資助機構想看到「數據」，但非牟利機構（NGO）的數據往往零散、難以分析。本文介紹如何借助AI工具，把手上的服務數據轉化為計劃書中的有力論據。
服務計劃書經常說「我們的服務很重要」，但資助機構每年審閱數十份甚至過百份計劃書，每一份都說自己重要。
要令自己的計劃書脫穎而出，並不是寫得多感人，而是能否透過具體數據清晰回答三個重要問題：
・問題有多嚴重？
・你的服務有沒有成效？
・這筆資金是否值得使用？
這三個問題都需要數據來支持。「缺乏數據」或「有數據但用不上」，正是不少NGO服務計劃書最大的弱點。
使用任何AI工具之前，先盤點機構現有的數據資源。許多機構擁有比自己意識到的更多數據，包括：
・服務紀錄（個案紀錄、輔導次數、服務時數、服務對象人數、會員人數等）；
・服務對象資料（去識別化後／匿名處理的年齡分佈、需求類型、來源渠道、轉介情況等）；
・服務成效紀錄（問卷結果、前後對比、服務對象回饋等）；
・行政數據（員工工時、資源使用情況、成本結構等）；
・外部數據（人口統計資料、政府統計數字、相關研究報告等）。
問題往往不在於「無數據」，而是在於這些數據分散於不同系統、Excel、Google Sheet或紙本紀錄之中，未曾綜合整理，也未被有效運用於計劃書的論述。
AI工具在撰寫計劃書過程中，主要有以下幾個作用。
如果你的服務數據分散於多個Excel表格或CSV檔案，AI工具可以協助迅速整合這些零散數據，從中找出主要趨勢（Trend）與模式（Pattern）。
舉例：
・過去三年，服務使用次數的增長率是多少？
・服務對象的需求有何變化？
・哪個年齡層的服務需求增長最快？
重要提醒：在使用AI工具處理任何與服務對象相關的數據時，務必先進行去識別化／匿名化處理，確保符合《個人資料（私隱）條例》的要求。
資助機構通常希望計劃書提供「需求論據」，即運用外部數據說明問題的普遍性與嚴重性。AI工具可協助搜尋及整合大量公開資料（例如政府統計報告、學術研究、新聞報道），節省大量人手搜集和整理的時間。
有了數據之後，許多NGO仍面對一個挑戰：如何將這堆數字寫成具說服力的計劃書內容？AI工具可協助將原始數據轉化為清晰的論述段落，同時保留數字的準確性。
重要原則：AI工具可協助整理及表達數據，但數據的準確性始終是你的責任。務必核實AI輸出的數字是否與原始紀錄一致，切勿讓AI憑空生成數字——這不僅影響計劃書的可信度，更可能引發嚴重的道德及法律問題。
－Applied AI Solutions的單元三就專門教這些技能：
Applied AI Solutions（個案應用三大單元）如何幫助NGO從「知道」到「做到」？｜AI for NGOs
－此原則亦對應機構層面的AI治理課題，可參考：
最有效的做法，不是在每次撰寫計劃書時才臨急整理數據，而是建立一套持續的數據收集與整理習慣，讓機構的服務數據隨時處於可用狀態。
以下是幾個實際建議：
・每月固定整理一次服務統計數字，並統一格式儲存於電子文件中；
・為每個服務項目設定兩至三個核心成效指標，定期追蹤並記錄成效；
・服務對象回饋問卷的結果須有系統地整理，不只是收集，更要分析趨勢；
・建立一份「數據索引」，記錄機構各類數據的存放位置與格式，方便撰寫計劃書時迅速找到。
養成這些習慣，機構在撰寫下一份計劃書時，便毋須從頭開始搜集數據，可直接應用AI工具迅速整理及分析，大大節省時間。
延伸閱讀：
社職 Social Career「Applied AI Solutions」計劃中的單元三（計劃策略及發展），專門協助NGO透過「5-stage framework」將AI數據分析能力應用於服務計劃書的內容撰寫，工作坊內容涵蓋：
・建立機構的服務數據整理框架；
・學習用AI工具分析服務成效數據；
・掌握如何運用數據撰寫具說服力的服務計劃書；
・了解資助機構對計劃書數據呈現的期望與評審標準。
Applied AI Solutions 是一個包含三個單元的完整計劃（單元一：需求評估、單元二：服務設計及社會創新、單元三：計劃策略及發展），機構需要完成所有單元。這有助機構有系統地提升同工的計劃書撰寫能力，務求在尋求任何資助機會時，都能以清晰的數據論述機構的服務價值。
更多詳情：
Applied AI Solutions（個案應用三大單元）如何幫助NGO從「知道」到「做到」？｜AI for NGOs
【社福界AI應用工作坊】專為香港非牟利機構（NGO）設計的生成式AI培訓｜Generative AI for HK NGOs
問：歷史數據不多的機構，也能透過AI強化計劃書內容嗎？
答：可以。AI同樣能協助整合外部公開資料（例如政府統計、學術研究）作為需求論據，並不一定依賴機構自身的歷史數據。
問：AI生成的計劃書內容可否直接採用？
答：不建議。數據的準確性始終是機構的責任，AI輸出的內容必須經人手核實，切勿讓AI憑空生成數字。
問：應如何開始建立「數據就緒」的習慣？
答：可由每月固定整理服務統計數字開始，為每個服務項目設定二至三個核心成效指標，並建立「數據索引」記錄各類數據的存放位置。
問：單元三可否獨立參加，毋須完成單元一及二？
答：不可以。三個單元須依序完成，因單元一的需求評估是單元二設計的基礎，而單元二的成果則是單元三論述的依據。
問：使用AI處理服務對象數據時，最須注意什麼？
答：最重要的是在上載至AI工具前，完成去識別化／匿名化處理，特別是姓名、身份證號碼等可識別個人身分的資訊。
一份有說服力的服務計劃書，不只需要感人的故事，更需要數據支持論述。AI工具可以協助整合分散的服務數據、將外部數據轉化為需求論據，以及將數字寫成有力的計劃書內容——但大前提是機構已建立基本的數據收集與管理習慣。
現在就開始建立機構的數據收集和管理流程，讓下一份計劃書說一個更有力的故事。
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