法律扶助基金會（法扶）過去主要依賴經驗、直覺和工作人員的努力來分配資源及提供法律服務。為了更有效地將資源分配給真正需要的弱勢群體，特別是在偏遠地區，法扶開始與商業分析軟體服務商 SAS 合作，透過「Data for Good」專案進行數據分析，旨在找出潛在的需求缺口並改善服務覆蓋率。這種轉變代表法扶從傳統的、以人為本的資源分配方式，轉向更科學、更精確的數據導向模式。
透過 SAS 資料科學家的協助，法扶的數據分析結果顯示，烏來山區的原住民案件申請覆蓋率明顯高於其他地區。深入調查發現，這是因為當地教會與原住民社群有著密切的互動，成為資訊傳播和轉介的重要管道。教會在其中扮演了關鍵角色，協助傳播法律扶助的相關資訊，並將有需求的個案轉介給法扶，進而提升了案件申請的覆蓋率。這一發現突顯了數據分析在揭示隱藏模式和地區差異方面的價值。
這個案例讓法扶意識到，與在地具影響力的組織（如教會）合作，往往能更省力且有效地提升服務覆蓋率。此外，法扶也了解到結合內部數據與外部數據（如衛福部的中低收入戶資料、原民會的原住民人口資料等），能從更多元的角度分析問題，更全面地掌握需求樣貌。數據分析不僅幫助法扶找到過去未曾注意到的需求缺口，也促使其調整策略，例如授權各分會針對數據顯示的問題點採取相應措施，取代過去一體適用的做法，從而更有效地運用資源，提升服務效率。簡而言之，數據分析讓法扶的資源分配更加精準，更能滿足不同地區的實際需求。
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