[網二紀錄] NPO 的行政、財會讓人不斷消耗？讓新科技 — 機器人來幫你省時省力

ZAZA 眨眨眼是新創的非營利組織，主要透過攝影教育，在柬埔寨的偏鄉，讓孩子有完整的賦權（empower）經驗。

作為人數極少、還沒有全職正職的組織來說，所有人的每一分心力，都希望能被最有效率的運用，把資源花在刀口上，讓服務更好。所以盡可能地善用所有數位工具，減輕行政負擔，來更專注在服務上。

為此，眨眨眼開發了一些工具，把重複的事情交給機器處理，省下大量的行政時間。

本場活動想與大家分享眨眨眼的經驗與目前的成果，也希望這樣的模板與工具可以幫助到其他需要的組織。

畢竟，「科技始終來自於人性」(Nokia)！

本文內容包括：

〇、自我介紹

一、為什麼要現在開始擁抱數位化、自動化？

二、如何開始擁抱數位化？

三、實戰經驗：數位化之後哪些事情變容易了？

1. 結合 netiCRM 的自動化公開徵信
2. 結合 Google 表單以及試算表，打造組織的全自動報帳及會計系統

四、進階挑戰：撰寫簡易的 RPA 機器人，來銜接捐款系統與會計系統。隨時知道「現在組織還有多少錢？花了多少錢？」

五、QA

活動簡報 from 網路星期二的 slideshare，也可參考現場直播影片。

全世界的非營利組織正在使用 Veritas，讓組織的資料更安全 — 來自台灣的三個案例故事

（本文翻譯自 Around the World, NGOs Are Using Veritas to Keep Their Data Secure，作者 Stephen Jackson）

在今日的世界裡，非營利組織的資料備份和復原的重要性，不應被輕忽。組織需要保護資料免於勒索軟體的攻擊。當工作人員發生不小心刪除資料夾等意外狀況，仍能存取關鍵資訊；或者在自然災禍中，擁有復原整個系統的能力——所有這些狀況都需要一個可靠的資料備份和復原方案，而科技濃湯所提供的 Veritas 產品正符合這樣的需求，並可以提供更多其他的協助。

你知道嗎？從 2019 年 10 月開始，科技濃湯美國總部已經將 Veritas 捐贈方案擴展到世界各地。在 2019 科技濃湯全球網絡高峰會上，我們聽到台灣和其他合作的非營利組織夥伴，對組織備份和復原的需要。我們和 Veritas 緊密合作，並在 2019 年開始了相關計畫。

在 2017 年和美國科技濃湯合作給 NGO 的捐贈方案之前，Veritas 從企業責任出發，早已開始支持 NGOs。2005 年和賽門鐵克整併之後，從 2007 到 2015 年之間，Veritas 就已捐贈產品給美國的非營利組織。

趁此機會，我們也想介紹這個方案在美國以外的全球捐贈，這次，受益的組織是在台灣的幾個 NGOs。

[翻譯] Office 365 的安全性功能可協助保障非營利組織的資料安全

（本文翻譯自 Office 365 Security Features to Help Secure Your Nonprofit，原作者為 Linda Widdop, Tech Impact. 發表於 2019 年 2 月 27 日）



當你為自己的非營利組織設計數位安全的計畫時，盤點組織可能遭遇到各種不同的數位攻擊及資安威脅是很重要的。本篇介紹了一些可能發生的狀況。

立即申請 Office 365 非營利方案

數位轉型 AI 化社會創新典範 ── AI4SG Award 頒獎典禮

1/19 精誠資訊舉辦了「AI致能．美好轉型新世界趨勢論壇」（活動網頁），會中宣佈了 AI4SG 聯盟的正式啟動，並舉辦了「數位轉型 AI 化社會創新典範 ── AI4SG Award 頒獎典禮」。

什麼是 AI for Social Good (AI4SG)？這是指：「應用各種聰慧方法，以達成任一永續發展目標 (SDG) 的有效行動。」在 AI4SG 聯盟的官網上也提到：

