Sở Công Thương

https://sct.dongnai.gov.vn

Bài học từ thay đổi mô hình từ thiện tại Togo

Cộng hòa Togo là một quốc gia nằm ở phía Tây châu Phi, GDP đầu người tính đến năm 2020 chỉ có 914,95 USD nên phần nhiều người dân quốc gia này dựa vào hoạt động từ thiện và viện trợ. Nhưng làm sao để sự giúp đỡ đến đúng nơi, giúp đúng người luôn là vấn đề cũng tốn kém chi phí và thời gian.

https://zalo-article-photo.zadn.vn/b7196ca432ecdbb282fdrgb(34, 69, 73);429

             Cộng hòa Togo là một quốc gia nằm ở phía Tây châu Phi, GDP đầu người tính đến năm 2020 chỉ có 914,95 USD nên phần nhiều người dân quốc gia này dựa vào hoạt động từ thiện và viện trợ. Nhưng làm sao để sự giúp đỡ đến đúng nơi, giúp đúng người luôn là vấn đề cũng tốn kém chi phí và thời gian.

Để việc từ thiện, viện trợ hiệu quả, thông thường chính phủ và các tổ chức từ thiện cần mất rất nhiều thời gian xác minh, tái kiểm tra thông tin. Nhưng trong giai đoạn đại dịch Covid-19 hoành hành, việc xác minh, kiểm tra bị gián đoạn mặc dù cuộc sống của những người khó khăn tại Togo thì vẫn phải tiếp diễn. Đầu năm 2020, một nhóm nghiên cứu đã giúp Bộ Kinh tế Kỹ thuật số của Togo và GiveDirectly - một tổ chức phi lợi nhuận gửi tiền mặt cho những người sống trong cảnh nghèo đói thành một loại chương trình viện trợ mới bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và dữ liệu điện thoại di động để nhận viện trợ cho những người cần nó nhất.

Nghiên cứu đã xây dựng một logic thuật toán và chỉ ra rằng những người giàu có sử dụng điện thoại khác với những người nghèo. Các cuộc gọi điện thoại và tin nhắn văn bản của họ tuân theo các kiểu khác nhau, chẳng hạn như họ sử dụng các gói dữ liệu khác nhau. Sau đó các thuật toán máy học với hiệu quả cao trong việc nhận dạng mẫu có thể được đào tạo để nhận ra những khác biệt đó và suy ra liệu một thuê bao di động nhất định là giàu hay nghèo.

Đầu tiên, nghiên cứu đã thu thập dữ liệu gần nhất, đáng tin cậy và có tính đại diện nhất. 15.000 cuộc khảo sát đã được thực hiện qua điện thoại để thu thập thông tin về điều kiện sống của từng hộ gia đình. Sau khi đối sánh các câu trả lời khảo sát với dữ liệu từ các công ty điện thoại di động, các nhà nghiên cứu đã đào tạo các thuật toán máy học để nhận ra các mô hình sử dụng điện thoại là đặc điểm của những người sống với mức dưới 1,25 USD mỗi ngày. Sau đó, nghiên cứu tìm ra một hệ thống dựa trên máy học và dữ liệu điện thoại có hiệu quả trong việc chuyển tiền đến những người nghèo nhất trong nước. Bước cuối cùng là thiết kế và thí điểm một chương trình chuyển tiền dựa trên công nghệ này. Đến nay, chương trình đã cung cấp gần 10 triệu USD cho khoảng 137.000 công dân nghèo nhất của đất nước Togo và nghiên cứu cũng được đăng tại tại chí Nature vào ngày 16 tháng 3 năm 2022.

Việc từ thiện đúng, đủ, phù hợp là một câu chuyện phổ biến nhưng cách thức để thực hiện không hề dễ dàng. Tại Việt Nam cũng không phải ngoại lệ, khi mà hiện nay công việc xác thực và kiểm tra thông tin trước khi hỗ trợ, từ thiện đa số thực hiện thủ công. Đây là một vấn đề rất lớn trong việc triển khai lâu dài. Vì vậy, mô hình ứng dụng máy học vào phân tích người cần hỗ trợ ở Togo có thể là chìa khóa cho các mô hình từ thiện trong tương lại tại Việt Nam.

Câu chuyện về công nghệ khoa học giải quyết một vấn đề khó thực ra là câu chuyện cũ nhưng trong thời buổi chuyển đổi số đây là một bài học mới. Mô hình hoạt động truyền thống trong từ thiện trước những khó khăn không thể thay đổi đã được chuyển đổi nhờ công nghệ sốdữ liệu số. Đây là một mô hình đáng được học tập và nhân rộng trên khắp thế giới.​


Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây