人工智能正急迅更正非营利界限的运作格式，但它本相是弱小了人与人之间的干系，仍旧让这种相连更有温度？本文指出，人工智能若被合理安排与运用，非营利结构将能更深刻地判辨、吸引并留住馈赠者，从而让筹款更精准、疏导更本性化，并开释任务职员的功夫去进入真正紧急的人际互动。从预测性判辨到闲话呆板人，从及时优化馈赠体验到深化信托机制，人工智能不只擢升功效，更可以重塑“干系”自身。作家们以为，当伦理、透后与信托成为时间的底色，人工智能的气力也将用于放大社会影响力，而非庖代人心的温度。
非营利结构的带领者将人际相连视为其任务的基础，这一优先序次无可厚非。也正因这样，他们往往对正在结构中运用人工智能持保存立场。
然而，要是他们了解到，人工智能并不是要庖代人与人之间的干系，而是能让这种干系更密切，会怎么？要是人工智能或许让非营利结构更深刻地判辨、吸引并驱策馈赠者，同时腾出更众功夫专一于本身责任，又会怎么？
咱们看到，人工智能正在负职守地援救（以至是重塑）馈赠的另日方面，蕴藏着壮大的潜能。咱们信托，下一阶段的责任驱动型任务，将由那些特长操纵人工智能来深化而非弱小人际干系的结构所引颈——恰是这些干系，组成了社会影响力的中央驱动成分。
平心而论，非营利结构正在采用人工智能方面的程序确实比企业从容，这背后有众重来历：时间与数据的束缚、合理的伦理考量，以及投资新时间与人才所需的本钱。然而，要是这种犹疑闭键源于担忧人工智能会弱小人际干系——加倍是与馈赠者的相连——那么这种顾虑值得被从新审视。正在留意操纵的条件下，人工智能反而或许通过更高水准的本性化和更精准的洞察力，深化人与人之间的干系，助助援救者（征求馈赠者与愿望者）、资源供应者与受益者，将有限的资源进入到最具影响力的界限。
举例来说，很众非营利结构都面对一个持久存正在的题目：馈赠者往往只馈赠一次。商量声明，初次馈赠者的留存率勾留正在 20% 到 30%。商量同时指出，擢升反复馈赠的比例，或许加众非限制性资金（unrestricted funds），进而援救非营利结构达成其预期影响力并加众社会福利。跟着功夫的推移，反复馈赠者对非营利结构的价钱远高于一次性馈赠者，但吸引他们再次参预永远是一个困难。
当今的馈赠者祈望取得流利的数字体验、本性化的互动以及真切可睹的效果——就像他们正在时间领先的企业中所体验到的那样。通过将预测性人工智能（predictive AI）融入运营流程，非营利结构无需宏大的预算或专业的时间团队，也能餍足这些等候，从而更有用地留住馈赠者的连续援救。
联结咱们正在学术商量、慈善奇迹、非营利任务和时间革新等界限的经历，咱们以为，人工智能能够从五个方面深远更正馈赠者的参预互动与结构的筹款格式：
人工智能最特出的才力之一，是它或许按照个别偏好定制馈赠者的参预计划。预测性人工智能能够判辨馈赠者过往的馈赠纪录、趣味界限和沟透风俗，并据此天生本性化的讯息与劝募内容——无论是基于个别举动形式，仍旧正在具有相通特色的群体中实行推送。人工智能驱动的受众细分机制，或许让非营利结构将劝募更精准地投向标的人群，从而明显擢升筹款举止的收获。
比方，Dataro 是一家应用呆板研习判辨馈赠者数据库的公司。该公司受到横跨三大洲（美邦、英邦和澳大利亚）繁众非营利结构的信托。它通过助助这些结构识别预测性目标并天生更具针对性的馈赠者名单，擢升了它们的筹款才力。Dataro 的平台能够判辨数以千计的馈赠者数据点，从而即时确定每场筹款举止的最佳标的群体。更紧急的是，运用人工智能驱动的细分时间，非营利结构或许更有用地与这些标的馈赠者实行互动。
人工智能能够预测哪些馈赠者存正在“流失危机”，并供应洞察，助助非营利结构正在其搁浅馈赠之前从新激励趣味。基于这些洞察，结构能够主动化地发展更有针对性的后续手脚，如发送感激信、更新独家动态、分享影响力陈诉，或通过其他格式维系干系——而无需直接提出新的馈赠哀告。
动物偏护所（Animal Haven）的案例可充实讲明这一点。自 1967 年创办从此，这家总部位于纽约的非营利结构继续正在为美邦东北部被甩掉的猫狗实行救助，并为它们寻找州闾。“动物偏护所”与人工智能平台 Fundraise Up 互助，应用其判辨效用及时优化馈赠体验，从而擢升了转化率和馈赠者留存率。该结构发觉，人工智能带来的洞察使他们或许为网站的每位访客供应本性化的馈赠提议。自 2019 年起，“动物偏护所”动手操纵人工智能，以加紧与援救者的相连并擢升馈赠者留存率。据该结构陈诉，其连续馈赠者数目已拉长了 264%。
人工智能能够助助馈赠者般配那些能与他们出现共鸣的议题，使其馈赠更具意旨和影响力，同时进步连续参预的可以性。