AI 不只是 Artificial Intelligence，更是 Action Intelligence。

……有效行動的聰慧來源，可能是運用科技，如執行資料科學洞察或是應用人工智慧的結果，也有可能來自傳統的人類經驗彙整。在不丟失溫度的前提下，我們期待社會公益行動，能夠善用科技的力量，在數位時代與時俱進，發揮更精準、更自動、更具規模的影響力。

對非營利組織來說，適時引入科技或資料科學的視野與方法，或許有助於對倡議的議題或服務產生創新視野和可應用的解法；對企業來說，也是企業以專業力來呈現其企業社會責任（CSR）的一種方式。AI4SG 希望能在跨界合作與相互刺激、學習的前提下，讓社會的共生共好透過科技所帶動的數位轉型，另有一番風貌。

AI4SG Award 頒獎開幕片

大數據建構社安網經驗分享與交流（下）@2018雙北社會安全大數據交流論壇

延續上一篇文章的分享，本文聚焦於家暴預警系統的模組和管理，政府單位參與資料英雄計畫的過程。後半段有精彩的 QA 問答！

（參考資料：[相關紀錄] 2018雙北社會安全大數據交流論壇）

大數據建構社安網經驗分享與交流（上）@2018雙北社會安全大數據交流論壇

之前的系列文章，〈雙北社會局局長分享〉和〈唐鳳：資料運用與社會創新〉分別從整體的概念和政府的應用操作，進行分享。本篇文章則紀錄了參與 D4SG 資料英雄計畫的四個單位代表，就政府機構和非營利組織的實作角度出發，分享、討論參與英雄之旅的心得和觀察。如果您對參與資料英雄計畫有興趣，千萬別錯過！

（參考資料：[相關紀錄] 2018雙北社會安全大數據交流論壇）



(一) 主持人：謝宗震知識長（智庫驅動）

(二) 分享主題/分享人：

1. 法律扶助資源配置優化 - 林聰賢副執行長（財團法人法律扶助基金會）
2. 火災風險地圖 - 高文宗科長（高雄市政府消防局火災預防科）
3. 家暴預警與風險管理 - 陳淑娟主任（臺北市家庭暴力暨性侵害防治中心）
4. 高風險危機警示模組 - 解佩芳主任（新北市政府高風險家庭服務管理中心）

本場活動的進行方式是四位分享人簡介他們在做的大數據社會安全相關的題目，每人十分鐘。報告結束後，主持人協助問問題，並邀請大家在聆聽分享的過程中，思考想問的問題，舉手發問即可。

D4SG 資料英雄計畫是智庫驅動、開拓文教基金會和教育部共同合作的案子，這次分享的四個組織都是參加這個計畫的成果，所以邀請他們來聊一下，當資料分析跟各領域的工作結合時產生了什麼力量。

唐鳳：資料運用與社會創新@2018雙北社會安全大數據交流論壇

之前的文章中，介紹了「2018雙北社會安全大數據交流論壇」雙北社會局局長的分享，本篇紀錄則是唐鳳（行政院政務委員）主講「資料運用與社會創新」，對於個人、民間和政府如何在數位化時代中，能透過簡單、明瞭的原則和架構，在數位化的基礎建設之上，讓協作更加省時省力，並以開放政府和開放資料的方式，進一步讓各種應用和創新的方式，能共同成長並發生。

對 NPO 來說，組織也能在這個過程中，思考組織的數位政策，或者在開放政府的架構下，讓關心的議題也能透過各種平台來倡議、凝聚能見度，甚至達到監督的效果。

延伸閱讀

1. 6/28-29 2018雙北社會安全大數據交流論壇

• 雙北社會局局長分享
• 大數據建構社安網經驗分享與交流（上）、（下）
• 讓我們一起來討論吧！深度探究

2. D4SG 公益資料力．紀錄總整理

（以下文字整理、編輯自逐字稿紀錄）


圖左至右：陳淑娟主任（台北市家暴防治中心）、許立民局長、唐鳳和陳彥竹副主任（台北市家暴防治中心）

雙北社會局局長分享@2018雙北社會安全大數據交流論壇

開拓很高興參與協辦「2018雙北社會安全大數據交流論壇」，與雙北社會局、智庫驅動共同合作，就目前「開放政府」與「開放資料」的操作案例和經驗，會同民間企業和 NGO 在不同領域的專業，進行分享和討論。




