Искусственный интеллект для третьего сектора: 3 вектора возможностей

В статье: «Фандрайзинг ближайшего будущего: 3 ключевых направления развития», мы рассказали о том, что в недалекой перспективе некоммерческие организации будут широко использовать для привлечения пожертвований искусственный интеллект (ИИ), предиктивную аналитику и персонализированные решения в коммуникациях.

С момента появления ChatGPT и его стремительного взлета прошло всего несколько лет, но искусственный интеллект уже коренным образом изменил деловую среду, став важнейшей технологией с момента появления Интернета. Сегодня ИИ находит применение практически во всех отраслях экономики, помогая автоматизировать задачи, анализировать данные и повышать точность прогнозирования. Ожидается, что влияние искусственного интеллекта продолжит расти, достигнув значительных экономических показателей и, по оценке Bloomberg Intelligence (BI), привнесет около 1,3 трлн долларов в глобальную экономику к 2032 г.

Почему ИИ принципиально интересен некоммерческим организациям? Потому, что его использование позволяет значительно восполнить два ключевых ресурса, недостаток которых ощущает любой фандрайзинговый благотворительный фонд — время и деньги. Искусственный интеллект и решения на его основе уже сегодня предоставляют НКО новые возможности для эффективного фандрайзинга, автоматизации процессов и персонализации взаимодействия с донорами. Внедрение ИИ в третьем секторе демонстрирует значительные результаты, помогая некоммерческим организациям использовать данные и адаптировать свою деятельность под реальные потребности аудитории. В этой статье мы рассмотрим, как технологии искусственного интеллекта способны изменить и усилить деятельность НКО, поддерживая их миссию и повышая эффективность сбора пожертвований.

Какие виды ИИ будут полезны НКО

Искусственный интеллект можно разделить на несколько видов в зависимости от назначения и методов, которые он использует. Каждый вид ИИ может быть полезен НКО по-своему, помогая решать различные задачи и повышать эффективность их работы.

Традиционный ИИ

Системы традиционного искусственного интеллекта опираются на заранее заданные алгоритмы и правила для обработки данных. Они предназначены для выполнения узких задач, например, распознавания лиц или проверки подлинности документов. Традиционный ИИ часто применяет методы машинного обучения для анализа данных и оптимизации выполнения конкретных задач, но его возможности ограничены заданными сценариями. Может помочь НКО анализировать донорскую базу и сегментировать аудиторию по различным параметрам (возраст, интересы, частота пожертвований и т.д.), что позволит проводить более целевые кампании, адаптированные для каждой группы доноров.

Предиктивный ИИ

Часто рассматриваемый как часть традиционного искусственного интеллекта, предиктивный ИИ использует статистический анализ и машинное обучение для прогнозирования будущих событий на основе исторических данных. Применения включают предсказание поведения клиентов, оценку кредитного риска и, в случае НКО, предсказание вероятности пожертвований. Такие модели помогают НКО принимать более обоснованные решения и выстраивать эффективные стратегии.

Генеративный ИИ

Этот вид искусственного интеллекта строит новые данные на основе изученных примеров. Генеративные модели, такие как GPT и другие языковые системы, могут создавать текст, изображения и музыку, подражая творчеству человека. Генеративный ИИ активно используется для создания контента, автоматизации сообщений и даже разработки маркетинговых материалов.

Как использование ИИ может усилить фандрайзинг НКО

Сбор пожертвований под конкретные благотворительные цели — это основная функция некоммерческой организации. Однако НКО часто сталкиваются с дополнительными проблемами, выходящими за рамки удержания текущих доноров и привлечения новых. С этой потребностью связано стремление повысить эффективность бизнес-процессов и улучшить выполнение своей миссии. Развитие искусственного интеллекта, в особенности, генеративного ИИ, вселяют уверенность, что активное внедрение инструментов ИИ для решения практических задач, станет не только рычагом для повышения эффективности деятельности некоммерческих организаций, но и позволят освободить время, что позволит фандрайзерам сосредоточиться на своих основных задачах — работе с донорами, управлении и развитии лояльной аудитории сторонников НКО.

Повышение сборов пожертвований

1. Персонализация предложений для донора. 

ИИ может анализировать поведение и предпочтения доноров, такие как частота и объем прошлых пожертвований, интерес к конкретным проектам, и даже информацию из профиля социальных сетей (если эта информация доступна и ее использование легально и этично). На основе этих данных система может персонализировать предложение — например, рекомендовать суммы, которые соответствуют привычкам или финансовым возможностям конкретного человека. Это позволяет донору почувствовать внимание к его уникальным возможностям, увеличивает конверсию и повышает вероятность повторного участия.

2. Повышение интерактивности и вовлечение. 

