Futurus Group đang cách mạng hóa hoạt động từ thiện bằng cách tận dụng các khả năng của AI để tăng cường hỗ trợ từ thiện. Là một công ty tư vấn đầy đủ dịch vụ tập trung vào trí tuệ nhân tạo, Futurus hợp tác với các khách hàng của mình để đảm bảo rằng dữ liệu từ thiện của họ là chính xác và có thể hành động được.

G2G (Gratitude to Give), sản phẩm chủ lực của Futurus, hiện đang sử dụng thuật toán đang chờ cấp bằng sáng chế này và là sản phẩm thông minh nhân tạo đầu tiên trên thị trường tập trung vào việc dự đoán lòng biết ơn cụ thể trong môi trường chăm sóc sức khỏe. Kết quả ban đầu đã tiết lộ những hiểu biết đầy hứa hẹn. Một khách hàng sử dụng G2G đã ưu tiên danh sách 500 bệnh nhân có lòng biết ơn cao và 500 bệnh nhân giàu có. Bốn mươi bảy phần trăm bệnh nhân có lòng biết ơn cao đã trở thành người hiến tặng, vượt qua mười phần trăm bệnh nhân giàu có.

Chad Gobel, Giám đốc điều hành và người sáng lập Tập đoàn Gobel cho biết: “Chúng tôi đã hình thành ý tưởng này vài năm trước. "Chúng tôi cảm thấy rằng cách các tổ chức từ thiện tìm kiếm khách hàng tiềm năng chưa hoàn thiện và chúng tôi muốn phát triển một thuật toán có thể cải thiện đáng kể phương pháp luận. Chúng tôi rất vui mừng khi thấy những kết quả sơ bộ tuyệt vời như vậy và việc nộp bằng sáng chế là một cột mốc thú vị cho chúng tôi."

Công nghệ đang chờ cấp bằng sáng chế này là thuật toán thông minh nhân tạo đầu tiên và duy nhất dự đoán chính xác lòng biết ơn. Nó liên quan đến việc sử dụng các mô hình học máy khác nhau để tạo ra điểm số biết ơn đặc trưng cho khả năng bệnh nhân sẽ đóng góp cho tổ chức chăm sóc sức khỏe trong tương lai.

Sử dụng phương pháp tuân thủ HIPAA này, các tổ chức sẽ có thể lấy dữ liệu lịch sử bệnh nhân, bao gồm dữ liệu được thu thập từ các tương tác của bệnh nhân với bệnh viện cũng như dữ liệu của bên thứ ba, sau đó sử dụng mô hình dự đoán lòng biết ơn để xử lý dữ liệu nhằm tạo ra " điểm tri ân ”cho từng cá nhân.

Công nghệ này sẽ cho phép các tổ chức từ thiện sử dụng điểm số tri ân do hệ thống tạo ra để tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và giảm số lượng nguồn lực cần thiết để đạt được mục tiêu. Thuật toán sẽ ưu tiên các khách hàng tiềm năng dựa trên mức độ biết ơn khác nhau của họ, do đó tối ưu hóa việc phân bổ các nguồn lực hạn chế của tổ chức theo mức độ ưu tiên.

Theo Tổ chức Kỷ lục Hoa Kỳ (uskings.us)