政府出題、全民解題、AI助攻 新北黑客松把市政挑戰帶進競賽現場

生成式AI、資料分析與雲端服務加速進入企業與公共部門，應用從文書生成、客服與知識搜尋，延伸到預測、風險辨識與流程輔助。城市治理涉及分散資料、行政流程與權責分工，AI能否發揮效益，取決於是否能對接第一線需求與既有業務流程。新北市政府2026年首度舉辦「2026新北市AI智慧城市黑客松競賽」，由五個局處提出實際市政命題，邀請青年及開發者提出解方，並由Amazon Web Services (AWS)提供雲端與AI技術支援，協助參賽團隊完成可展示的系統原型。

市府出題、AWS助攻  讓AI直接面對治理問題

「2026新北市AI智慧城市黑客松競賽」於9月12日至13日舉行決賽與頒獎，由青年局、教育局、法制局、交通局及地政局分別提出第一線業務挑戰，共吸引71組、245人參與，參賽者經28小時密集開發後，最終由5組團隊獲得各組優勝，市府後續也將進一步評估，推動競賽成果的實際落地可能性。

新北市副市長劉和然表示，公部門每天面對許多治理問題，部分工作受限於既有制度與作業方式，未必容易找到新的解決路徑，因此需要外部人才與不同觀點進入。這次競賽由政府提出實際問題，邀請青年、新創與技術團隊參與解題，再結合AI工具協助資料蒐集、分析與應用，希望為既有行政工作帶進更多可行的解法。

AWS台灣董事總經理王定愷指出，組織導入新技術需要由上而下推動、高階主管建立共識，同時提供足夠的工具、技術與訓練資源，最後還要真正投入實作。此次競賽的題目直接來自市府第一線治理需求，參賽團隊必須在有限時間內理解業務問題，再利用AI與雲端技術建立可以操作與展示的原型。

五組解方涵蓋交通、法務、地政、教育與青年政策

對公部門而言，AI能處理的工作也不限於內容生成。五組優勝方案分別切入交通調度預測、訴願文件處理、不動產估價審查、教保機構風險預警，以及青年資料整合，反映AI進入政府業務後，實際扮演的角色可能包括預測、辨識、資料整理、文件生成與決策輔助。

其中，交通局命題由「9月離去時叫醒我」團隊提出YouBike智慧調度方案。團隊取得交通局提供的六個月歷史資料後，希望找出各站點車輛進出規律，預測未來30、60、90甚至120分鐘的流入與流出量，讓管理端能在站點實際缺車或滿車前，提前安排現場調度。

該團隊使用AWS上的雲端虛擬伺服器 - Amazon EC2、ECR、ECS與物件儲存服務 Amazon S3處理運算、容器與資料儲存，並利用生成式AI託管平台Amazon Bedrock串接AI模型；若未來系統擴大，也規劃透過Amazon SageMaker AI進行完整模型訓練。

團隊成員認為，AI在其中一方面負責從大量歷史資料中找出人力短時間不容易發現的規律，另一方面也能隨資料累積持續改善模型。

法制局組優勝團隊「直接處理」則鎖定訴願案件審理流程。局處人員目前處理訴願文件、擬定草稿可能需花費數日，該團隊開發的「訴願審議AI輔助工作台系統」，結合RAG檢索增強生成與大型語言模型（LLM），先進行案件資訊整理與檢索，再由模型產生草稿，並透過另一套AI機制協助檢查生成內容，希望將草稿作業壓縮至5至10分鐘。這類應用主要是把重複性高的資料檢索、整理與初步撰擬交由系統處理，承辦人仍負責最終內容確認與法律判斷，以兼顧作業效率與行政責任。

地政局命題由「AI城市起風」團隊提出不動產估價案件審查工具取得優勝。不動產估價案件涉及查估書表、地圖以及大量數值計算，承辦人需要逐項比對資料，該團隊運用Amazon EC2與Amazon Bedrock開發審查系統，先以AI進行圖片與文件辨識，擷取文字及數字後，再依相關公式進行計算與交叉比對，最後產生可能需要再次檢查的審核結果，協助承辦人縮小人工查核範圍，也讓原本仰賴人工逐筆確認的作業流程，增加一層自動化篩選與輔助判讀機制。

教育局組優勝團隊「中之民」則將AI用於教保機構風險預警。該團隊整合政府公開財務資料、裁罰紀錄，以及新聞與社群相關資訊，利用自行訓練的模型搭配大型語言模型建立風險分數，希望協助主管機關辨識較需要關注的對象，再將有限的人力與查核資源優先投入風險較高的機構。

在這套架構中，大型語言模型主要負責新聞與社群內容分析，相關資料存放於Amazon S3，系統則部署在Amazon EC2，並透過Amazon Bedrock使用模型服務。 這類風險分數較適合作為預警與資源配置依據，後續仍須配合人工查核，確保判定的準確性。

青年局組優勝團隊「TheWeeklyBlend」聚焦政府常見的資料分散問題，整合人口、區域、薪資等公開資料，再利用AWS建立雲端架構與視覺化介面。此公開網站可供一般民眾查看青年相關資料，市府內部版本則增加政策判讀、資料分析與匯出功能，並依不同指標呈現高、中、低等風險層級，供局處進一步研判。

這套方案先將分散在不同來源的青年資料整理成可持續分析與更新的基礎，再透過視覺化與指標設計，協助局處掌握青年族群變化與政策需求，作為後續資源配置與政策研擬的參考。

串接技術與場域  推進AI實際應用

參賽團隊完成原型驗證後，市府團隊也實際檢視各項成果，其中已有作品展現相當程度的實用性，讓後續導入有了更具體的方向。接下來，相關局處將持續評估各項成果的應用可行性，並依實際業務需求檢視系統導入與後續應用方式，讓競賽原型有機會進一步銜接既有行政流程。

王定愷指出，AWS已在台灣設置本地基礎設施，本地部署環境有助於政府及企業處理資料落地與系統導入需求，也可支援後續AI應用的擴充與持續開發。新北市青年局也將串聯青創基地、顧問諮詢及創業輔導等資源，協助有意願的團隊延續開發，讓競賽成果有機會從原型進一步走向實際應用。

相較於單純的創意發想，「2026新北市AI智慧城市黑客松競賽」更強調真實問題、實際資料與技術操作，也提供雲端資源與實作環境。搭配賽前工作坊與技術支援，參賽者得以在28小時內完成資料分析、系統建置與原型開發，並實際運用AWS雲端與AI工具解決市政命題。

多數參賽團隊成員表示，這次經驗讓他們累積了實務解題與系統開發經驗，面對快速發展的AI應用，也更能掌握從需求理解、資料處理到系統實作的完整流程，為後續投入相關技術應用與職涯發展打下更扎實的基礎。