采用自动化工具和AI组件 美国国家科学基金会优化业务流程

　　每年，美国国家科学基金会(NSF)会收到约4万个研究、教育和培训项目的资助申请。NSF会审查这些申请，然后资助约11000个组织。

　　2003年，NSF自动化其申请接受系统FASTLane。在那时，这一举动看起来有点超前。现在，NSF正在采取另一个重大举措，以让资助申请变得更简单。

　　NSF首席信息官(CIO)Dorothy Aronson表示，他们现在的重点是现代化FASTLane的用户界面。具体方法是在云端应用自动化工具，以简化资助申请流程。

　　“我们在2月份开始预览这些工具，这样用户就可以开始试用它们并给我们提供一些反馈。我们将整合这些反馈，并在4月份上线这些工具，”Aronson说，“FASTLane基于一个现代化的基础设施，但是自它首次发布以来，它的外观和给人的感觉没有明显的变化。”

　　她表示，这些新工具将帮助安排一些数据输入，并解决当前版本面临的合规挑战。

　　升级FASTLane是为了让NSF变得更具创新性。Aronson表示，业务流程需要赶上技术的发展脚步，尤其是与商业领域相比。

　　“我开始花大量时间来研究新兴技术，我们需要比过去看得更远一点，”她说，“我一直在与CIO委员会的创新委员会合作，以及大量探讨了人工智能(AI)组件的采用。”

　　NSF的目标是弄清楚如何将这些新兴技术整合到他们的日常业务实践中。这可能也是其他许多联邦机构的目标。

　　Aronson表示，NSF开始汇集AI使用案列，这些AI应用可能会优化NSF的流程。之后，通过类似共享服务这样的东西，其他机构或许也可以利用这些组件。

　　“首先，我们将用AI来解决所谓的利益冲突。当来自NSF的某个人提交一个申请，许多其他人来审查该申请时，利益冲突就产生了。我们必须确保该申请人与审查人员之间没有不正当关系，”她说，“现在，这项工作做起来很费劲。专家组必须仔细研究该申请，并找出与其不相干的人。但是，由于相应领域的专家人数通常不多，冲突很难避免。一台计算机似乎就能轻松完成审查工作，它不仅可以查看现有信息，或许还可以查看互联网上的信息。”这样确保了NSF的中立性。

　　NSF也在考虑使用AI来确保不会两次收到同一个申请。Aronson表示，这完全是为了简化提交者和审查者的工作。

　　编译：邓桂华。本文来自federalnewsradio