根據科技濃湯發布的《2025年非營利組織AI現況》調查，年度預算低於100萬美元（約新台幣3,170萬元）的中小型非營利組織，AI採用率只有大型機構的一半，有些NGO甚至只靠一兩個人，要管IT，又要管AI決策。
精誠集團旗下子公司台灣資服科技決定補上這塊拼圖。深耕社福數位化16年，台灣資服科技在2025年為社福非營利組織打造「預防照顧個案管理暨志工管理系統」、整合32種紙本表單，拿下該年度IT Matters Awards社會影響力獎。
本集未來城市邀請台灣資服科技產品經理陳威廷，分享他們如何協助社福機構從紙本作業走向數位化，將社工的心力留給真正需要陪伴的弱勢族群。
未來城市Podcast EP.134
▹ 未來主持人：未來城市頻道資深總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓：台灣資服科技產品經理 陳威廷
▹ 訪談精華：
主持人問（以下簡稱問）：台灣資服科技深耕社福領域16年，當初為何決定投入？服務弱勢族群跟一般大眾有什麼不同？
陳威廷（以下簡稱陳）：社福資訊化領域是一個非常具挑戰性、但我們認為很有價值的市場。當初投入，是相信科技終究要回到人的身上。因為我們寫的每一行程式碼，背後都連著一個或一群需要幫助的家庭、需要被關懷的人。
我們願意在這裡蹲16年，就是希望能發揮科技的槓桿效果。只要把系統做好，第一線社工或政府承辦人員就能省下大量行政時間，把心力集中於關懷長輩、照顧弱勢，回歸他們真正的專業。
這幾年公司也從單純的系統開發商，慢慢轉型為NPO、NGO的資料治理顧問，把長期累積的know-how用在協助組織做數位轉型與數位治理。在社福領域，我們經常接觸到非常敏感的個資，因此資安在這個領域格外重要，公司不僅取得ISO 27001資安認證，母集團精誠資訊也對資安訂下相當高的要求標準。
問：社工過去都是怎麼記錄個案資料的？你們曾為社福非營利組織整合了32種表單，這帶來哪些改變？
陳：很多第一線社福單位還沒踏入數位轉型，普遍是用傳統的紙本表單。
社工會帶著紙本資料、訪談表格到第一線現場，手寫下跟長輩或弱勢族群訪談的內容，回到辦公室後，再用Word、Excel、PowerPoint把紙本資料登打進電腦做存檔留存。這個流程很像早年還沒有電腦化的醫院，病歷全靠手寫，行政時間都耗在重複謄寫。
我們這次為社福非營利組織製作的是智慧化的「預防照顧個案管理暨志工管理系統」。系統將所有資訊全部標準化、電子化。社工不用再帶紙本回辦公室重謄，只要到個案家裡打開手機、平板，就能直接透過系統登打資料。
個案端包含個案基本資料表（姓名、身分證字號、電話、地址等，等同醫院的初診資料表）、開案時的初評、訪視評估表，以及依風險等級填寫的訪談紀錄表。志工端除了志工基本資料，還有依政府法規申請志工榮譽卡所需的志願服務紀錄跟服務時數。
原本這些系統各自獨立，這次整合起來，等於把社福服務跟政府志願服務體系之間的橋樑也接上了。
問：數位化之後，你們具體導入了哪些AI應用？帶來什麼改變？
陳：最基礎的是把開案判斷邏輯寫進系統。過去社工要靠人工圈選評估表單、逐題計算才能判斷能不能開案，現在系統直接依邏輯自動判斷、給出結果，省下大量人工計算時間。
在AI應用上，我們加了兩項比較特別的功能：
一是AI智能客服，扮演機構內部的知識庫：社福、NGO人員流動率高，新人多、老手少，我們把組織的SOP、系統操作手冊餵進AI工具，新進社工遇到問題直接問AI，不用每次都去問資深同事。
二是人臉辨識，我們把它用於物資發放跟用餐核對：弱勢族群來用餐或領物資時，到機台掃一下即完成報到，系統自動記錄領用狀況，不用再靠人工核對簽名，也解決了重複領取的問題。
問：在人人都能vibe coding的時代，資服業者的角色是什麼？
陳：前端操作的功能、畫面越來越普及，因為大家都會vibe coding了。我們常看到，自己vibe coding完之後把系統上架，結果API key外洩了，大家去引用那個key，帳單就暴增了。這類案例並不少見。前端愈容易做，後端愈需要專業把關，這反而讓資服業者的角色更清楚。
真正決定系統價值的，還是水面下的底層架構、資訊安全跟資料治理，這是專業資服業者跟組織自己開發，最難被取代的差異。
問：展望未來，你們接下來想用AI解決哪些問題？
陳：我們面對的是整個超高齡社會、照護人力不足的處境，不只是社工，衛政、護理人力都很吃緊。科技對於社福、甚至即將跨足的衛政領域，已經不是輔助工具，而是要撐起整個服務體系的基礎建設。
具體方向有三個：
- 推動主動式的社會福利媒合：現行制度多要民眾主動申請，我們希望透過系統跟系統之間互相串接，主動比對資格、主動提醒可以申請的資源，避免像65歲卻不知道能領老人年金這種情況。
- 數位偏鄉的社會福利服務模式：借鏡遠距醫療的經驗，把遠距視訊訪視帶進社福，減輕社工偏鄉往返的交通負擔，縮小城鄉服務落差。
- 建構預防型的智慧社會安全網：透過「AI家系圖」串起個案與家庭成員的關係，搭配風險預測模型，讓有限的社工人力優先投入高風險族群，從事後補救走向事前預防。
聽懂未來：關於AI應用，我還想知道更多⋯
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