Генеративный ИИ может быть использован для создания интерактивных чат-ботов, которые эффективно поддерживают диалог с донорами. Такие боты могут ответить на вопросы о проектах и подопечных, предложить возможные суммы для пожертвований и даже показать примеры влияния пожертвований на реальные кейсы, что способствует доверию и вовлеченности. Например, чат-бот для сбора пожертвований в Телеграм может предложить ссылку на на платежную форму, историю успеха или рассказать, как конкретное пожертвование поддержит текущую программу. Боты также могут напоминать донорам о регулярных пожертвованиях и предлагать подписку на рекуррентные платежи, поддерживая контакт и стимулируя повторное участие.

Аналитика и прогнозирование

1. Анализ платежных данных. 

ИИ может собирать и анализировать информацию о предыдущих кампаниях, включая суммы пожертвований, предпочтения доноров и успешные коммуникации. Используя предиктивную аналитику, НКО могут прогнозировать результаты будущих сборов, корректировать временные рамки, оценивать наилучшие каналы связи и оптимальные подходы к привлечению средств. Это позволяет заранее планировать более эффективные кампании и направлять ресурсы на наиболее перспективные инициативы. Предиктивная аналитика позволяет предсказывать, когда и в каком объеме доноры могут сделать очередное пожертвование, что позволяет некоммерческим организациям более точно планировать кампании и ресурсы . Это полезно для понимания пиковых периодов сбора средств и выявления наиболее активных групп доноров.

2. Кластеризация и сегментирование аудитории. 

С помощью ИИ НКО могут группировать доноров на основе их поведения, интересов и демографических характеристик. Это дает возможность адаптировать подход к каждому сегменту, персонализируя кампании и предложения для различных типов доноров — например, разрабатывая отдельные стратегии для постоянных участников и новых доноров. Сегментированный подход повышает отклик аудитории и способствует долгосрочным отношениям с донорами.

Усиление коммуникации с донорами

1.  Персонализация коммуникации. 

Искусственный интеллект может автоматически генерировать персонализированные благодарности для доноров, учитывая их истории пожертвований и предпочтения. Это создает более персонализированную и признательную атмосферу, повышая лояльность доноров и стимулируя их к повторным пожертвованиям. ИИ может также направлять доноров на лендинг-страницы с отчетами о том, как их деньги были использованы, усиливая чувство удовлетворения и сопричастности в изменении мира к лучшему.

2. Кампании на основе данных и предпочтений. 

Искусственный интеллект может помочь НКО создавать более целенаправленные кампании по сбору средств. Применяя аналитику данных, ИИ может предложить наиболее подходящие мероприятия, события или предложения для доноров на основе их истории взаимодействия с НКО. Например, если донор уже жертвовал на образовательные проекты, ИИ предложит ему участие в программе или кампании, связанной с образованием. Для создания более персонализированных кампаний, важно учитывать не только индивидуальные предпочтения доноров, но и анализировать источники трафика, такие как каналы, через которые доноры приходят на страницу, где расположена форма приема пожертвований. Это может включать в себя отслеживание эффективности различных рекламных каналов, социальных сетей, рассылок или событий. Такой подход позволяет более точно таргетировать аудиторию и повышать конверсию сборов.

Какие дополнительные возможности предоставляет ИИ НКО

1. Оценка вероятности успеха грантовых заявок. НКО могут использовать предиктивный ИИ для анализа данных и прогнозирования вероятности успеха заявок на гранты и субсидии, исходя из статистики прошлых заявок и трендов в конкретных направлениях поддержки.

2. Создание текстового и визуального контента. Генеративные модели, такие как языковые модели GPT или DALL-E для изображений, могут генерировать тексты и иллюстрации для социальных сетей, веб-сайтов и рассылок. Это особенно полезно для НКО с ограниченным бюджетом на маркетинг и дизайн.

3. Обучающие материалы и контент для доноров. Генеративный ИИ может создавать образовательный контент или вдохновляющие истории, которые НКО могут использовать для укрепления связи с донорами и расширения своих программ.

Искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент, который может значительно повысить эффективность фандрайзинга и улучшить взаимодействие с донорами для некоммерческих организаций. С помощью ИИ можно персонализировать предложения, предсказать поведение доноров и создать эффективные маркетинговые кампании. Однако, несмотря на все преимущества, важно помнить о необходимости соблюдения этических стандартов и защиты данных.

Третий сектор осознает потенциал искусственного интеллекта на службе благотворительности, но сегодня мы наблюдаем ранний этап его внедрения. Например, согласно опросу, проведенному NonProfitHR в 2024 году среди 250 некоммерческих организаций из США, респонденты склонны рассматривать генеративный ИИ как полезный инструмент — помощник в решении административных задач: от ведения заметок на совещаниях для разработки должных инструкций и рекламных текстов. 45% опрошенных сообщили, что не используют генеративный ИИ, а 14% сообщили о намерениях задействовать его в течении ближайшего года.

Успешное внедрение искусственного интеллекта в благотворительность требует внимательного подхода, сочетания инновационных технологий с соблюдением всех юридических и этических норм. Только в этом случае НКО смогут использовать возможности ИИ на полную мощность, усиливая свою деятельность и обеспечивая высокие результаты в привлечении средств и поддержке благотворительных инициатив.