本專案為提升犯罪人再犯風險評估的公正性和客觀性，以建置「受保護管束人再犯風險評估智慧輔助系統」為主軸，制訂為期三年的中長期規劃與開發建置項目，各計畫間具延續性和關聯性，並結合犯罪學、人工智慧及系統建置……等跨領域專家團隊，蒐集主要犯罪類型有關評估量表，篩選合適之量表評估項目與風險因子，透過巨量資料研究探勘有關資料庫，建立主要犯罪類型之量表評估項目與犯罪風險因子本土常模，並藉由GIS犯罪地理熱區位置，推估受保護管束個案的風險值，同時結合智慧運算技術，建置AI智慧觀護系統，趕上世界潮流的腳步，協助提升觀護人專業職能，達成觀護人業務智慧化的目的。

再犯風險評估智慧化
由於司法體系對於犯罪人的再犯風險評估長期受到高案件負荷量、第一線觀護人學習背景不一等因素，對於實施高品質、具高信效度的風險評估目標始終難以落實，遑論提供受保護管束對象適配性個別化處遇的正確選擇，難以發揮有效犯罪風險管理效能。鑑於AI和Big Data科技時代來臨，法務部規劃設計再犯風險評估智慧化管理的構想，採取智慧化、數位化和空間化方式，降低觀護人工作負荷、提供更精準的處遇措施，進一步提高社會安全保障。

在建置進程上，本專案首先蒐集整合國內外具信效度、指標性的再犯風險評估量表及風險評估系統，並延續第一年研究專案，在專案初期即定義專案利害關係人及溝通策略，並邀請酒駕、性侵、詐欺與暴力……等領域的專家學者與第一線實務觀護人，透過專家焦點座談會，協助提供理論與實務上的見解，並規劃建置、調整與統整量表。

專案執行期間蒐集全國各地檢署觀護個案管理、獄政、刑案……等系統資料，將既有三大資料庫之原始數據進行交叉參考、統計與轉換、刪除無效數據及特徵因子擷取，將AI模型資料表中的資料依不同型別進行編碼，並將數值型資料正規化，以便增進AI模型訓練時的運算速度及準確性，並擇定適當的機器學習模型，經過訓練、測試、及實驗驗證……等程序建構，同時也提供超參數調校方法，產生的AI模型可預測成功的比例，以及預測個案再犯的機率值。

此外，為了盤點第一線觀護人的痛點，在專案執行初期與示範地檢署多位觀護人進行需求訪談，透過實務運作了解觀護人實際業務流程，以及蒐集既有系統功能不足之處，進而規劃能夠增加觀護人作業效率的系統功能；除了確立使用者需求外，更召開雛型展示會議，配合繪製系統雛形UI介面，與全國各地檢署觀護人進行逐一需求確認，蒐集使用意見回饋，提供系統建置的精進建議；並於系統建置完成後，召開功能展示會議，與全國各地檢署觀護人進行系統功能確認，有效改善觀護人紙本作業與多系統切換困境，並提供準確性高、證據力強的再犯風險評估工具，提升第一線觀護人的業務執行便利性和正確性。

導入混合式專案管理方法
善用資訊化管理，以IPECC動態監控整體專案執行，並召開定期或不定期會議監控整體專案進度，會議形式包含「進度工作會議」、「部內會議」及「司內會議」……等，透過會議集思廣益，提出專案上遭遇的問題及解決對策或提供整合方向，並將決策事項列入會議追蹤列管，透過此機制達成動態監控；並採用「科技計畫執行管考平台」提供同仁計畫執行管考之便利與統一性，並管理歷年委辦計畫資料，並考量同仁業務繁忙，導入自動稽催、提醒機制，設定填報期限、寄送案件填報提醒通知信、判斷尚未填報案件寄送稽催信件，並依權限分派寄送承辦人員尚未填報之案件清單，輔助承辦人員進行管考作業，便利管控，以利同仁辦理作業，提升行政效率並即時提供主管掌握辦理進度，達到掌握整體專案完成情形。

惟考量專案期程較短，如單純採用瀑布式專案管理方法進行，恐無法如質、如期完成，故於系統開發建置階段導入敏捷式專案管理方法(Agile)，將資訊系統劃分為四個不同面向的階段目標，分為初始、細化、建構、調整，並經由迭代的方式完成每一個目標，在系統建置的每個階段，從需求確認、系統模型建構、分析與設計、開發實作、測試、系統發布、確認與需求變更管理至環境建構之過程，都透過看板將工作項目切割成若干個工作卡後，分配給開發團隊的對應成員認領，並以每兩週迭代的方式進行工作卡完成度的檢視，以此週而復始，直到專案結束或完成所有工作項目。掌握系統開發時程與進度，減少工作交接與僵化管理，並透過每週進行站立會議，提高透明性來了解彼此的工作進展，進而提升團隊間的協作品質，以及有效管控工作進度。

專案經驗傳承持續優化
為精進並深化觀護人專業職能及充實專業知能，有效掌握案件執行狀況，深化觀護與司法保護業務，特於2023年年5月10日至11日及5月22日至23日，委由台灣高雄地方檢察署協助辦理兩梯次「全國觀護人職能訓練暨業務研討會」。

本專案團隊於「科技系統運用於再犯風險評估」場次講述人工智慧理論基礎，並透過受保護管束人再犯風險評估智慧輔助系統展示，予全國觀護人理解系統功能及操作流程，並設計系統功能問卷調查，於訓後蒐集系統精進建議。問卷蒐集全國120位觀護人之意見回饋，整體系統滿意度達到逾八成，但尚有評估量表、外部系統介接及系統功能優化……等建議，本團隊即建立專案經驗傳承(Lessons Learned)，提供第三期計畫後續擴充及優化的方向，以利系統更貼近實務運作，有效降低觀護人繁重的工作量，並於執行保護管束等相關業務時做出最正確的再犯風險評估判斷。

很榮幸能獲得本次的標竿專案獎，感謝PMI國際專案管理學會對於本專案的肯定，本專案需進行跨領域和跨系統的多元整合，可謂充滿挑戰，但最後仍藉由導入有效的專案管理方法，完成建置「受保護管束人再犯風險評估智慧輔助系統」的任務。