美國一非營利組織 Center for Civic Futures 近期宣布資助 Nava Labs，一項計畫將運用人工智慧（AI）技術，協助各州政府現代化其老舊的公共福利系統，特別是針對醫療補助（Medicaid）與補充營養援助計畫（SNAP）這兩大服務。此舉旨在提升政府行政效率，並確保有需要的民眾能更順暢地獲得應有福利。
Center for Civic Futures 透過其 Public Benefit Innovation Fund，將這項補助款撥給 Nava Labs。Nava Labs 是 Nava PBC 的公益部門，此次獲資助的計畫將開發 AI 驅動的工具和服務設計流程。這些工具能夠將政府機構過去需耗費數月時間繪製現有系統的作業，大幅縮短至數週內完成，有效加速舊有系統的更新進程。該計畫的重點是協助州政府的政策、計畫與技術團隊，共同制定一份現代化公共福利基礎設施的藍圖。Nava Labs 也計畫與多個州政府合作測試這些工具，並成立由州政府代表組成的諮詢小組，以便收集適應性方面的意見回饋。
此項資助是 Center for Civic Futures 更廣泛努力的一部分，旨在探索新興技術如何幫助政府機構應對行政挑戰，並改善公共福利的提供。目前，美國各州政府正因聯邦對醫療補助資格審查和補充營養援助計畫管理的變革，面臨更新 IT 系統的壓力。然而，許多州級福利項目雖然由州政府管理，但實際執行卻是在縣（county）層級，這使得工作量與政策解讀上容易產生摩擦，形成美國地方政府行政體系中特有的挑戰。
老舊的醫療補助和補充營養援助計畫 IT 系統，往往會造成瓶頸，影響數百萬符合資格的民眾（尤其是年長者）獲取服務、資料共享及福利續領。例如，2024 年由 Urban Institute 發布的一份報告指出，許多線上申請入口網站並未將年長者納入考量。在約 1,300 萬符合 SNAP 資格的年長者中，目前僅有不到 400 萬人領取福利，主要原因就是這些障礙。
人工智慧在改善公共服務方面已展現潛力。美國程式碼（Code for America）曾提出多種 AI 在醫療補助服務方面的應用，包括會話式介面、資料品質分析、流程自動化以及風險與詐騙偵測。例如，密西西比州一個運用 AI 的 SNAP 驗證工具，就成功減少了 4,000 萬美元的州政府支付錯誤損失。此外，紐澤西州導入的 AI 工具，也已為逾 97,000 名居民帶來約 1,900 萬美元的福利效益。Nava Labs 也曾在紐澤西州的失業保險系統升級案中，測試過 AI 輔助大型主機現代化的工具。這次最新計畫便是建立在 Nava Labs 協助政府機構了解並替換老舊技術的基礎之上。
Center for Civic Futures 共計撥款 1,100 萬美元，資助了 11 個研究 AI 如何減輕州政府行政負擔並推動公共福利現代化的專案。Public Benefit Innovation Fund 主任 Eleanor Davis 表示，過去數十年來，由於技術和營運限制，公共福利系統的服務提供一直停滯不前，現在正是利用 AI 創新來大幅改善這些領域的關鍵時刻。