 
議程共分成 6/28 和 6/29 二天，開拓會以系列文章陸續刊出。第一天的活動，上午透過專題演講和二場實務座談的方式，讓參與者對數據資料的分析和應用，先有初步的了解和比較具體的想像。下午則以「世界咖啡館」的引導式討論，了解一線工作者對「實務工作與數據資料的蒐集、分析」，可能遭受的挑戰和好處，進行深度討論。

專題演講由新北市社會局長張錦麗和台北市社會局長許立民，分享透過數位管理的方式來推展社福的經驗：

一、張錦麗局長：以大數據，帶孩子走一條安心長大的路

1. 化被動為主動：高風險整合型安全網
2. 最危險的是「找不到的孩子」
3. 有所依據的預警系統，未來持續升級進化

二、許立民局長：臺北市運用數位管理推展社會福利經驗分享

1. 從「人」的需求開始 — Work Smart, Not Work Hard.
2. 補助平台系統—共餐關懷據點刷卡機
3. 數位災民證與物資捐贈地圖
4. 脫貧潛客分析
5. 輪值社工優化派勤
6. 家暴案件風險與預警管理系統

也可參考Youtube 影片和現場文字直播紀錄

延伸閱讀

1. 6/28-29 2018雙北社會安全大數據交流論壇

• 唐鳳：資料運用與社會創新
• 大數據建構社安網經驗分享與交流（上）、（下）
• 讓我們一起來討論吧！深度探究

2. D4SG 公益資料力．紀錄總整理

[紀錄] 5/28 公益資料分析動手做，學了就用基本款

本次活動邀請專業經驗豐富、目前也協力 D4SG（公益資料力）專案的講師陳潔寧（Ning），透過基礎概念分享及實際案例演練，以 Excel 和 PowerBI 為主，讓參與學員快速上手相關工具並對資料的處理、分析有初步瞭解。希望 NPO 夥伴們能帶回組織運用，讓這些工具與資料分析的概念發揮更大效益。本次活動共有44個組織、57位夥伴參與（活動照片）。

Ning 開門見山地提到：做資料分析，認識同好是很重要的。所以這次活動依照大家填寫的問卷內容，預先分組，每一組裡都有程度比較好的夥伴，大家可以相互協力、學習。

新手資料視覺化的第一個小時該知道的事情 from R Ladies Taipei

[活動紀錄] 4/22 「資料英雄計畫」成果分享 & 夏季班招募

D4SG 資料英雄計畫已經邁入第三年。有感於非營利組織與政府部門在公共議題的倡議與服務中，雖然累積了大量的營運數據，卻無法發揮資料價值，於是由 DSP 智庫驅動、開拓文教基金會、「社群運算與巨量資料 – ITSA 教育部資通訊軟體創新人才推升計畫」發起這個長期計畫。主要運作方式為：由「政府機關」或「非營利組織」提案，D4SG 顧問協助規劃資料科學分析專案，在兼具「高度社會影響力」與「再利用性」的前提下，媒合民間熱血的資料英雄，利用三個月的工作時間共同完成。

希望透過協助非政府組織與政府機關提升資料素養，發掘資料價值，並透過資料分析促成跨域對話，進而解決社會問題，並期待激發出各種創新的公共服務。

新一季的夏季班已經開放招募，即日起到6/11接受報名，歡迎有興趣的非營利組織夥伴們一起來提案（詳見官方網頁）——不須費用，但需要你的熱情、時間與專業領域的知識！



本場成果分享會，包含 2018 年1～4月執行的四組專案，包括：

1. 雙北兒少暴力風險預警管理（新北市 × 臺北市 家庭暴力暨性侵害防治中心）
2. 脫貧潛客分析（臺北市政府社會局）
3. 法律扶助資源配置優化（法律扶助基金會）
4. 外傷醫療功德工程（台灣外傷醫學會）

