AI分析大數據評估再犯風險　法務部科技化解決觀護業務問題

受保護管束的更生人，是否可以復歸社會，對治安的維護和社會的安全有著深遠的影響，而這個過程中，觀護人如何有效的進行評估，做出妥適的決定，就成了重要的關鍵因素，然而近幾年來，觀護人面對不斷增加的業務量，已達到臨界質，為了有效的解決這個問題，法務部保護司集會菁英，開發一套「受保護管束人再犯風險評做智慧輔助系統」，不僅有效減輕觀護人的負擔，再犯風險的評估正確率，也從傳統的6成7提高到9成。



督導法務部保護司業務的法務部首席參事林嚞慧表示，觀護業務主要就是將犯罪者放在社區當中，透過觀護人的輔導、監督，讓他們悔改向上，最後復歸社會，如果做的好，就可以讓這些犯過罪的受保護管束者，或者是更生人，避免再犯，觀護雖然不是偵查審判的刑事訴訟程序核心，而是最末端，但是對治安的維護和社會的安全，卻有著最深遠的影響。

林嚞慧指出，近幾年來，觀護的問題與警察系統一樣都面臨了空前的危機，第一是觀護人的負苻過重，從數據來看，2008年全國觀護的案件是4萬6786件，10年後的2018年，已達到11萬4744件，之後的5年，每年總數都維持在10萬至11萬之間，然而觀護人基於編制、預算，卻無法大幅增加。第二是觀護受保護管束的對象，往往都是酒癮、毒癮、精神障礙的多重情形。

為了解決這個困境，保護司引進諮商心理師、臨床心理師、社工師、及個案管理師，打造一個多元專業的觀護團隊，以有效解決這些受保護管束者的問題。

另外在觀護人案件負擔龐大的情況下，必須開發觀護處遇的一個新利器，2019年，曾在劍橋大學犯罪學研究所從事博士後研究的觀護人鄭添成，在調法務部辦事時，構想開發「受保護管束人再犯風險評做智慧輔助系統」，組成一個菁英團隊進行開發，透過建置的大數據，以AI智慧運算的結果，提供所有觀護人，針對他保護的個案，能夠用一個最佳的處遇作為，達到真正輔導他們的悔改向上、避免再犯。



菁英團隊小組成員、台北地檢署觀護人林佳青表示，當時構想建置這套統，主要在於全國所有的觀護人背景都不相同，來自於各個專業領域，大家在進入這個團隊以後，缺乏一個一致性的東西，在面對日益龐大的案件量，有時面對的犯罪者的案件又是五花八門，因此在做保護管束處遇的時候，就會陷入一個比較思考的境界，如果每次都用質的方式思索，會不會缺乏一個一致性的標準，最後才決定用量的方式，把科技部分帶進去，利用AI分析大數據，做出一致性的評估量表，利用系統化方式減少觀護人行政上的負擔。



林佳青說，這個方案自2019年開始規畫，2020年向科技部爭取預算，2021年首先蒐集資料、分析，規畫系統，同時請專家學者進行評估；2022年將整個構想付出實踐，將這套系統開發建置並模組化；2023年將這套系統推行出去，在全國選定的地檢署進行測試進行優化。



這套系統主要是智慧化、數位化、視覺化，同時導入專案管理思維，為了在每個期程都能夠精準控管，引用「瀑布式管理」，像是進度做到哪裡、有完成、未完成、完成的%數、沒有辦法完成的理由，讓團隊每個人可以即時掌握自己，同時也讓團隊可以知道下一步該如何做。



另外在開發系統上，也導入了「敏捷式開發」，所謂敏捷式開發就是快速而短暫，每周都有站立會議，小而簡短的快速會議，探討每周出現的問題及該解決的問題，同時利用敏捷式系統開發的看板工具，可以清楚知道團隊成員的進度。



目前在法務部綜合規劃司擔任專門委員的鄭添成表示，傳統再犯風險的評估量表，準確率只有6成多，而這套系統，主要就是觀護相關資料的蒐集，就是將國內獄政系統串連起來，進行資料分析了解受保護管束人的犯罪因素、情節萃取出來，再與觀護在社區的表現，那些會再犯的原因找出，將這些資料串接後形成一個大數據的資料庫，再利用人工智慧AI系統分析預測，至今這套系統分析的正確率已高達九成。而目前全國已有台北、新竹、苗栗、台南4個地檢署進行試辦。



而這套系統的建置，不僅有效改善觀護人所面臨的瓶頸，還獲得「國際專案管理學會台灣分會2023年PMI專案管理大獎。法務部長蔡清祥表示，法務部一直推動希望用科技化的工具、方法協助行政業務，他們不僅做出來了，還到外面參加比賽，展現自己努力的成果，並獲得外界的肯定，實在難人可貴。