Die KI-gesteuerte NGO: Ein datengestützter Ansatz für eine bessere Zukunft für Kinder

Daten- und KI-gestützte Lösungen entwickeln sich rasant weiter und bringen vielen privaten Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen greifbare Vorteile. Auch für Nichtregierungsorganisationen (NGOs) birgt KI ein großes Potenzial: Von der Steigerung der künftigen Effizienz ihrer Abläufe bis hin zur Erweiterung der Reichweite und Wirkung ihrer Initiativen. Während einige NGOs bereits damit begonnen haben, KI-Initiativen zu prüfen oder umzusetzen, mag KI für viele gemeinnützige Organisationen noch immer unerreichbar erscheinen. KI-Projekte verlangen häufig finanzielle Vorschüsse für neuartige und experimentelle Technologien, was insbesondere gemeinnützigen Organisationen den Einstieg erschwert.

Gemeinsam mit Plan International Belgien haben wir nach einer Möglichkeit gesucht, das Potenzial von KI zu nutzen, um ihr Ziel, eine bessere Zukunft für Kinder zu schaffen, voranzutreiben. Als Nichtregierungsorganisation ist Plan International Belgien auf Finanzmittel angewiesen, die hauptsächlich in Form von Spenden oder Kinderpatenschaften eingehen. Dieser Fundraising-Prozess wurde als einer der Bereiche identifiziert, die von einem stärker datengestützten Ansatz profitieren könnten. Mit dem Ziel, einen möglichst großen Teil der gesammelten Mittel direkt für Initiativen und damit für den Hauptzweck von Plan International Belgien einzusetzen, wird ein effizienterer und effektiverer Fundraising-Prozess letztendlich allen Beteiligten zugutekommen.

Durch Einblicke in den Spenderprozess lassen sich Effizienz und Effektivität des Fundraisings steigern. Mit den Erkenntnissen aus einem datengestützten Ansatz besteht das oberste Ziel darin, Fundraisern zu ermöglichen, bestehende Spender entsprechend ihren Bedürfnissen besser und persönlicher zu betreuen und dabei weniger Ressourcen und Mittel aufzuwenden.

Um das Fundraising effektiver und effizienter zu gestalten, werden wir maschinelles Lernen einsetzen, um Erkenntnisse über Spenden zu gewinnen, herauszufinden, aus welchen Gründen Spender wahrscheinlich abwandern, und Spender zu identifizieren, die ihre Spenden in Zukunft wahrscheinlich einstellen werden. Das Wissen darüber, aus welchen Gründen Spender üblicherweise ihre Spenden einstellen und ob bei einem Spender die Gefahr besteht, ihn zu verlieren, ermöglicht es, die Prozesse an die Bedürfnisse der Spender anzupassen und einen persönlicheren sowie ressourceneffizienteren Ansatz für das Fundraising zu verfolgen.

Das Projekt birgt einige zentrale Herausforderungen im Bereich Daten und Modellierung. Eine davon ist das Datenungleichgewicht, da es mehr Spender gibt, die weiterhin spenden werden, als Spender, bei denen das Risiko eines Abwanderung besteht. Eine weitere Herausforderung ist das Feature Engineering: Um die richtigen Merkmale für das Modell zu definieren, ist es wichtig, eng mit den Fachexperten von Plan International Belgien zusammenzuarbeiten und deren Fachwissen in die Lösung einfließen zu lassen.