（下文引用資料來源：成果分享會的報名網頁、DSP智庫驅動提供的現場照片）

2017教育基金會年會——擁抱AI．教育共好

一年一度的教育基金會年會於2017年12月18日登場，來自全台共400多位教育基金會的夥伴們，共襄盛舉。今年主題是「擁抱AI．教育共好」。大數據與人工智慧（AI）是近來很夯的名詞，也帶來很多未來可能的應用和討論，非營利組織（NPO）夥伴們可以從什麼觀點切入？或掌握什麼核心內容？另外，也從 NPO 可以運用的雲端工具與支持者關係管理系統（CRM），來看科技工具如何有助於 NPO 的服務，以及實際在組織運作中可能的挑戰和解決方法。



以下依照場次共有三篇活動紀錄：

• 張善政：大數據、人工智慧與未來教育
• 迎接 AI 時代與教育未來論壇：
• 楊立偉：大數據及人工智慧對教育的影響
• 葛如鈞：迎接 AI 時代與教育未來
• 科技短講：
• 邵立宜：NPO可運用的雲端科技工具
• 陳梅慧：司改會的數位政策——以 CRM 為例

迎接AI時代與教育未來論壇@2017教育基金會年會

（可先參考：2017教育基金會年會——擁抱AI．教育共好）

本文包括二場演講分享：

• 楊立偉：大數據及人工智慧對教育的影響
• 葛如鈞：迎接AI時代與教育未來

楊立偉：大數據及人工智慧對教育的影響

簡報：楊立偉，大數據及人工智慧對教育的影響。

現在全球有將近九成的資料是在過去二年內產生的，並且仍在加速中。這些巨大、多樣化的數據來源，將改變整個產業、社會、學界和政府，不會逆轉。因此，「數位素養」是很重要的。有人說，資料科學家（data scientist）是21世紀最性感的職業，因為掌握工具技術、了解演算方法，並且能回到產業核心知識的人，將能做出巨大貢獻。



目前的機器學習比較擅長由訓練到自動化，也就是「依樣畫葫蘆」、「目標最佳化」這一類重複、有固定模式的，但在理解、推論方面，還是很薄弱。以亞馬遜（Amazon）為例，透過資料探勘（data mining）和協同過濾（collaborative filtering），可以根據消費者過往的紀錄進行最佳化；也能利用某興趣相投、擁有共同經驗的群體喜好，來推薦使用者感興趣的資訊。但這個過程也容易產生「同溫層」效應，也就是「極化」的問題——比較沒機會看到自己不感興趣、立場相左的東西。

NPO可運用的雲端科技工具 ＆ 司改會的數位政策@2017教育基金會年會

（可先參考：2017教育基金會年會——擁抱AI．教育共好）

本文包括：

• 邵立宜：NPO可運用的雲端科技工具
• 陳梅慧：司改會的數位政策——以 CRM 為例

邵立宜：NPO可運用的雲端科技工具

簡報：NPO可運用的雲端科技工具

1. 科技濃湯

科技濃湯是一個全球性非營利組織的捐贈中介專案，總部在美國舊金山。從 2008 年開始，在台灣與開拓文教基金會合作。作為一個合作平台，科技濃湯試著結合軟╱硬體等跨領域資源，讓非營利組織能將資訊科技應用在組織的管理、倡議、服務等等，有助於社會公益的創新與進步。至2017年底為止，平台上共有微軟、Google、趨勢科技等15家捐贈廠商，超過一千多個NPO會員組織。

目前平台上提供133種產品與服務，包括：

• 桌機軟體：作業系統、Office、伺服器、防毒軟體、影片剪輯等捐贈產品
• 雲端產品：Office 365、Azure、Google 非營利版、Mayo 人資系統等服務
• 捐介平台：Benevity

