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| 問 | 在推行新的工作模式和系統時，要避免「系統與制度脫節」，應採取最關鍵的作法是什麼？ |
| 由組織領導者強制要求員工使用新系統。 | |
| 確保技術開發完成後，再開始修改舊有行政流程。 | |
| ✓ | 流程設計和技術規劃必須同步進行，採用標準化資料格式並考慮融入現有流程。 |
| 大幅降低人事成本，證明新系統的經濟效益。 | |
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| 問 | 收繳作業，缺乏「即時支援」的核心問題在於哪個執行環節中斷？ |
| 資訊傳遞：註銷車資訊無法即時從監理系統傳到收費系統。 | |
| 行蹤掌握：難以透過系統化、規模化方式預測車輛位置。 | |
| ✓ | 現場配套：已掌握車輛位置，但因缺乏警方會同等配套，導致無法完成車輛收繳。 |
| 資料整合：各機關系統不互通，需人工撈取資料。 | |
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| 問 | 團隊將歸納出的四大核心問題作為 AI 系統設計的基礎。這體現了推動數位治理時，應先精確定義問題與痛點，再針對性地設計解決方案，而非盲目地導入新技術。 |
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| 問 | 資訊科技導入的最高階段是「系統整合」，達到資料同步處理，減少重複作業，即表示科技已發揮治理效益，無需再導入大數據與 AI 分析。 |
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| 問 | 團隊利用手機 Line 群組推播查核清單給前線人員，以及在停車單上加註欠費提示小字，顯示了將系統化資訊整合到現場行動與使用者介面中，以提升治理效果的觀念。 |
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| 問 | 科技導入最核心的命題是讓制度重新被信任，這份信任感來自於讓人民覺得執法公平、有效率且透明。 |
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| 問 | 四大核心問題中的「缺乏整合平臺與橫向協作」被認為是最根本的問題之一。下列哪些現象是該問題所造成的結果？ |
| ✓ | 各機關系統、規則與詞彙不一致，難以進行跨機關合作。 |
| ✓ | 現場人員需要透過多個步驟（如從 RPA 撈資料）才能確認通報資訊。 |
| 違規車輛行蹤資訊變得零散、不穩定，無法規模化規劃。 | |
| 收繳工作缺乏警察單位等配套機制，導致現場「看到卻動不了手」。 | |
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| 問 | 儘管做了許多調整，但各單位間仍存在許多資訊壁壘，系統不能互通。這說明了在數位轉型中，最大的挑戰往往是？ |
| 技術工具不夠先進，無法滿足所有需求。 | |
| ✓ | 組織與流程的協作調整，比單純導入新技術更為困難。 |
| 預算不足，無法同時開發所有需要的系統。 | |
| 員工抗拒學習新流程，寧願使用傳統方法。 | |
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| 問 | 「註銷資訊未即時傳遞」看似是技術問題，但本質上彰顯了什麼問題？ |
| 收費員不願意使用人工查詢，導致資訊延誤。 | |
| 監理系統資訊錯誤，註銷資料本身就不準確。 | |
| ✓ | 資料流向未對接，導致收費系統無法即時取得監理系統內的註銷資訊。 |
| 收繳人員沒有手機，無法即時接收資訊。 | |
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| 問 | 行政流程再造，以民眾需求為導向；為落實其「徹底革新」與「根本思考」面相，鼓勵組織達成哪些改變？ |
| ✓ | 檢討現況流程，確認是否存在根本問題。 |
| ✓ | 勇於全面改革，重新規劃新流程架構。 |
| 由上而下推動，領導須全力支持。 | |
| 流程需有突破改善，並縮短時間、降低成本。 | |
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| 問 | 公部門運用數據進行預測與查核；考量數據倫理與隱私議題，其運用歷史停車資料時，有什麼關鍵課題？ |
| 確保資料能賣給私人企業以創造經濟價值。 | |
| ✓ | 提升公共利益的同時，也需介定資料提供之範圍，確保資訊安全與個人隱私。 |
| 將所有歷史停車資料匿名化後，一次性公開給社會大眾。 | |
| 將追蹤車輛的責任完全交由 AI 系統，避免人為干預。 | |
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| 問 | 在流程優化中，從「通報量暴增，但無人處理」的經驗學到最關鍵的教訓是？ |
| ✓ | 流程須具備消化能力，前端進量需與後端處理相匹配。 |
| 資料庫整合首要在於打破機關資訊壁壘。 | |
| 人工輸入效率低，須立即全面改用AI辨識。 | |
| 專責信箱無效，通報仍應以電話為主。 | |
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| 問 | 註銷車輛制度上「非法」但實際上「無力」執行。這種現象最主要反映了哪一項交通治理的困境？ |
| ✓ | 流程效率脫節：前端發現速度遠跟不上後端資料確認和執法速度。 |
| 公眾道德低落：車主普遍抱持僥倖心理。 | |
| 科技工具不足：城市未全面導入 AI 辨識系統。 | |
| 跨部門溝通障礙：機關之間拒絕協作。 | |
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| 問 | 跨機關「接力賽」式的作業流程，除了效率低落外，還造成了哪些體制盲點或系統性風險？ |
| ✓ | 公信力耗損：社會對制度執法力道失去信任。 |
| ✓ | 公共風險轉嫁：發生事故時，受害者求償無門。 |
| ✓ | 責任歸屬模糊：無人對「註銷車輛仍上路」的整體結果負責。 |
| 行政資源佔用：人員花費大量時間進行文件轉送。 | |
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| 問 | 導入圖資分析並結合歷史停車資料，最符合下列哪些資料驅動決策的原則？ |
| ✓ | 優先級判斷：從大量案件中識別高風險、高頻率的查緝目標。 |
| ✓ | 行動力提升：提供精準的行動情報，減少執法人員空跑。 |
| ✓ | 預測性應用：從既有數據中推估未來車輛可能出現的時間與位置。 |
| 成本最小化：確保資料庫串聯的費用不會超支。 |
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