本文的合著者之一，山姆·范库申（Sam Fankuchen），是愿望者约束软件“金牌愿望者”（Golden）的创始人兼首席实行官。这款屡获殊荣的软件被环球数千家机构运用，征求非营利结构、企业、基金会、政府机构、学校和医疗机构等。“金牌愿望者”的人工智能助手“小金子”（Goldie）会与愿望者和馈赠者实行互动，应用人工智能将他们的标的、妄思与思虑转化为本性化的手脚提议。当用户与“小金子”互换本人的抱负、标的或感想时，编制会将这些讯息与其个别数据、举动数据及平台内容实行对照判辨，从而推举他们下一轮参预愿望任职或馈赠的格式与功夫。
非营利结构无需再依赖屡次试错，而能够应用人工智能判辨过往的筹款举止，并据此优化另日的筹款计谋，以取得更好的效果。人工智能还能让小额馈赠尤其便捷和高频，助助非营利结构触达更普通的馈赠群体。
详细而言，人工智能驱动的器材或许及时实行 A/B 测试，主动调理电子邮件题目、馈赠哀告内容和疏导语气，以最大范围地进步参预度。它们还能够按照每位馈赠者的偏好，动态推举馈赠金额并及时优化馈赠流程，从而擢升全体体验。另外，人工智能驱动的“凑整馈赠”运用次序（round-up apps）让用户能够主动捐出零钱，正在不加众异常担任的境况下擢升馈赠频率。
回到“金牌愿望者”，“小金子”的用户们能够掌控本人充分的个别材料数据和普通的修设权限，从而与平台造成一种互惠干系。通过与编制或正在平台上运营的结构者共享拜候权限，每位用户都能取得尤其本性化的时机推举。借助用户与“小金子”之间的对话内容、个别讯息和举动数据所出现的人工智能洞察，平台不只胀舞了连续参预和筹款举止，还助助每位馈赠者逐步发展为更具影响力的慈善手脚者。
人工智能驱动的闲话呆板人能够供应即时、全天候的援救：解答馈赠者的题目、胀舞馈赠历程，以至分享本性化的故事。通过发展一对一互换，此类呆板人能让馈赠者感想到被珍视与被判辨，从而加强参预感。
闲话呆板人常常詈骂营利结构与馈赠者之间的首要接触格式。不外，闲话呆板人的效用各不雷同。以美邦红十字会的献血闲话呆板人克拉拉（Clara）为例，它应用人工智能的气力助助用户约束预定并知道献血讯息。克拉拉位于美邦红十字会官网页面的右侧，是任何思确认本人是否相符献血资历，或思知道其他援救红十字会格式的人的首个商榷入口。通过措置这些商榷，克拉拉让任务职员或许将元气心灵进入到更深层的馈赠者互动与干系保护中。
人工智能器材自身既不会自然深化，也不会主动弱小界说非营利任务的人际干系；其整个影响力完整取决于结构何如安排与运用。为了避免潜正在题目，非营利结构应遵命以下四项规则，确保人工智能的运用相符其价钱观。
起初，非营利结构应创办以人际干系为优先的人工智能运用法则。正在筹款和参预流程中，结构必要精确运用人工智能的限度和格式，确保“人工监视”正在决定中的中央位置。同时，非营利结构还该当为馈赠者和受益者供应与人工智能互动的选项，以便他们知道人工智能正在何时、以何种格式介入他们的互换。正在此流程中，透后度至闭紧急——优点联系者务必永远清楚本人是正在与人工智能辅助器材互动，从而加紧信托而不是损坏信托。
其次，非营利结构务必连续寻求反应，以评估人工智能正在实际宇宙中对馈赠者的影响力。人工智能器材不应正在安排后“放任自流”。以是，各结构应主动搜求馈赠者、受益者和员工的主张，以确保人工智能或许促进而非弱小干系。这些反应的积攒，应成为改良人工智能运用格式的紧急按照。
非营利结构的带领者该当策略性地分派员工功夫，让人工智能措置劳动，而非干系。人工智能天生的馈赠者洞察，能够助助筹款职员发展更具本性化的外联任务，但真正的参预自身仍应由人来主导。奇特是正在敏锐的对话中——如涉及大额馈赠、告急应对或受益者故事讲述等——人工智能始终不应完整庖代人与人之间的温度与信托。
结尾，结构务必以透后与信托为中央，应许以合乎伦理的格式运用人工智能。为此，非营利结构应确保人工智能相符其价钱观，避免算法成睹，敬佩馈赠者和受益者的隐私。人工智能不应成为一个黑匣子——结构务必精确人工智能何如影响参预和筹款计谋。除了寻找功效之外，人工智能的安排还该当加紧平允性和可及性，确保其惠及普通而众元的优点联系者。
人工智能器材能够助助非营利结构与馈赠者创办更密切与主动的干系，而不是使这种干系变得冷落和疏远。通过落实上述人工智能计谋与规则，非营利结构不只能深化筹款才力、擢升馈赠者留存率，并最终出现更大的社会影响力。
安吉拉·阿里斯蒂杜是伦敦大学学院约束学院教员，同时担当斯坦福大学“以人工本的人工智能商量院”（Institute for Human-Centered AI）部属的“斯坦福数字经济试验室”（Stanford Digital Economy Lab）商量员。