捐贈廠商透過科技濃湯平台，NPO 只需支付低於市價一成以上的費用，就能取得正版軟體，同時也維持科技濃湯的運作，並提供講座、工作坊等資訊培力活動。

所有會員及產品申請，完全都採線上作業。

張善政：大數據、人工智慧與未來教育@2017教育基金會年會

（可先參考：2017教育基金會年會——擁抱AI．教育共好）




大數據、人工智慧翻轉了知識體系，從大數據的分析所獲得的知識，會被帶進實務操作，影響企業決策與消費者獲得產品、服務的方式。

1. 面對人工智慧的時代

“AlphaGO” 是由 Google 開發的人工智慧圍棋程式，從2015年擊敗歐洲圍棋冠軍，一直到2017年戰勝中國棋王，標誌著人機對奕暫告一段落。除了這一類屬於「完整訊息的博奕遊戲」之外，另一個用來玩撲克牌的 AI 程式 “Libratus (CMU)”，也在2017年贏過眾多好手，即便在「不完整訊息的博奕遊戲」中，人工智慧也穩居上風。

其實 AI 已經發展了20年，但近二年才讓大家比較有突飛猛進的感覺，是因為資料量夠多、處理資料的硬體速度也跟上了，畢竟處理大量資料與深度學習都需要龐大的計算資源。譬如 AlphaGO 就有幾千筆的棋譜作為基礎。這裡要留意，餵給機器的資料基礎必須是正確的，否則機器處理出來的結果就可能是錯誤的。

在這樣的發展趨勢中，可以看到硬體、軟體的主從地位也被翻轉。過去是以泛用型 CPU（Intel, AMD）為基礎，在 x86 的架構下開發各種軟體；但從現在開始，重視邏輯的人工智慧所應用的計算型態，正在主導特殊硬體加速器的研發，也是晶圓代工與 IC 設計產業的新契機。

許多人擔心，AI來了，是否會讓人類失業？或教學相長？目前的 AI 應用，在醫療方面潛力無窮，譬如篩檢乳癌，AI可以在10萬x10萬的高畫質像素照片中，偵測到100x100大小的腫瘤組織，診斷乳癌的敏感度為92.4%，比病理醫師的73.2%還要高。但AI目前只能當作判斷的輔助工具，無法完全取代人的決策，最後仍得透過病理醫師才能做綜合診斷。

另外一個例子則是自動駕駛。目前自駕共分為5級，第一級是會保持安全車距，第五級則是全自動駕駛，目前最有名氣的特斯拉汽車（Tesla）是第三級，可自動駕駛，但必要時仍需人工介入，以防發生事故。但即便是自駕技術，也需要考慮不同的環境與資料內容，以台灣機慢車時常混雜並行的狀態，美國的自駕技術來到台灣勢必需要調整。

台灣是經濟小國，沒有大市場支撐，但可以選擇站在巨人的肩膀上，在AI領域開發適宜的模組或應用。特別當AI以大量案例演練為基礎，以類神經網絡建立知識決策模式的前提下，更需要利用深度學習的演繹來創新知識，發掘未知的新知與決策模式，這也是為何導入AI需要「高度智慧的策略」。

[活動紀錄] 9/15 NGO 資料實戰營

NGO 的資料分析與處理，以及開放資料（Open Data）在議題上的使用，一直是開拓關心的課題。從 2015 年開始，開拓參與 D4SG 計畫，希望透過跨界交流，促進 NGO 在資料整理、分析與應用上的能力。這次，很高興與開放文化基金會合作，邀請到擅長產業分析及社群經營、同時也是 R-Ladies 創辦人的陳潔寧（Ning），以一天的入門課程，讓大家有機會實際操作資料的分析與應用。

[簡報] 9/15 NGO 資料實戰營

[紀錄總整理] 6/24-25 D4SG 資料工作坊@NCCU

大合照（更多照片請見 Flickr相簿）

2015 年年底，開拓文教基金會和智庫驅動（DSP）聯合舉辦了「公益加值」資料工作坊（相關紀錄），獲得一些組織的提案和不錯的迴響。今年（2017），開拓、DSP 和教育部ITSA社群運算與巨量資料跨校資源中心，攜手合作，希望能讓更多 NPO 夥伴瞭解資料蒐集與清理、以及怎麼應用資料來改善組織的營運或服務。

