所有赠者和志愿者的满意度，他们值得认真参与。 该图展示了“人工智能大脑”的组成 AI 还可以帮助组织大规模地对数据进行优先排序——让用户可以指示关注哪些数据、在何处使用以及为什么使用。将简化数据管理，让非营利组织能够个性化捐赠者互动并通过预测分析优化筹款策略。 例如，的优化请求使用 AI 来帮助我们识别捐赠者最有可能采取的行动。
使用后台运行的四
种不同模型，我们可以预测捐赠者升级的可能性 手机号码数据 和流失的可能性。因此，我们不是构建一个简单地预测下一次捐赠的模型，而是采用使用 AI 的数据驱动方法。我们首先确定那些最不可能捐赠的人。对于这一部分，我们采用降低捐赠金额并提供不太激进的阶梯的技术，这会增加他们捐赠的倾向。倾向较高的捐赠者会获得更激进的推荐捐赠金额。因此，我们的客户看到捐款增加了而无需诉诸虚高的请求金额（这在依靠算法时经常发生）。
速 为您的非营利组织释
例的潜力可以迅速扩大您的影响力。目前 坦納·金茲勒 執行長 我的团队正在开发一种用于资助申请的匹配工具，该工具将为申请人匹配最适合其组织的资助。该工具还可以帮助申请人快速撰写对这些资助的令人信服的回应，从而简化整个流程，使组织能够更快地获得资金。 从更广泛的角度来看，人工智能可以帮助监测和评估项目的有效性，提供实时反馈，为推动影响的未来战略提供参考。
人工智能在社会公
益领域的作用有望通过提高所有组织的 欧洲数据 响应能力、效率和数据驱动能力来扩大其影响力。这正是人工智能可以加速慷慨解囊的地方。而这已经在 客户身上发生了。 正在像许多组织一样对捐赠者进行细分——使用新近度、频率和金额 (RFM) 细分。利用 解决方案，他们能够识别出额外的捐赠者群体，从而在每次活动中多产生数万美元的收益。