在 2019 年啟動 Tech Booster 計畫，透過 GPS 追蹤器、聲音監測、AI 機器人等硬體科技，協助機構緩解勞動力老化與人才競爭的挑戰，成功降低約 30% 的人力需求。
為了讓支持體系更趨完整， 2020 年，NCSS 在既有基礎上，推出 Tech-and-GO!，將原本的工具導入擴展為涵蓋補助、顧問諮詢、導入指引與學習資源的整體機制，協助社福機構釐清需求、制定數位策略、評估合適方案，並管理後續執行流程。截至 2026 年 3 月統計，目前已推動超過 500 家機構進行數位轉型。
此外，避免機構在需求不明確時盲目採購，NCSS 更與波士頓顧問公司（BCG）合作開發 數位成熟度評估工具（Digital Acceleration Index, DAI，協助機構先盤點自身優勢與缺口，再依據結果規劃數位轉型路徑。2024 年，NCSS 強化系統整合，推出的社會服務機構永續轉型計畫（Transformation Sustainability Scheme, TSS），提供顧問、數位專案與執行支持的經費，將數位化納入組織治理與人力發展的全面框架中。
從新加坡推動數位轉型的脈絡來看，社會服務機構的數位轉型重點並不在於「買了哪些數位工具」，而是在於組織是否能建立一套可持續運作的數位能力，走向組織更完整的能力建設，並回應持續變動的需求、改善服務流程與成效。
DataKind：數據科學與社會影響力的搭橋者
然而，通常政府補助或獎勵計畫更容易觸及那些已能清楚提出需求的組織，但對更多仍在數位轉型門外徘徊的 NGO／NPO 而言，往往缺少的不只是資金，而是跨出數位轉型第一步的能力，將零散的數據資料，化做真正支持服務決策的能力。
成立於 2012 年的非營利組織 DataKind，正是在這樣的需求下誕生。對 DataKind 而言，數據科學與 AI 的價值，並非為單一組織解決某一個技術難題，而是與使命導向的組織共同面對最迫切的社會挑戰，並盡可能把解方設計成可跨組織、跨領域複製的工具與產品，讓資源有限的機構也能提升影響力、簡化營運流程，並更有效率、更公平地分配資源。具體來看，DataKind 的策略主要建立在 3 個重點上：
- 扮演生態系領導者，透過研究與機會分析，辨識哪些方法最有可能帶來實質影響；
- 能力建設，協助組織學會使用數據科學與 AI，讓決策建立在更有依據的洞察之上；
- 技術協作，與社會影響力組織共同設計合乎倫理、切合需求、且具規模化潛力的工具與產品。
這樣的工作方向，也對應到聯合國永續發展目標（SDGs）所關注的核心議題，包括第一線健康、人道行動、氣候與環境、經濟機會以及教育等需要資料密集、同時具備高影響力潛力的領域。
DataKind 期望證明，「如果社會組織從一開始就擁有接近科技公司的技術能力，它們能不能更早、更有效地回應世界上最棘手的問題？」 總部設於美國的 DataKind，已在舊金山、華盛頓特區、倫敦、班加羅爾與新加坡等地建立起活躍的全球社群，串連企業、基金會與分布四大洲的專業團隊，持續把資料科學與人工智慧帶進不同社群與議題現場，並一步步將這樣的想像推進為可持續、可規模化的社會影響力實踐。
縮短公益與商業間的數位落差，科技公司成為關鍵夥伴
AWS IMAGINE Grant：打造雲端基礎設施，讓 AI 應用實際落地
自 2018 年啟動 AWS IMAGINE Grant 已資助超過 180 個非營利組織逾 2100 萬美元。隨著生成式 AI 的崛起， 2024 年新增「Pathfinder 生成式 AI 獎項」提供獎金及 AWS 雲端點數，但最重要的目的並不是讓 NGO／NPO 組織添購 AI 工具，而是讓組織有機會將生成式 AI 應用在服務現場落地。例如美國癌症協會運用 AI 分析數十年的癌症研究資料，改善篩查策略；Michael J. Fox 基金會則將原本零散、非結構化的帕金森氏症病患資料，整理成可供研究者分析的格式。對許多 NPO 而言，資金只是起點，真正欠缺的往往是能讓技術落地的雲端基礎設施。
Google.org：從資金、技術到人才，加速器助攻 AI 賦能
Google.org 從早期單次基金資助轉型為加速器，給資金也提供技術訓練、雲端資源與教練陪跑。2024 年啟動 Google.org Accelerator: Generative AI，首屆支持 21 個組織；第二屆擴大加速器模式，20 個入選組織共享 3 千萬美元資金，並搭配 6 個月的技術陪跑、AI 教練、專案管理支持、Google Cloud 點數與訓練資源，重點不只是提供工具，而是協助 NPO 將 AI 真正導入服務流程。例如首屆加速器團隊中，專注解決全球青年失業問題的 Tabiya，利用 Gemini 開發的開源對話式求職代理 Compass，協助超過 8 千名求職者，並以更低成本提供服務。
另一方面，Google.org 也透過也透過 AI Opportunity Fund，攜手 Project Evident、Tech:NYC Foundation 等中介組織，為非營利組織提供免費的 AI 採用路徑圖、工作坊與一對一教練等服務，試圖從資金、技術、人才與導入能力等面向，縮小 NPO 的 AI 能力落差。
Microsoft：與組織深度協作，成為夥伴、共創 AI 新解方
相較 AWS 與 Google，Microsoft 策略稍有不同，更強調「與科學家同行」。2025 年 Microsoft 華盛頓州推出總額 500 萬美元的 AI for Good Open Call，讓入選團隊不只獲得補助，更能直接與 AI for Good Lab 的科學家合作，讓研究人員直接進入服務現場。對於 NPO 組織而言，Microsoft 提供不只是技術資源，更是能共同研究解方的夥伴。
此外，Microsoft 也長期透過資助或折扣方案，支持 NPO 組織使用 Microsoft 365、Azure 等工具，建立基礎數位能力； AI for Good Lab 也持續深耕研究合作，與政府機關、研究者及社會影響力組織合作，將 AI 應用在健康、氣候、人道與文化保存等議題上。
數位賦能的終點，是「以人為本」的服務
從台灣、新加坡到全球各地，數位轉型從來不是單一組織的孤獨旅程，而是需要政府、科技公司、中介組織與公益部門共同協作的生態系。政府提供制度支持與陪伴輔導，科技公司挹注工具、算力與資金，像 DataKind 這樣的中介組織則負責搭橋，讓數位賦能真正落進社會影響力組織的日常運作中。
然而，科技帶來的從來不只有解方，數據不會自動產生洞察，AI 也無法取代服務現場的溫度。對 NGO／NPO 而言，關鍵不只是追逐最新數位工具，而是逐步建立資料治理、人才培育與應用能力，讓數據與 AI 真正成為改善公共服務、推動社會改變的力量。
參考資料
- 數位時代下的公益現況調查發表記者會（台灣公益團體自律聯盟）
- AI for Good Open Call（Microsoft）
