AI 輔助評估
摘要
以台語語音、公文拍照白話化與規則引擎加RAG，替高齡農民反向比對災害救助資格並回報申辦卡點。
實質空洞
否
— 內容具體但無工程成員
卡詞
否
治理樣板
否
既有作品
否
類似前案（有沒有別人做過）
數位部政府津貼諮詢AI Bot、GetGrant與農業部獎補救助專區已涵蓋補助比對、白話化與推播；公文拍照、災前健檢為增量。
性別影響
未提性別。農地多登記男性名下，女性實耕者與代辦文書的農婦更缺證明文件，資格健檢未針對此設計。
DEI
僅台語，排除客語、原住民語與新住民配偶；不識字、無智慧型手機者仍依賴協辦者，形成新的中介依賴。
STS·社會影響
六名成員無工程師與植物病理者，里幹事任職萬華非農村；85%準確率意味誤判者可能放棄申請，卡點與放棄鍵資料可能反成機關卸責依據。
AI 使用
規則引擎號稱杜絕幻覺，但口語轉schema仍靠LLM，上游誤判無法回溯；期限擷取90%目標即一成公文期限錯誤，後果由農民承擔；提案文由Claude潤飾。
資安隱私
公文含姓名地號農保資料，即刻刪除與推論日誌、推播、災前健檢需保存個人資格狀態互相矛盾；協辦模式資料留在推廣員裝置；鄉鎮級小樣本統計可再識別；30份樣本同意程序未述。
初審
| 總分 | 可行性 | 社會影響力 | 創新性 | 提案團隊多元性 | 資料治理思維 |
|---|---|---|---|---|---|
| 7.69 | 7 | 8 | 8 | 10 | 9 |
評語
（無）
筆記
（無）
初審會議筆記
（無）
工作坊
筆記
（無）
決審
| 總分 | 可行性 | 社會影響力 | 創新性 | 實作進程驗證 |
|---|---|---|---|---|
| （無） | （無） | （無） | （無） | （無） |
入選
否
評語
（無）
筆記
（無）
同團隊提案（團隊 5）
同主題提案（主題 17：農民救助資格查詢）
壹、隊名及題目
一、隊名
跨領域實驗室
二、題目
農民補給站
三、提案對應之徵件構面
安心社會
四、團隊要解決的問題？
農業資源散落十餘機關，災損申請往往僅十天。近半農牧管理者逾65歲、多數僅國中學歷。對年收不到20萬的實耕者而言，放下農活跑公家機關的大地遊戲、解讀「文到七日內檢具」的文言公文，或為口頭租約生出土地證明，是跨不過的門檻，「放棄救助」成了無奈的理性計算。
查不到：結合豐富的政府補助專案解析經驗與自然語言處理(NLP)技術，農民用語音描述處境即可反向比對資格。
看不懂：將公文拍照，透過AI轉譯為白話待辦清單。
補不齊：運用資料分析進行災前資格健檢，引導農民利用法定豁免免附地契。
卡住沒人知：統計匿名卡點，讓機關首次看見申辦斷點。
五、本提案是否屬於尚未進行、且尚未成立標案、未申請政府相關預算之計畫，階段性計畫亦同
是
六、前題若選否，請敘明招標機關、計畫名稱、計畫工作內容與本次精進內容
貳、聯絡人資訊
聯絡人姓名
巫馥彤
聯絡人電話
0973875639
電子信箱（Email）
jenny245525@gmail.com
參、提案內容說明
一、可行性
(一)已有隊員人數（含聯絡人）
6
(二)團隊成員及任務分工？
(三)參賽隊員中是否有「歷屆獲獎團隊或初審入選者」？
否
(四)參賽隊員中是否有其他之獲獎證明？
是, 2020行政院台美防疫黑客松獲獎（紓困整合查詢系統）；2017亞洲跨國黑客松「決戰亞洲對抗賽」國際資料應用獎（Asia MRL）
