英國想打通 AI 治國的任督二脈，蓋國家資料庫將如何顛覆公共服務？
在人工智慧成為全球各國政府數位轉型核心議題的當下，英國政府提出的「國家資料庫（National Data Library, NDL）」構想，不僅是一項資料整併工程，更標誌著公共治理的轉向。
NDL 旨在整合五項高影響力的公共資料集，涵蓋醫療、社福、就業等關鍵領域，藉此推進數據驅動的公共服務創新與推進政策效率。這項計畫的本質，不只是技術架構的選擇，更是一場跨部門協作文化、數據治理邏輯與公民信任機制的深層重構。
英國國家資料庫的架構爭論
NDL 的架構模式尚未定案，但圍繞其建構方式的討論已揭示出不同國家治理文化與信任機制的深層分歧。
一方主張應建構一個集中儲存的資料庫，藉由統一標準與集中治理來確保資料一致性與應用效率；而另一方則主張採取「聯合平台（Federated Platform）」的方式，讓資料維持分散儲存，但透過平台實現橫向整合與動態存取。
英國生物銀行（UK Biobank）是集中式儲存的成功範例。該機構蒐集了逾 50 萬名志願者的健康資料，並提供給學術、企業、慈善機構與政府研究單位存取權。其成功不只來自技術，更來自高透明度的授權流程與強化公民隱私保障的制度設計，建立了公眾對資料用途的信任。
相對而言，愛沙尼亞的 X-Road 平台則展現了去中心化資料架構的高度效率與彈性。X-Road 是該國數位身份認證系統的技術基礎，透過資料在機關間的即時交換，實現「只提供一次（Only Once Principle）」的理念；也就是說，公民的資料只需輸入一次，系統就能在不同部門之間自動同步更新，大幅降低行政成本並提升使用者體驗。這種設計強調互通性、安全性與使用者導向，成為國際間去中心化資料治理的重要參考樣本。
英國國家資料庫的「品質升級」挑戰
英國國民健保體系 NHS，正是 NDL 整合挑戰的縮影。作為全球最大健康資料庫，NHS 擁有龐大的臨床與患者資料，但資料長期分散於不同醫療機構、地區與部門之中，格式不統一、品質參差，形成「資訊孤島」。這不僅降低資料可用性，也使政策與臨床決策難以依賴準確、即時的數據。
為解決這一問題，英國推動建構「聯合資料平台（Federated Data Platform, FDP）」，作為跨機構協作與資料即時分析的核心機制。FDP 收集區域醫療資料，支援各地醫院間的協作，提高照護效率並降低重複就醫風險。除此之外，還可透過 NHS App 讓公民存取整合後的單一健康紀錄，形成以個人為中心的醫療照護體系。這樣的設計不僅能提升病患照護品質，也有潛力大幅降低整體醫療系統成本。
然而，單靠資料匯集並不足以解決問題。主檔資料管理（MDM）模型面對的最大挑戰，是資料品質不穩與匹配誤差頻仍，尤其在姓名拼寫、住址異動等情境下容易產生重複或錯誤紀錄。為此，NDL 建議導入「實體解析（Entity Resolution, ER）」模型，整合來自不同系統的資訊，大幅提升匹配精確度並減少工程成本。這對資料高度變動、更新頻繁的公共部門而言，尤為重要。
英國國家資料庫能否串聯跨部門數據金礦？
NDL 的最大潛力，不止於改善單一部門的數據應用，而在於開啟跨部門情境式資料共享的可能。例如，若能串聯 NHS 健康資料與就業資訊，就可探索健康狀況與社會經濟狀態之間的因果關係，為政策制定提供更具體、結構性的參考依據。不僅如此，這也能讓失業救助或長照補助的核發更為準確，透過預測式分析有效打擊詐欺，提升社會資源分配的效率與公正性。
此外，隨著醫療邁向個人化、基因化診斷與分層治療，NDL 有潛力進一步納入基因定序、穿戴裝置、生理監測等多源資料，發展高度客製化的醫療決策支援系統。例如，英國目前已有七個基因實驗室中心在進行分散式基因檢測，讓地方醫院也能迅速取得基因分析結果，縮短診斷時程、降低醫療成本。若這些資料能安全整合進 NDL，將為 AI 在精準醫療上的應用鋪設理想平台。
AI 時代的政府進化：AI 驅動公部門的數位治理
從本質上看，NDL 不僅是一個資料整併計畫，更是一次深層的政府治理革新。它挑戰的並不僅僅是技術選擇，而是資料文化的重構、跨部門協作機制的重啟與對公民信任機制的再建設。
在 AI 時代，資料不再只是被動的行政紀錄，而是公共價值創造的基礎資產。政府能否在保障隱私前提下，將分散於各部會的高價值資料轉化為策略資產，將決定其在數位治理上的主導能力。
英國國家資料庫的規劃歷程，也反映出全球性的共同課題：在 AI 驅動的政策時代，公部門如何同步達成三大目標「提高資料品質、維持架構彈性、促進跨部門可操作性」；在這三者之間取得平衡，也正是 NDL 能否成功的關鍵所在。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《techradar》、e-Estonia，首圖由 ChatGPT AI 生成
（責任編輯：鄒家彥）