Искусственный интеллект (ИИ) – это суперкомпьютеры, способные выполнять задачи, которые раньше были под силу только человеческому мышлению, но съедали у нас огромное количество времени.
Обучая машины анализировать наборы данных, можно получать информацию и ресурсы, от которых зависят жизнь и здоровье. Причем обычно машина делает это гораздо быстрее и эффективнее, чем человек.
Например, некоммерческая организация PATH в Калифорнии (США) использует машинное обучение для борьбы с бездомностью. Ожидание жилья по госпрограммам может занять несколько месяцев. Но бездомный, готовый прийти и получить помощь сегодня, может не вернуться на следующий день. Чтобы сократить время ожидания, PATH разработала платформу LeaseUp. Она подыскивает лучший вариант жилья в данном районе, просматривая тысячи объявлений, и находит решение в два раза быстрее, чем обычный сотрудник, в среднем за месяц вместо 90 дней.
Другая НКО, Thorn, использует ИИ-инструмент Spotlight – с его помощью полицейские быстрее и точнее просматривают тысячи рекламных сообщений, в которых даются объявления о детях в целях сексуальной эксплуатации. Ежедневно онлайн в США и Канаде размещается около 200 000 таких объявлений. Spotlight анализирует новую рекламу в режиме реального времени и помечает те объявления, которые совпадают с описанием детей-жертв, полученным от правоохранительных органов.
Опираясь на данные спутников, ИИ создает карты и прогнозирует вспышки лесных пожаров, а также подсказывает безопасные пути выхода через горящие здания, таким образом повышая эффективность действий пожарных.
Дроны с возможностями ИИ используются для поиска пропавших без вести в дикой местности, а ИИ на госслужбе умеет вычислять мошенников, просматривая сотни тысяч налоговых деклараций.
C помощью датчиков, расположенных на малой высоте (смартфоны и дроны), ИИ точнее, чем специалисты, обнаруживает болезни растений на самой ранней стадии, предотвращая заражение всего урожая и повышая урожайность маленьких ферм – спасая от голода.
Анализируя прошлые успехи учеников и степень их вовлеченности в материал, ИИ рекомендует обучающий контент, улучшая успеваемость школьников и производительность труда учителей.
Благотворительная организация по сохранению тропических лесов Rainforest Connection благодаря ИИ TensorFlow от Google выявляет незаконные рубки в уязвимых лесных районах – через анализ данных звуковых датчиков.
Совместный проект Affectiva и Autism Glass задействует ИИ для автоматизации распознавания эмоций, чтобы помочь детям и взрослым с аутизмом легче общаться и увереннее себя чувствовать в разных социальных ситуациях. Например, дети с РАС следуют подсказкам ИИ, изучая выражения лиц членов своей семьи и друзей.
Носимые устройства с поддержкой искусственного интеллекта уже умеют выявлять людей с потенциальными ранними признаками диабета с точностью 85% – анализируя данные датчика сердечного ритма.
В благотворительной организации Tarjimly ИИ-приложение соединяет беженца из любой точки мира с ближайшим доступным переводчиком-волонтером. Например, мать из Сирии не может сообщить доктору в детской больнице в Греции, где она находится с ребенком, что у него аллергия на пенициллин. Первый доброволец, принявший запрос, связывается в чате с нуждающимся, они могут отправлять друг другу текстовые сообщения, голосовые заметки или звонить онлайн.
В онлайн-фандрайзинге ИИ – новый способ сегментировать аудиторию
На сегодня сегментация – разбивка жертвователей на группы, исходя из их предыдущего поведения, – основная стратегия сборов и маркетинга для НКО.
Но сегментация – ограниченный инструмент, поскольку не дает прогнозов на уровне каждого донора.
ИИ выполняет рутинную и трудоемкую задачу по выборке базы данных доноров (демографические данные, образ жизни, поведенческая аналитика и т.д).
Затем анализирует (выявляет тенденции, закономерности и взаимосвязи) и создает модель будущих действий для каждого донора в вашей базе данных, показывая, насколько вероятно, что он или она предпримет определенные действия. Например, уйдет, перейдет на программу ежемесячных пожертвований или сделает крупный подарок.
Каждая из этих задач занимает у опытного фандрайзера недели утомительной работы, а алгоритм выполняет ее за считанные минуты. Сэкономленное время специалист может потратить на личные встречи с донорами, глубже вникая в их интересы и потребности.
Кто мог бы стать вашим донором – а кто вот-вот вас покинет
Как правило, НКО хранят и систематизируют данные о пожертвованиях и взаимодействиях с донорами и сторонниками в CRM. Программа ИИ извлекает эти данные и преобразует их в набор из сотен различных маркеров. «Чем больше у вас стог сена данных, тем легче найти в нем инсайты», – говорит Вудро Розенбаум, специалист по большим данным из США.