(五)請說明您的提案「已使用」哪些相關資料？
政府開放資料：農業部（農糧署）災害救助專區歷次公告：110–115年；HTML/PDF；欄位含災害別、救助地區、品項、額度、受理起迄日；約150筆；定期網頁擷取並人工校對後結構化
政府開放資料：農業部主管法規系統與全國法規資料庫法規原文：現行有效版本（農業天然災害救助辦法115.06.29修正、農產業天然災害救助作業要點114.03.10修正等）；HTML/PDF；欄位含資格要件、應備文件、法定時限；核心法規3部及要點約20部；逐條人工查證並結構化為補助資格schema
政府開放資料：行政院主計總處109年農林漁牧業普查報告：資料時期109年；PDF報告130頁及統計結果表CSV；欄位含經營管理者年齡、教育程度、耕地權屬（含口頭租約）、收入級距；全文程式化解析，用於痛點量化與母體基準
政府開放資料：政府資料開放平臺農業補助相關資料集：各資料集最新年度；CSV/JSON；欄位含方案名稱、主辦機關、預算與執行率；API與檔案下載，用於盤點補助全貌
政府開放資料：22縣市政府農業處地方加碼方案公告：113–115年；HTML/PDF；欄位比照中央公告（地區、品項、額度、期限、承辦科室）；人工彙整以同一schema結構化
自備資料：去識別化公文樣本：111–115年；掃描影像JPEG/PDF；標註欄位含公文類型、補正項目、補正期限、發文機關、難懂語句標記；約30份；由團隊場域網絡之農戶與協辦者提供並去識別化
(六)請說明您的提案「後續驗證期間」預計使用哪些相關資料？
政府開放資料：農業部歷史災害公告時序資料：105–115年；彙整為CSV；欄位含災害名稱、公告時間、救助地區、品項、受理起迄日；預估300筆以上；用於災後尖峰情境回放模擬
政府開放資料：農糧署綠色環境給付計畫申報規定與登錄欄位規格：115–116年度；HTML/PDF；作為災前資格健檢規則依據（曾參與政策登錄者災害救助免附土地文件）
政府開放資料：農業金融署與產險公司農業保險公開商品條款：現行銷售方案約20項；PDF；欄位含承保品項、理賠條件、保費補助比率；擴充保險理賠情境比對
政府開放資料：農業部與勞動部勞保局農民福利給付規定：現行法規與申辦須知；HTML/PDF；欄位含給付資格、額度、申辦窗口；納入退休儲金、職災保險、老農津貼推薦
政府開放資料：行政院主計總處114年農林漁牧業普查結果（公布後）：格式與欄位比照109年普查；用於更新資格比對之母體基準資料
自備資料：試辦場域測試資料：場域驗證期約2個月；系統結構化log與測試問卷；欄位含推薦與承辦人判定一致率、公文關鍵欄位擷取正確率、任務完成率、卡點分類；目標農戶20位以上、承辦人員5位以上、公文樣本100份；公文影像處理後即刻刪除僅留去識別化統計
(七)除了上述資料外，是否有需要哪些機關的未開放資料？
是
(八)針對上述(欄位(五~七))之資料預計應用方式？
資料策略：以政府開放資料為底層，法規原文優先於新聞稿，每筆補助標示來源與最後查核日，確保可驗證、可複製。資料標準化：將散落法條的資格條件抽取為統一「補助資格描述schema」（作物別、受災面積、農地權屬、投保身分、實耕事實等欄位），中央與地方補助以同一格式匯入，新增補助無須改程式。應用方法：採規則引擎結合RAG混合架構——硬性資格由規則引擎精確判定，杜絕生成式模型幻覺；口語理解由LLM負責，農民說「芒果全掉了」也能正確比對，輸出可回溯法條原文。公文處理採受控輸出格式，強制擷取補正期限等固定欄位。資料品質：信心不足即標示「需向承辦單位確認」並附直撥電話。儲存與安全：全程TLS加密、靜態加密儲存；公文影像處理後即刻刪除，僅留去識別化卡點分類；支援匿名查詢，資料不用於模型訓練。資料共享：schema開源，結構化補助資料集與鄉鎮級卡點統計回饋開放資料平臺，核心能力以API供農會與公所串接。
