Sam Fankuchen, ゴールデンの創設者兼CEO Sam Fankuchen ゴールデンの創設者兼CEO

非営利団体がAIを利用して寄付者との関わりを深める方法

慈善活動は、依然として多大な贈与をもたらしている。しかし、その支援を維持することは、ますます困難になっている。 Fundraising Effectiveness Projectの2024年第4四半期報告書によると、2023年に新規寄付者となった者のうち、19.4％のみが2024年に再度寄付を行った。これは、前年比で5.9ポイントの低下である。初めて寄付を行った寄付者が離れていくとき、失われるのは、単に金銭的な支援だけではない。組織の使命を支える関係も失われる。より多くのアピールや大規模なキャンペーンは注目を集めるかもしれないが、長期的な信頼を獲得するには、異なるアプローチが必要である。この課題は、募金メトリクスの範囲を超える。消費者が選んだブランドからパーソナライズされた体験を期待するのと同様に、寄付者も自分たちが支援する組織によって知られ、評価されることを望む。多くの非営利団体は、すでに限界まで作業を行っており、現代の関わり合いのスケールやスピードに対応するように設計されていないシステムに頼っている。透明性と関連性の期待が高まるにつれ、セクターは、人々を目的と結びつけるという中核的な強みに戻る機会に直面する。人工知能は、この可能性を実現する手段を提供し始めている。思慮深く使えば、人工知能は、組織が支援者の懸念を理解し、関わり合いを真正なものとするのに役立つ。また、スタッフに、真正な関係を構築することに集中できる自由を与える。人工知能は、寄付者の行動パターン、たとえば寄付頻度の低下、寄付間の長い間隔、または関わり合いの低下を分析することで、関係が弱まっている可能性があるときを特定することができる。寄付者が既に関わり合いを断った後に反応するのではなく、非営利団体は、適切なタイミングで関わり合いを始めることができる。ある研究では、非営利団体の募金に特化したニューラルネットワークモデルは、寄付者が再度寄付するかどうかを86％の精度で予測することができた。寄付者維持の危機は人間の問題である慈善活動は関係を築くものである。しかし、多くの組織は、取引を念頭に置いたシステムの中で運営されている。限られたスタッフ、断片化されたデータ、そして不断の募金要求は、個別の注意を払う余裕を残さない。そのギャップは、他の業界では考えられないほど高い寄付者離れ率として現れる。人工知能は、この人間の課題に、スケールで対処する手助けとなる。寄付者の行動パターンを分析することで、人工知能は、関係が弱まっている可能性があるときを特定することができる。寄付者が既に関わり合いを断った後に反応するのではなく、非営利団体は、適切なタイミングで関わり合いを始めることができる。ある研究では、非営利団体の募金に特化したニューラルネットワークモデルは、寄付者が再度寄付するかどうかを86％の精度で予測することができた。スケールでのパーソナライゼーション、スパムではない多くの非営利団体は、ボリュームと関わり合いを混同している。大量のアピールや一般的なキャンペーンは活動を増加させるかもしれないが、信頼や忠誠心を深めることはまれである。人工知能は、異なる道を提供する: スケールでのパーソナライゼーション。自然言語処理ツールは、寄付者の動機、歴史、能力に合わせてアプローチを調整することができる。消費者テクノロジーで一般的なレコメンデーションシステムは、個人の価値観に合ったボランティアの機会やキャンペーンを提案することができる。スタンフォード社会革新レビューでは、人工知能はすでに非営利団体が寄付者をよりパーソナライズされた方法でセグメント化、予測、コミュニケーションを行うのに役立っている。ある非営利団体、Animal Havenは、人工知能駆動の洞察を利用して寄付者のやり取りを分析し、再発生的寄付金が264％増加した。責任ある使用のための倫理的なガイドラインの構築新しいツールは、新しいリスクをもたらす。不完全または偏ったデータで訓練された人工知能システムは、不平等を深めるのではなく、是正する。したがって、透明性と説明責任が、非営利団体のすべての人工知能戦略を導くべきである。パートナーシップ・オン・AIやスタンフォード大学の人工知能・人間中心研究所などの組織は、人工知能の倫理的な使用に関する枠組みを開発している。これには、人工知能の適用についての透明性、継続的な偏見チェック、重要な決定における人間の監督が含まれる。非営利団体がAIコミュニティに教えることができることテクノロジー・セクターは、しばしばAIの倫理について理論的に議論するが、非営利団体はこれらの質問に実践で取り組んでいる。彼らの成功は、信頼、公平性、透明性に依存する。人工知能の設計者がシステムに組み込もうとしているのと同じ資質である。使命に基づく仕事に人工知能を組み込むことで、非営利団体は人間中心のテクノロジーの実践例を提供する。これらの環境では、利害関係が個人的であり、資源が限られており、倫理的な失敗が直接コミュニティに影響を及ぼす。ここで得られた教訓、たとえばデータの管理、同意、関係設計については、非営利団体を超えて責任ある人工知能の開発に役立つ。つながりの未来人工知能は、慈善活動に新たな効率性をもたらした。しかし、その持続的な影響は、人間のつながりをどれだけ強化できるかに依存する。責任を持って使えば、人工知能は、組織がより注意深く傾聴し、より思慮深く対応し、より個人的につながるのを助けることができる。寄付者は、少なく要求されることによって去るのではない。寄付者は、知られていないと感じるから去るのである。在りし日のデジタルなやり取りにおいて、パーソナライゼーションが定義する世界において、社会セクターは、人間的なテクノロジーがどのようなものかを見せる機会を持っている。国連のAI for Goodイニシアチブは、テクノロジーと人間サービス組織の間のコラボレーションを促進し、人工知能がコミュニティの成果を強化するのではなく、弱めるのではなく、コミュニティの成果を強化することを目指している。慈善活動は、同じ使命を持っている: 接続のためにイノベーションを利用すること。非営利団体が、人工知能は人間の理解を再構築するのではなく、置き換えるのではなく、実証できるのであれば、寄付者の維持を改善するだけでなく、自動化の時代における進歩の定義を形作ることになるだろう。