AIとファンドレイジング：ファンドレイジングには人間の要素が必要か？

人工知能はデジタル時代で最も貴重なツールの一つです — 非営利団体や慈善団体は、ファンドレイジングに使用するためにそれを使用することが正当です。ただし、それは最終的に機械です。人間の管理なしで使用することの運用上および倫理的な考慮事項を分析することが重要です。

ファンドレイジングでAIをどのように使用できますか?

AIは大量のデータを迅速に処理し、瞬時に結論を導き出すことができるため、非営利団体や慈善団体でのその潜在性は約束的です。以下は、ファンドレイジングでAIを使用する主な方法です。

1. 成功予測

獲得コストはお金がかかるため、プロセスを効率化することがすべての人の最善の利益となります。幸いなことに、AIは予測分析に適しています — 行動や傾向を予測することができます。結果として、成功を最大化し、支出を最小限に抑えることができます。

機械学習モデルは、巨大なデータセットを使用して寄付者をセグメント化できます。そこから、それらの歴史的な寄付傾向とプロファイルを比較します。結果は、非常に正確な成功予測となります。獲得が初期投資に値するかどうかを判断できます。

2. 公共との関わり

特定のサポート役割を持たずに、AIチャットボットを使用して一般の人々と関わることができます。同時に複数の人々と関わることができるため、エネルギーをより生産的なことに集中できます。

3. 寄付者へのアプローチ

多くの人々は、税目的で寄付しますが、より多くの人々は、原因に個人的なつながりを感じているため寄付します。寄付者との関係を最大化するために、パーソナライゼーションが必要です。幸いなことに、AIは寄付依頼、リーチアウトメッセージ、感謝の手紙を瞬時に作成できます。

4. コンテンツ生成

ファンドレイジングには、多大な量の寄付依頼、グラント申請、アピールが含まれます。通常、これらのプロセスは大量の時間を必要としますが、生成的なAIはプロセスをより簡単にします。新しいファンドレイジングアイデアを開発することもできます。

なぜAIをファンドレイジングに使用するべきですか?

AIは従来のファンドレイジングプロセスを完全に変えることができます。以前の方法は手動作業に頼っているため退屈ですが、AIは自動化を使用するため非常に効率的です。大量の情報を分析する能力と組み合わせると、有益なツールが得られます。

AIを使用して、最も一般的なファンドレイジングの痛み点 — 寄付者維持 — に対処できます。2019年のレートは平均45.4%でしたが、2020年までに43.6%に低下しました。組織は、新しい獲得をサポートできなかったため、初回寄付者の20%未満しか維持できませんでした。

AIを導入すると、スタッフの時間を節約し、パーソナライゼーションを高めることができます。この組み合わせにより、人々はあなたの仕事に強いつながりを感じるようになります。組織が人々とその使命に時間を費やすことができる場合、人々は支援を続ける可能性が高くなります。結果として、寄付者維持率を大幅に改善できます。

AIをファンドレイジングの責任者にすべきですか?

AIは不可欠なツールですが、限界があります。まず、古いデータポイントが一般的です。多くのモデル — 特に生成モデル — は、大規模なオープンソースコレクションの情報をトレーニングに使用します。その結果、人間の偏見を拾い、出力を影響します。

実際、ほとんどの生成モデルはLAION-5B — インターネットからスクラップした大量のデータセット — を使用してトレーニングします。多くのモデルは、主要な情報源がウェブサイト、フォーラム、コメントセクションである場合、不十分な行動を学習します。モデル出力のレビューを行わない場合、不正確または不快なものになる可能性があります。

最も重要なことは、AIは非営利団体や慈善団体の仕事の中心にある道徳的使命を理解できないことです。AIは人間を模倣できますが、ルールベースのツールであり、論理に基づいて動作します。人間の入力が必要です。なぜなら、本物の創造性、好奇心、共感を欠いているからです。AIは素晴らしい自律的なツールですが、ファンドレイジングの責任を負うべきではありません。

人間の関与はまだ必要ですか?

AIを効果的に使用するには、人間の関与が必要です。サポートと手動での検証が不可欠です。モデル出力を個人的なタッチを与え、適切に導く必要があります。そうしない場合、作業はロボット的で古いものになります。

想像してみてください。AIに感謝の手紙を生成させて、架空のシナリオについて書かれたものを寄付者が受け取ったらどうでしょうか。寄付者はそうしたものを受け取ることを喜ばないでしょうし、支援を撤回する可能性もあります。モデルが仕事をこなせるとしても、技術をチェックせずに走らせることは賢明ではありません。

AIを責任を持って使用する方法

AIはファンドレイジングの責任者にすべきではありませんが、慎重に使用する場合は広範囲に統合できます。技術と同様に、説明責任のシステム内で動作する必要があります。

AIを責任を持って使用する最も簡単な方法は、手動でのレビューと検証プロセスを確立することです。モデル出力が常に事実であると仮定するのではなく、誰かがそれをレビューし、すべてを二重に確認する必要があります。このアプローチにより、偏見や虚偽の声明を最小限に抑えることができます。

監査はアルゴリズムをチェックするための優れた方法でもあります。監査は、モデルが倫理的にかつ一貫して動作することを保証するための詳細で継続的なプロセスです。トレーニングデータをレビューし、出力を分析し、有効性を二重に確認し、偏見をテストします。目標は、AIが公平で透明性のあるものになることです。

何よりも、明確な倫理ガイドラインを確立する必要があります。ガイドラインには、組織がAIをどのように、いつ、いつ使用するかを概説する手順が含まれます。たとえば、グラント申請の生成は許容されるが、感謝の手紙は人間だけのタスクであると決定できます。ルールのセットを作成してそれに従うと、説明責任が大幅に改善されます。

人間はまだファンドレイジングの必要な部分です

人間はユニークです — 彼らの創造性、情熱、抽象的な思考は、非営利団体や慈善団体の仕事の中心です。AIは多くの分野で人間を上回りますが、まだ限界があります。ファンドレイジングに関連するほぼすべての管理タスクや生成タスクで使用できますが、まだ関与する必要があります。