(九)請說明提案預計實證及落地場域為何，如在中央或地方機關、產業或NPO/NGO等，如何導入公共服務運作？
實證場域：選定一地區農會與一鄉鎮公所農業課試辦，邀實際農戶與承辦人員參與測試。團隊成員包含現任里幹事（農民之子），第一手基層經驗確保協辦功能貼合實務，農家親族網絡可協助接觸農戶；資深社工師熟悉補助申請斷點與個案樣態。導入路徑分三層：其一，協辦者先行——農會推廣員、公所農業課人員、村里幹事以協辦模式代農戶操作並匯出摘要，單季經手案量達數十件，兼解冷啟動期資料不足。其二，農民端擴散——長輩模式（大字級、台語語音）讓農民自行使用；平時以「災前資格健檢」盤點文件缺口、引導完成政策登錄，災後由期限推播觸及並導引官方災損拍照APP存證。其三，機關端回饋——將鄉鎮級卡點分布與公文難懂用語熱點圖定期提供農業處與公所，作為流程改善之實證依據。定位：本系統為官方申辦管道之前端導引層，不取代、只補位——農民釐清資格、備齊文件後仍導回公所、農會正式申請，直接降低承辦人員重複詢答負荷，與既有服務互補。
(十)請說明提案實作期程規劃 （入選後至決審期間）？
第1個月｜資料建置期：完成中央與試辦縣市補助條件結構化（目標50項以上入庫）、公文樣本標註集擴充至100份、「補助資格描述schema」v1定稿。查核點：可行性報告與資料缺口清單。第2個月｜原型開發期：完成資格比對引擎（規則引擎＋RAG）、公文拍照白話化模組、災前資格健檢、長輩模式介面與台語語音輸入。查核點：推薦準確率達85%以上（以承辦人判定為基準）、公文關鍵欄位（補正項目與期限）擷取正確率達90%以上。第3個月｜場域驗證期：進駐試辦農會與公所農業課，邀集20位以上農戶與5位以上承辦人員實測。查核點：無協助任務完成率、承辦人一致率、卡點回報機制上線累積首批資料。決審前｜壓測收斂期：以歷史災害公告回放模擬災後尖峰，驗證推播時效與承載；依場域回饋修正介面與文案，彙整量化成果與農戶見證，完成決審簡報。各階段數據保留原始紀錄供查驗。
二、社會影響力
(一)請說明您的具體解決方案？
農民的痛點不是沒有補助，而是四道跨不過的檻。查不到：補助散在十類機關，平均64歲、近六成國中及以下學歷的農民，不可能先知道「天然災害現金救助」這個名字才去搜尋。本方案讓他用一句話或台語語音說「我的芒果全掉了」，AI反向比對資格，列出符合方案、所需文件、承辦科室直撥電話與期限倒數。看不懂：收到「文到七日內檢具佐證資料」的公文時最無助，拍照上傳即翻譯為白話——缺什麼、去哪補、幾號前、不補會怎樣，並轉成可勾選待辦清單。補不齊：口頭租約實耕者耕地約4萬公頃，災後10個工作日內生不出土地文件；系統平時做「災前資格健檢」，引導以參與農業政策登錄取得「免附土地文件」的法定豁免。等不到：災害救助期程逐次公告且極短，系統於公告當日推播符合條件者。搭配長輩模式與協辦模式（農會推廣員、公所人員、村里幹事可代操作），並以匿名卡點統計讓每位使用者的經驗成為後人的避雷指引。
(二)提案是否回應公民許願池 ?
