國家級社會演算法 3.0

政策不該是盲測。讓 AI 為您推演真實社會的百萬種反應。

告別同溫層偏差與事後滅火。PersonaCast 政策模擬引擎,協助決策者在政策發布前,精準預測各階層群體反彈,提前化解阻力,凝聚社會共識。

為何多數政策一上路就觸礁?

因為人類的經驗無法處理百萬級的社會變數,但 PersonaCast 的演算法可以。

傳統困境:同溫層盲點

決策圈往往與普羅大眾脫節,容易誤判民意。自以為周全的政策,一上路卻引發強烈反彈。

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解決方案:全景社會圖譜

AI 精準生成涵蓋勞工、長照群體、中小企業主等十萬量級虛擬人格網絡,打破同溫層偏差。

傳統困境:事後滅火

總是得等政策發布、媒體炎上後,才驚覺配套方案不足,陷入被動的損害控制。

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解決方案:事前演算法

在草案階段即可進行高頻社會沙盤推演,看見未來的熱點與反對聲浪,提前部署資源。

傳統困境:直覺式修法

憑經驗猜測是哪一句話、哪個詞彙惹怒民眾。修法毫無方向,朝令夕改損害政府威信。

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解決方案:精確風險歸因

逐字掃描政策條文,AI 直接標示引發特定群體不滿的關鍵字,並給出科學的替換詞建議。

化無形民意為具體數據

Step 1

匯入草案與設定變數

直接輸入法規草稿、政策聲明稿,並定義實施對象與情境變數。系統將自動梳理潛在影響圈。

Step 2

啟動社會節點碰撞模擬

系統將草案投放至 100,000+ 個具備不同政黨傾向、職涯背景的虛擬人格網絡中,觀察真實的社群共振現象。

Step 3

獲取風險報告與優化建議

精確指出最容易引發爭議的條文,並提供 AI 改寫草稿與配套策略建議,助您將政策阻力降到最低。

1.2M+
內建虛擬國民主態節點
92%
社會反彈預測準確率
200+
涵蓋法案與生活情境參數庫

“在推動重大年金改革前,PersonaCast 的沙盤推演精準指出了核心反彈群體不是被砍福利的人,而是預期將面臨通貨膨脹的夾心階層。我們依此調整了宣傳側重點,成功讓法案在一讀通過時阻力減少了七成。”

中央決策幕僚長
公共政策智庫機構

好的政策,不該死在溝通失誤上。

為您的下一個重大提案進行全面的壓力測試。

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