فهم إمكانيات الأتمَتة الحقيقية لتسريع الجيل القادم من الخدمات.

تهدف الأتمتة الفعلية إلى الارتقاء برحلة المتعاملين من خلال جعل عملياتها سريعة وسلسة وخالية من العقبات. وتمكّن الحكومة من العمل بمستويات أعلى من الكفاءة والفعالية من خلال التخلص من الإجراءات البيروقراطية غير الضرورية.

في المقابل، تعتمد الأتمتة التقليدية على تقنيات قياسية، مثل أتمتة العمليات الآلية (RPA)، لتنفيذ المهام بأقل قدر من التدخل البشري، بهدف تقليل الجهد اليدوي وتعزيز الكفاءة. وغالباً ما تتركز هذه الأتمتة على الأنشطة القائمة على القواعد أو المهام المتكررة. ومن خلال إتاحة رؤى شبه فورية، تصبح عملية اتخاذ القرار أسرع وأكثر تمكيناً. كما يمكن تقديم تجارب عالية التخصيص، بما يسهم في رفع مستويات رضا المتعاملين وتعزيز الثقة.

وتتجاوز الأتمتة الفعلية حدود الأتمتة التقليدية من خلال استخدام التقنيات المتطورة، مثل الذكاء الاصطناعي والرؤى الحاسوبية، حيث يتم تدريب الآلات على العمل بشكل مستقل والتعلم المستمر واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، ما يسمح للموظفين بالتركيز على المهام الأخرى. في المقابل، تعتمد الأتمتة التقليدية على تقنيات قياسية، مثل أتمتة العمليات الآلية (RPA)، لتنفيذ المهام بأقل قدر من التدخل البشري، بهدف تقليل الجهد اليدوي وتعزيز الكفاءة. وغالباً ما تتركز هذه الأتمتة على الأنشطة القائمة على القواعد أو المهام المتكررة.

تتمتع الأتمتة الفعلية بالقدرة على تمهيد الطريق أمام الجيل المقبل من الخدمات الحكومية وتسريعها.

كما تحمل تقنيات الأتمتة الفعلية، مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء، إمكانات كبيرة لإطلاق الجيل المقبل من الخدمات الحكومية وتسريعها.

رصد البيئة: تعزيز أو استبدال القدرات الحسية البشرية. تعزّز هذه التقنيات أو تستبدل القدرات الحسية البشرية، ما يُسهم في تسريع تنفيذ المهام البسيطة مثل مراقبة البيانات أو الرصد.

جمع البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك أجهزة إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار ووسائل التواصل الاجتماعي، وقواعد البيانات (مثل أنظمة رصد البيئة التي تجمع البيانات عن جودة الهواء وجودة المياه ومستويات الضوضاء لضمان الامتثال للوائح).

استخراج المعلومات المفيدة من الصور ومقاطع الفيديو وتحديد الأشياء أو الأنماط والكشف عن الحالات الشاذة (مثل أنظمة المراقبة التي تنبه السلطات إلى الأنشطة المشبوهة، والتحليل الفوري لكاميرات الشوارع وكاميرات المرور لزيادة فعالية وسائل النقل العام وتقليل الازدحام وإدارة حركة المرور).

معالجة اللغة المكتوبة أو المنطوقة وتحليلها لاستخراج المعلومات وتحليل المشاعر والاستجابة تلقائياً (مثل منصات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تساعد في الإجابة عن الاستفسارات الشائعة).

اتخاذ القرارات استناداً إلى البيئة: تحليل كميات كبيرة من البيانات ومعالجتها بشكل أسرع من البشر، وربما بكفاءة أكبر في بعض الأحيان.

تحليل كميات كبيرة من البيانات، وتحديد الأنماط وتوفير معلومات مفيدة لدعم عملية صنع القرار (مثل نماذج التحليلات التنبؤية التي تستخدم البيانات التاريخية للتنبؤ بتفشي الأمراض، أو توقع الازدحام المروري، أو استشراف الطلب على الإسكان لتحسين عملية التخطيط الحضري، واقتراح خطط رعاية صحية أكثر دقة استناداً إلى تحليل معلومات المرضى الصحية).

فهم البيانات المعقدة وتفسيرها وتقديم توصيات (مثل دعم عمليات اتخاذ القرارات المعقدة، بما في ذلك تقييم أهلية شخص ما للحصول على المنافع الاجتماعية على أساس ظروفه الفردية ومتطلبات البرنامج).

تنفيذ القرارات: مهام اتخاذ القرارات البسيطة بدلاً من البشر، ما يتيح توفير الوقت لموظفي الواجهة الأمامية للتركيز على الأنشطة التي تُسهم في تحسين الخدمات وتعزيز تجربة المتعاملين.

التصوير بالرنين المغناطيسي (MR) ضروري للتشخيص الطبي الدقيق، ولكن الطلب المتزايد على فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي يتطلب تحسين الكفاءة وتقليل أوقات الانتظار. يمكن للتقنية المبنية على الذكاء الاصطناعي إعادة إنشاء الصور وتسريع الفحوصات بالرنين المغناطيسي، ما يعزز الإنتاجية ويحسن كفاءة التكلفة، ويوفر صوراً عالية الدقة تزيد من دقة التشخيص وتعزز إمكانية الوصول للمرضى المحدودين أو الذين يعانون من حالات طبية معقدة، ويؤدي تقليل مدة الفحوصات إلى تحسين تجربة المريض وتقليل وقت المسح، بما يوفر موارد التشخيص القيّمة.

من خلال تعزيز خدماتها لتقديم تجربة متعامل استثنائية، يمكن للحكومات تحقيق العديد من الفوائد، منها:

موارد إضافية تتعلق بكيفية استخدامنا للأتمتة الحقيقية في عملنا.

مبادئ خدماتنا المرتبطة بتطبيق الأتمتة الحقيقية.