否
(三)前題若選是，請點選回應之願望名稱
(四)請說明您認為本次提案內容可帶來的影響與效益？
對農民：補助的存在與可及性是兩件事。全台69萬從農家庭中，66%年銷售不到20萬元、近半數經營者逾65歲——最需要補助的人正是最難跨過申請門檻的人。本方案縮短「知道權利」到「完成申請」的距離：災後第一時間知道能領什麼、期限幾號、找哪個科室，收到公文看得懂下一步；對急需現金周轉的受災農戶，時間就是金錢。對第一線：公所農業課與農會承辦人員大量工時耗在重複性資格詢問，前端導引可有效分流，災後尖峰效果尤其顯著；文件指引減少退補件往返，加快救助金撥付。對政府：產出兩種前所未有的資料——鄉鎮級卡點分布，第一次把「行政流程設計不良」與「民眾不會用」分開來看；「這個我辦不下去」按鈕讓從未送件的沉默放棄者第一次可見，含被制度排除者（如從農工作證明限65歲以下初次申請）的量化證據，供機關修正規定。公文難懂用語熱點圖則為公文平實化提供使用者端實證。
(五)請說明本提案是否具備可複製性及擴散性？
具備。核心架構是「資格條件知識庫＋規則比對引擎＋語意介面」，補助方案以資料集掛載——新增補助只需依開源的「補助資格描述schema」匯入條件，不需修改程式，擴散成本極低。縱向擴展：自農業災害救助與農民福利起步，依序納入漁業、林業、畜牧補助，再擴及社會救助、長照、教育獎助；團隊兼具社工與農業背景，正可銜接農政與社福兩套體系。橫向複製：各縣市加碼方案以同一schema匯入即可上線，複製至其他縣市的邊際成本主要在資料整理而非開發。模組通用化：公文白話化引擎與農業業務無耦合，可直接應用於稅務、監理、勞保、地政等公文場景，具成為跨機關共用服務的潛力。國際延伸：高齡小農面對複雜補貼制度是東亞共通問題（65歲以上經營者：台灣49.6%、日本64.2%、韓國56%），替換法規知識庫即可移植。開放性：schema開源、結構化資料集與卡點統計回饋開放資料平臺、核心能力以API供農會與公所嵌入，不做孤島應用。
三、創新性
(一)請說明本次提案內容跨領域合作或服務與技術之創新程度
跨領域組成即是方案本身：社工師（服務設計與補助斷點個案經驗）×植物病理專業（作物災損判讀）×政策研究×現任里幹事（基層公所實務）×國會幕僚（跨部會協調），恰好對應本案橫跨社福、農業、法制、基層行政的本質。服務創新有三個翻轉：其一，反轉搜尋方向——不要求農民知道補助名稱，從處境反向比對資格，是官方專區與民間平台均未涵蓋的入口。其二，把公文變成服務入口——所有數位服務都繞開公文，本案直接站在最痛的點上：收到公文的時刻就是最願意求助的時刻，翻譯的同時零負擔取得結構化卡點資料，品質高於任何問卷。其三，把「放棄」設計成功能鍵——「這個我辦不下去」按下是求助，系統因此看見政府結構性看不見的沉默放棄者。技術創新在混合架構：硬性資格由規則引擎精確判定、杜絕生成式模型幻覺，語意理解由LLM負責，每項輸出可回溯至法條原文；並依法定豁免條款設計「災前資格健檢」，把申請門檻從災後的死路轉為災前的待辦。
(二)請說明提案預計使用之工具或平台？
算力與部署：採國網中心TWCC進行LLM推論、模型微調與災後尖峰壓測，確保公文影像等敏感資料不出境；系統容器化部署（Docker），前端採PWA網頁免安裝、相容長輩機型。AI層：LLM負責語意理解與公文白話化，採受控輸出格式強制填答固定欄位（如補正期限）；RAG檢索架構以向量資料庫（pgvector／Qdrant）銜接法規知識庫；硬性資格判定由自建規則引擎處理，確保可回溯法條；OCR以PaddleOCR針對台灣公文（直式、印信遮蔽）微調；台語語音辨識採Whisper微調與本土語音資源。資料層：PostgreSQL儲存結構化補助schema；Python資料管線處理公告擷取、法規結構化與普查統計解析。開放與協作：API以OpenAPI規格開放供農會與公所串接；GitHub版本控管；每筆補助資料標示來源與最後查核日。資安：全程TLS、靜態加密、公文影像處理後即刻刪除、裝置端匿名token。
