智能城市数字化转型的数据驱动框架:整合人工智能,仪表板和物联网准备

科学领域:

• 公共管理
• 人工智能
• 数字化转型

背景情况:

• 公共行政部门面临越来越大的压力,需要提高服务效率和以公民为中心.
• 与环境,社会和治理 (ESG) 标准和联合国可持续发展目标 (UN SDGs) 保持一致是一个越来越重要的任务.
• 在公共部门评估数字化转型的现有方法需要创新,自动化解决方案.

研究的目的:

• 为公共部门组织自动评估数字化转型 (DT) 水平提出创新方法.
• 整合传统评估技术与先进的人工智能 (AI) 模型进行综合评估.
• 在当地公共行政部门的实际案例研究中验证拟议的方法.

主要方法:

• 一种结合专家调查与基于人工智能的模型,包括神经网络和变压器架构的双重方法.
• 使用调查数据和组织网站为模型培训开发特定领域的库.
• 使用西班牙瓦伦西亚社区地方公共管理机构的现实数据来应用和验证该方法.

主要成果:

• 在评估公共机构的数字化转型 (DT) 水平方面,提出的方法表现出了有效的表现.
• 基于人工智能的模型,在定制的数据库上进行训练,成功估计了DT水平,补充了传统的调查方法.
• 由于该方法的模块化结构和双源数据基础,该研究证实了国际可扩展性的潜力.

结论:

• 人工智能与传统方法的融合为自动评估公共部门数字化转型 (DT) 提供了有效的解决方案.
• 该方法的模块化和数据基础支持其适应不同的行政和监管环境.
• 像物联网,传感器网络和人工智能分析等技术对于开发弹性,敏捷和可持续的智慧城市模型至关重要.