工作坊之前，照例在 5/8 先舉辦說明會（活動頁面），瞭解有意願參與的組織，手邊收集到數位資料的質與量，同時也回應夥伴們的問題與擔心，譬如：資料是否可用來解決原本想詢問的問題？資料需要如何整理、清理，方便未來使用？資料的隱私問題與安全性，該怎樣處理、保護？說明會當天夥伴們提出了許多精彩問題，也多了一些對資料應用的想像。

6/24-25 的工作坊在政大舉辦。本次活動主要是政大不同科系、學習過統計及資料分析科目的同學們，一起參與。5 個組織提案，共 40 多位 NPO 夥伴、資料顧問及同學們，一起度過為期 2 天的黑客松。

以下是來自各組織及資料顧問們的心得分享與點評，也歡迎參考活動的 hackfolder 共筆：

• 淺談資料格式與資料清理（Johnson） 

1. 從無障礙服務推展社會參與（社團法人台北市行無礙資源推廣協會） 
2. 分析捐款人樣貌，提升募款績效（財團法人天主教善牧社會福利基金會） 
3. 弘道AIO照護服務優化（弘道老人福利基金會） 
4. 從過去的數字找到一條生路（財團法人台北市立心慈善基金會） 
5. 從個案紀錄/個案基本資料得到天使的行為風險評估（台北市失親兒福利基金會） 

更多相關資料...

• D4SG 專案網站 Data for Social Good
• 關於 NPO/NGO 與資料科學之間的討論和合作，歡迎加入：D4SG 臉書社團
• D4SG 過往活動紀錄，請見 http://bit.ly/d4sg-list

[D4SG] 淺談資料格式與資料清理

工作坊現場，發現很多組織的資料量雖大，但資料的格式都有點「髒」，需要經過清理、整理之後，才能讓資料人拿來做進一步的資料分析與應用，也才能回應每個組織想解決的問題。

因此，活動中場，Johnson（DSP顧問）特別跟大家分享「好的資料是什麼？」希望未來組織若想投入資料分析的活動時，可預先做準備，特別是在做資訊系統的建置、規劃，與各種表單填寫的設計時，能多加留意。

十分鐘談資料科學的第一步 from Johnson Hsieh

任何資料成為數據化的紀錄之後，會喪失部分訊息。因此，一個問題是否能透過資料來解決，和「資料蒐集與紀錄」的方式有關。

[D4SG] 從個案紀錄/個案基本資料得到天使的行為風險評估（失親兒福利基金會）

小組討論中（更多照片請見 Flickr相簿）

工作坊專案共筆

失親兒福利基金會已邁入第10年，服務對象從孤兒擴大為失親兒，目前全台有 50 多個社工，服務 6,000 多個個案。過去從紙本逐漸轉為數位化的個案資料、訪視紀錄、獎學金輔助等，已累積一定量的資訊。但因過往並無針對該數據進行分析與研究，希望藉由大數據分析，能評估基金會投入於個案的資源，以及其所產出之成效關聯性，藉此檢討過去成效，以及對未來新案的預先評估。亦希望藉此分析，能檢視目前基金會資料品質的充足性與正確性。

要解決的問題

1. 分析基金會所投入之資源，與協助個案成效之關聯性。
   檢視個案是否因本會服務，在心理、生理、學業、生活、經濟等方面有所改善。 
2. 評估現有數據品質，檢視數據是否有不足或多餘，以致未來能在數據蒐集上做調整。 