(三)是否有使用AI工具？
是
(四)前題若選是，請詳實說明提案階段使用 AI 工具之名稱、使用功能及目的與範圍
提案階段使用之AI工具如下。Anthropic Claude（對話式AI助理）：使用功能包含（1）109年農林漁牧業普查報告PDF之全文解析與統計數據擷取；（2）現行法規之檢索輔助與條文整理（農業天然災害救助辦法、農產業天然災害救助作業要點、實際從事農業生產工作證明文件核發要點）；（3）提案文件之架構草擬與文字潤飾；（4）機關分工圖與申請流程圖之繪製。目的為加速文獻整理與文書編修；範圍限於研究與文書輔助。查證機制：所有引用之法規條文、統計數字，均由團隊成員回到全國法規資料庫、農業部主管法規系統與主計總處原始報告逐一人工核對後始採用，未引用任何AI生成而未經查證之法規名稱或數據。原創性聲明：問題定義、從處境反向比對的服務模式（源自團隊2020年防疫黑客松獲獎作品）、公文入口設計、卡點回報機制與倫理界線等核心構想均為團隊原創，AI僅為輔助工具。
四、團隊輔導需求調查
(一)若入圍初選，期待主辦單位提供之協助？
協助確認應用場域可行性
協助跨機關資料取得
協助跨機關溝通合作(非資料面)
(二)若入圍初選，是否需要算力平台或雲端協力業者資源？
是
(三)前題若選是，請說明需要何種算力平台（係指數位發展部數位產業署-數位產業跨域軟體基盤暨數位服務躍升計畫）或雲端協力業者（GCP或AWS或Azure或國網中心）之資源及預計應用內容
國網中心：(應用內容：原型開發期之GPU算力：LLM推論測試、RAG向量索引建置、OCR模型微調與災害情境回放模擬)
五、參考文獻或資料引用來源說明
(一)提案內容是否全為原創內容，或有部分引用相關資料來源？
否，有部分內容或資料來源引用其他參考文獻/網頁等。
(二)前題若選否，請說明本提案中所引用之資料來源及其應用環節，建議以條列方式簡述。
1.行政院主計總處《109年農林漁牧業普查報告 第1卷 綜合報告》（112年6月）——高齡化、教育程度、收入分布、口頭租約耕地等統計，用於問題定義與效益推估。
2.《農業天然災害救助辦法》《農產業天然災害救助作業要點》《實際從事農業生產工作證明文件核發要點》（全國法規資料庫、農業部主管法規系統）——救助資格、應備文件、豁免條款與法定時限之依據。
3.行政院及農糧署「綠色環境給付計畫」政策說明——「災前資格健檢」功能之設計依據。
4.GetGrant台灣補助全攻略（getgrant.tw）——補助資料查核規範（法規原文優先、承辦具名至科室等）之參採來源。
5.日本農林水產省、韓國統計局、美國農業部之農業普查數據（引自109年普查報告國際比較章）——國際延伸論述之依據。
團隊成員
| 單位類型 | 姓名 | 單位與職稱 | 工作項目 |
|---|---|---|---|
| 學校 | 巫馥彤 | 資深社工、台北醫學大學大數據所碩士生 | 主要提案單位 |
| 政府機關-地方 | 張力仁 | 萬華區公所糖廍里里幹事 | 次要(合作)提案單位 |
| 民間單位與個人 | 葉慈容 | 台灣綠能臨門一腳協會創辦人 | 次要(合作)提案單位 |
| 政府機關-中央(院、部會等) | 陳健民 | 立法委員國會辦公室研究助理 | 次要(合作)提案單位 |
| 民間單位與個人 | 楊紹蓉 | 台灣舞弊防治與鑑識協會秘書長 | 技術/資源協助 |
| 民間單位與個人 | 楊克鈞 | 臺灣大學國家發展研究所博士 | 技術/資源協助 |
資料需求
| 單位類型 | 資料名稱 | 資料說明 |
|---|---|---|
| 農業部、縣市政府 | 災害救助退補件原因分類統計、各鄉鎮受理案件量（去識別化彙總資料） | 用於校正卡點分布之母體基準，並驗證系統分流成效。本系統以開放資料即可完整運作，未開放資料屬加值驗證用途而非運作前提，不構成落地風險。 |