NPOのためのAI: 有効性を高める方法

人工知能は、売上と収益を促進するための潜在力を有していることはよく知られていますが、非営利団体にも多くの有望なユースケースがあります。

非営利団体は、この潜在力を認識していますが、89%が、AIにより効率化されることを同意しています。しかし、28%のみがこの技術を導入または実験しています。これは、主にAIとその機能に対する理解不足から生じています。したがって、非営利団体の有効性を高めるための5つの大きな方法を以下に示します。

1. 個別のドナー管理

資金調達とドナー管理は、非営利団体におけるAIの最も重要なユースケースの1つです。マシンラーニングツールは、ドナーデータベース内の情報を分析し、ソーシャルメディアからのデータで強化して、各寄付者の詳細を学習できます。次に、これらの洞察を使用して、これらの人々との継続的な関係を調整し、エンゲージメントを高め、チャーンを防ぐことができます。

AIは、寄付する可能性のあるドナーまたは他のユーザーとの最も効果的なコミュニケーション方法を特定できます。多くの非営利団体は、セグメンテーションを使用してこれを実現しようとしますが、AIは個別の戦略を採用できます。

この個別化は、非常に効果的です。イギリスの非営利団体Parkinson’s UKがAIを使用してドナーをセグメント化した場合、従来の方法では見逃していた400件以上の1万5000ドル以上の寄付を受け取りました。

2. アウトリーチとユーザーサービスの自動化

非営利団体は、AIを使用して、既存および潜在的なドナーへのメッセージを自動化できます。メールの作成と送信は、多くの人々が認識しているよりも時間がかかり、1日あたり28%の作業時間を占めます。したがって、AIを使用してこのプロセスを自動化することで、1日あたり数時間を解放できます。

ジェネレーティブAIモデルは、テンプレートを使用してアウトリーチ資料を作成し、各ユーザーにカスタマイズされたメッセージを生成できます。したがって、各人に最も魅力的である方法でアプローチし、エンゲージメントを高めることができます。

同様に、AIはカスタマーサービス役割も自動化できます。チャットボットは、組織に関する質問に24/7で対応し、スタッフの数に関係なく、迅速なレスポンスを提供して透明性を促進し、人々の懸念に気づいていることを示すことができます。

3. 内部コントロールの自動化

非営利団体の運営には、AIが自動化できる多くの繰り返し、データ重視の管理タスクが含まれます。これらのタスクを知能型マシンに任せることで、より微妙で価値の高い作業に集中し、非営利団体の管理における重要なステップを省略しないことができます。

非営利団体は、3つの重要な内部コントロールを確保する必要があります。つまり、職務の分離、取引の承認、徹底的な文書化です。これらのステップは重要ですが時間がかかりますが、AIプログラムはこれらを効率化できます。

AIは、ワークフローとアクセス権を分析して、スタッフの職務とコントロールが分離されたままであることを確認し、不正行為を防ぐことができます。同様に、誰かが取引を要求すると、自動的に権限者に通知してレビューと承認を依頼できます。従業員またはボランティアがタスクを完了するたびに、AIは自動的に記録とファイリングを実行して、より迅速で透明性の高い文書化を実現します。

4. 公衆の感情分析

感情分析は、非営利団体におけるAIのもう1つの重要なユースケースです。どの組織も、公衆の認識を監視して、期待を満たすためにどのように変化する必要があるかを確認する必要がありますが、非営利団体は他の多くの組織よりも厳しい監視を受けています。AIは、Web記事やソーシャルメディア投稿をスキャンして、組織について人々が何を言っているか、またそれがどのような感情を表しているかを調べることで、これを支援できます。

自然言語処理（NLP）ツールは、テキストを分析して表現される感情、例えば怒り、失望、支持を特定できます。これらの洞察は、非営利団体の取り組みが間違った印象を与えているか、または期待を上回っているかを判断するのに役立ちます。次に、将来的に最も効果的なステップを決定できます。

これらのやり取りを手動で徹底的にレビューすることは、ほぼ不可能です。人々は、Facebookのみで1分あたり170万件のコンテンツを共有しています。AIにより、組織のすべての言及ややり取りを数分でスキャンできます。

5. サイバーセキュリティの向上

AIは、サイバー犯罪から防御するための重要なツールでもあります。大企業は、最も明らかな標的ですが、サイバー犯罪者は、赤十字などの非営利団体も標的にしています。多くの非営利団体は、完全なセキュリティチームを擁していないかもしれませんが、AIは自動化を実現できます。

マシンラーニングを活用したネットワーク監視ツールは、データベース内の通常の動作を学習して異常を検出できます。何か異常があると、このソフトウェアは潜在的な侵入を包含し、ITスタッフにさらに調査するよう通知します。この自動化により、手動でネットワークアクティビティを24/7で確認せずに、データ侵入を防ぐことができます。

同様に、自動化されたセキュリティツールは、デバイスの古いソフトウェアをスキャンし、重要なファイルをバックアップし、ダークウェブで侵害されたパスワードを監視できます。これらの洞察により、IT部門の規模に関係なく、セキュリティを維持できます。

非営利団体はAIから多くを得ることができる

非営利団体の運営は複雑ですが、AIは多くの面で簡素化します。これらの5つの方法でAIを適用する組織は、より効率的、透明性があり、セキュリティが高まり、障害が増加する中でも目標を達成することができます。