有怎樣的資料

彙整 5,675 個案資料總表（2014-2017.5），內容包含：

1. 個案基本資料/申請表（年齡、性別、所在地區等） 
2. 個案服務紀錄（社工訪視文字紀錄、經濟資助等） 
3. 個案年度評估表 （每年評估個案情況） 

希望產出「公益投資社會報酬分析」（Social Return on Investment, SROI），可做為對企業主提案的資料內容。

[D4SG] 從過去的數字找到一條生路（臺北市立心慈善基金會）

小組討論中（更多照片請見 Flickr相簿）

工作坊專案共筆

立心慈善基金會成立 30 年來，有 25 年都聚焦在新北市的居家服務。透過專業社工精神來協助失能者，目前服務個案約 300 多人，關注萬華地區的社區問題。服務對象：

1. 老人（失能型）
2. 身障者
3. 兒童（高風險）

要解決的問題

從 102~105 年的資料，把長照及非長照補助金額做失能程度的分析，套用在未來服務員薪資支付制度的調整，看成本程度的落差。

• 目前基金會承接新北市政府的案子，包括：淡水和三重約 1/2 區域。因為區域縮小，多餘的人力怎麼辦？
• 想了解過去成本的變化，以及成本結構？
• 因為預算幾乎百分百來自政府專案，如果遇到縮編，會造成困境，所以想透過過去的資料及未來的新制度，來預測「未來的變化」。

有怎樣的資料

長照及非長照的月報表、每個月的核銷明細表。

成果報告

1. 因應新制的成本規劃
2. 格式整合困難
3. 失能程度、低／中／一般收入戶：資料表沒有交集
4. 基金會可以透過 web app 輸入介面來使用
5. 顧問：新制與舊制最大的差別是：舊制的輕級不會補助，這部分會被節省起來；重度的新制補助會拉高 → 影響機構的投入服務和配置
6. 補助方式不同
   a. 居家式：依時數（不管勞力負重）
   b. 機構式：以後是包裹式，不管時數，而是透過類別（把勞力包裹進去）
7. 資料如果包含多一點訊息（對的欄位），可以找出優勢或服務因子
8. 變數多的話：可以用「時間長度」而非類別來區分

[D4SG] 弘道AIO照護服務優化（弘道老人福利基金會）

弘道工作人員正在解釋居家服務的流程表（更多照片請見 Flickr相簿）

工作坊專案共筆

弘道老人福利基金會致力於老人長期照護服務，提供深耕社區、居家式的服務，包含送餐、社區服務、居家服務、醫療照護連結。近年更在重整服務經驗中，開辦整合照顧模式（AIO, All-in-one；小區域走動式服務）：

• 一天多次，破除服務被切割的狀況
• 以家庭為單位，滿足家庭需求
• 豐富老人生活，而非基本需求

以滿足想留在家、居家養老的體弱長者為對象，協助有老人照護需求的家庭。

居家服務目前已經實行了 4 年。希望讓老人在家安心接受服務，年輕人也可以安心投入居家的就業服務，從時薪制變成月薪制，讓照顧者不只是中高齡，能有更多年輕人加入，達成好的職場環境，讓職涯發展有可能。目前政策上，這樣的模式已經開始影響長照 2.0，政府也在密切注意，開始鼓勵更多 NGO 往月薪制發展。希望最終達到「翻轉長照，創造三贏」的目標，同時也希望好的模式能往外擴散。

基金會目前的運作中，共計有台北、新北、台中、彰化、高雄 5 個服務處、下轄 13 個組別，照顧人力約 230 名。單一區域服務人數從 30 餘人至近 300 人不等，以小區域模式提供可快速走動的照顧服務。

在這樣的規模下，基金會希望能從現有的個案、員工資本基料中，分析出更合理的團隊配置、服務規模、照顧比例（社工、照顧秘書與老人）與照護者的班表排程（顧及員工的休假需求、在職訓練需求、服務使用者的服務需求及機構成本管理的行政需求），讓基金會得以規劃、執行完善的服務計畫。

要解決的問題

• 以台中市西屯區為分析樣本
• AIO服務有好的服務、找不到關鍵損益
• AIO服務團隊配置、照護比例（社工、照顧秘書、老人的比例為何？）
• 排程？

目前有 33 萬名長照需求，居家服務近75%，但現況卻是「高需求、低使用，仍多用外勞」。弘道的服務模式建立起來後，收支平衡仍有待努力。