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人工智能和筹款：筹款需要人的因素吗？
人工智能是数字时代最有价值的工具之一——非营利组织和慈善机构使用它来筹集资金是正确的。 然而，它归根结底仍然是一台机器。 分析在没有监督的情况下使用它的操作和道德考虑因素至关重要。
如何在筹款中使用人工智能？
由于人工智能可以快速处理海量数据集并几乎立即得出结论，因此其在非营利和慈善工作中的潜力是巨大的。 以下是在筹款中使用人工智能的一些主要方法。
1. 成功预测
收购需要花钱，因此提高流程效率符合每个人的最佳利益。 幸运的是，人工智能能够进行预测分析—— 它可以预测行为 和趋势。 因此，它可以最大限度地提高成功率，同时最大限度地减少支出。
机器学习模型可以使用大量数据集来细分捐赠者。 从那里，它将他们的历史捐赠趋势与他们的个人资料进行比较。 结果是对成功的高度准确的预测。 它可以告诉您收购是否值得初始投资。
2. 公众互动
您可以使用人工智能聊天机器人与公众互动，而无需担任特定的支持角色。 由于它可以自动回答问题并同时与多人互动，因此您可以将精力投入到更有成效的事情上。
3. 捐助者外展活动
许多人出于税收目的捐款，但更多人捐款是因为他们觉得与这项事业有个人联系。 为了充分利用这种关系，个性化是必要的。 幸运的是，人工智能几乎可以立即创建捐赠请求、外展信息和感谢信。
4.内容生成
筹款涉及大量的捐款请求、赠款申请和呼吁。 虽然这些过程通常需要花费大量时间，但生成式人工智能使事情变得更加简单。 如果您要求，它甚至可以开发新的筹款想法。
为什么要在筹款中使用人工智能？
人工智能可以彻底改变传统的筹款流程。 以前的方法很乏味，因为它们依赖于手动操作，但人工智能非常高效，因为它使用自动化。 再加上其分析大量信息的独特能力，您就拥有了一个有用的工具。
您可以利用人工智能解决最常见的筹款痛点——捐助者保留。 虽然2019年的利率 平均为 45.4%到 43.6 年，这一比例下降至 2020%。组织保留的首次捐赠者不足 20%，因为他们无法支持新的捐赠者。
引入人工智能可以同时节省员工时间并提高个性化。 这种结合可以让人们感受到与你的工作有更紧密的联系。 那些认为组织有更多时间为他们服务并且其使命的人们将更倾向于继续提供支持。 因此，您可以大大提高捐赠者的保留率。
人工智能应该负责筹款吗？
虽然人工智能是不可或缺的工具，但它也有局限性。 其一， 过时的数据点很常见 大多数型号中。 其中许多——尤其是生成版本——在大量开源信息集合上进行训练。 在此过程中，他们经常会受到人类偏见的影响，从而影响他们的产出。
事实上， 大多数生成模型使用 LAION-5B - 一个巨大的互联网抓取数据集 - 进行训练。 当许多人的主要知识来源来自网站、论坛和评论部分时，他们就会表现出不满意的行为。 如果您不检查模型的输出，您最终可能会得到不准确或令人反感的结果。
最重要的是，虽然大多数非营利和慈善工作都以道德使命为中心，但人工智能无法理解同情心或道德的细微差别。 尽管它可以模仿人，但它仍然是一个基于逻辑运行的基于规则的工具。 它需要人类输入，因为 它缺乏真正的创造力、好奇心和同理心。 人工智能可以成为一个出色的自主工具，但不应该接管筹款职责。
人类的参与还有必要吗？
如果你想让人工智能有效地发挥其作用，你需要人类的参与。 支持和手动验证对其成功至关重要。 您必须为模型的输出赋予个人风格并对其进行正确指导。 否则，它的工作就会显得机械化和陈旧。
想象一下，如果你信任人工智能生成感谢信，并且它写的是虚构的场景。 捐助者不会高兴地收到这样的事情，并且可能会停止支持。 即使模型可以完成其工作，在不对其进行检查的情况下让技术运行也是不明智的。
如何负责任地使用人工智能？
尽管人工智能不应该负责筹款，因为它有可能出错，但如果你仔细使用它，你仍然可以广泛地集成它。 与任何其他技术一样，它必须在问责系统内运行。
负责任地使用人工智能的最简单方法是建立手动审查和验证流程。 不要假设模型的输出总是真实的，而是让某人对其进行审查并仔细检查所有内容。 这种方法可以最大限度地减少偏见和虚假陈述。
审核也是检查算法的好方法。 它们是一个深入、持续的过程 确保模型的运作符合道德规范 并始终如一。 您审查训练数据、分析输出、仔细检查有效性并测试偏差。 目标是让人工智能公平、透明。
最重要的是，您应该建立明确的道德准则。 它应包含概述组织如何、为何以及何时使用人工智能的程序。 例如，您可以决定生成拨款申请是可以接受的，而感谢信仍然是一项仅由人工完成的任务。 制定并遵守一套规则将极大地提高问责制。
人类仍然是筹款的必要组成部分
人类是独一无二的——他们的创造力、热情和抽象思维是非营利和慈善工作的核心。 尽管人工智能在许多领域技术上优于它们，但它仍然有局限性。 虽然您可以在几乎所有与筹款相关的行政或生成任务中使用它，但您仍然需要保持参与。