Среди платформ, предоставляющих эти функции, Blackbaud, boodle.AI, Gravyty, Salesforce Nonprofit Cloud и Neon One .
Например, платформа boodle.AI помогает НКО находить лучших кандидатов в доноры в любом списке потенциальных клиентов, сопоставляя данные НКО с данными третьих сторон, определяя тех, кто идеально подходит для организации – с учетом лучших доноров этой НКО в прошлом и настоящем.
Платформа Blackbaud использует ИИ для волонтерского фандрайзинга и, кроме того, платформа отмечает доноров, готовых уйти, давая организации возможность связаться с ними и возобновить пожертвования.
Преимущество ИИ в онлайн-сборах – можно применять личный подход ко всем донорам, а не только крупным, причем не вкладывая дополнительные усилия и не привлекая новый персонал к сбору средств.
Эксперты хвалят Salesforce Nonprofit Cloud – это инструмент для ежедневного контакта с донорами в интернете, и Quilt.AI – платформа помогает некоммерческим организациям перейти от целевых групп аудитории к персонализации.
Какие слова находят отклик у доноров
Persado – еще один онлайн-инструмент для сбора средств. Он использует машинное обучение для анализа эффективности творческих элементов фандрайзинговой кампании: ход повествования, эмоции, призывы к действию и другие. ИИ сопоставляет слова со своей базой данных, содержащей более миллиона помеченных и оцененных слов, фраз и изображений на 25 языках. Он постоянно учится и генерирует информацию – какие творческие материалы кампании находят отклик у доноров.
Например, фандрайзеры из благотворительной организации charity:water использует Persado, чтобы лучше понять, какой контент и изображения в соцсетях привлекают больше постоянных доноров для их ежемесячной благотворительной программы.
Чат-боты
В онлайн-фандрайзинге чат-боты расширяют возможности для НКО привлекать сторонников и доноров и взаимодействовать с ними 24 часа в сутки, семь дней в неделю практически бесплатно.
В своей кампании #HereIAm британская НКО Mencap использовала чат-бота по имени Aeren, чтобы дать каждому возможность пообщаться с молодой женщиной с ограниченными возможностями обучения. В итоге понимание потребностей людей с ограниченными возможностями – после того, как сторонники начали использовать бота, – выросла в три раза.
Direct Relief, организация по оказанию гуманитарной помощи, задействовала бота во время урагана Харви в 2017 году, так как маленькая команда не справлялась с просьбами о помощи во время наводнения, вызванного ураганом. Чат-бота разработала компания Mind Heros. Впоследствии они открыли исходный код своей модели, и теперь она доступна бесплатно для всех некоммерческих организаций через BotsForCharity.com.
В будущем чат-боты смогут напрямую соединять доноров с получателями помощи. Представьте, вы сделали пожертвование – и получатель благодарит вас в режиме реального времени. Это способ для некоммерческих организаций использовать возможности пожертвований от человека к человеку.
«Поженить» доноров с НКО
Когда вы обращаетесь к людям, которым близка миссия и направление работы вашей НКО, вероятность пожертвований увеличивается в несколько раз. Кроме того, у вас есть все шансы заполучить постоянного сторонника.
Для этого данные о донорах, в том числе поведенческая аналитика (когда кому сколько жертвовали, как волонтерили, какие впечатления остались), а также данные о различных НКО собираются, сопоставляются между собой и классифицируются с помощью алгоритмов.
Самый известный пример – приложение Philanthropy Cloud. Это база данных для вовлечения сотрудников корпораций в волонтерство и донорство. Пользователь сообщает приложению, где находится географически, какие социальные проблемы его или ее волнуют, какие у него навыки и интересы и – очень важно – данные о своем прошлом поведении и опыте в благотворительности.
Какую волонтерскую работу до этого выполняли? Остались хорошие воспоминания или это было сплошное разочарование? Кому переводили деньги?
В зависимости от того, как вы оцениваете свой опыт, приложение предложит вам снова принять участие в волонтерской акции или сделать пожертвование. На странице пожертвований НКО для вас будет указана индивидуальная сумма пожертвования, основанная на вашей прошлой истории пожертвований.
То есть Philanthropy Cloud – не просто поиск подходящих друг другу сотрудника и НКО и оптимизация просьбы о деньгах, а оптимизация всего пути донора: просьба о нужном в нужное время с большой точностью и персонализацией.
https://static1.squarespace.com/static/5e46f1d6cda3327140240e10/t/5ed13148b8dc7749a19547b1/1590767969432/AI4Giving-FINAL-2020528.pdf
How Nonprofits Are Using Machine Leaing To Support Those in Need
https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/applying-artificial-intelligence-for-social-good
Мы просим подписаться на небольшой, но регулярный платеж в пользу нашего сайта. Милосердие.ru работает благодаря добровольным пожертвованиям наших читателей. На командировки, съемки, зарплаты редакторов, журналистов и техническую поддержку сайта нужны средства.
