全美各地的消防部門都因文書工作而應接不暇。 

雖然消防員受過拯救生命和保護財產的訓練，但他們卻得花費無數小時彎腰伏在電腦前，憑記憶或零散的筆記，手動抄錄事故細節。 

全美每年接獲近兩億五千萬通911報案電話，平均每小時約27,400通，每分鐘則有456通。其中，火災緊急報案佔911報案總數的相當大比例，平均每30秒就有一通。這些事件的紀錄工作已瀕臨崩潰邊緣。

然而，這套數十年前設計的現有手動報表系統，卻未能跟上服務需求這股爆炸性增長的步伐。

所幸，現代人工智慧技術具備諸多優勢，能讓消防部門重返當代社會，並終於為消防服務中最棘手的挑戰之一，提供了一項切實可行的解決方案。

文書工作負擔正壓垮消防及緊急醫療服務的運作

當今的消防部門面臨著沉重的行政壓力，這些壓力遠遠超出了消防局本身的範圍。 

每起建築物火災、醫療緊急事件、車輛事故及危險物質事故，均需為多個相關方提供詳細的文件記錄，包括：國家火災事件通報系統（NFIRS）、各州通報機構、保險公司、法務部門，以及緊急醫療服務（EMS）的帳務系統。

「文書作業不過是種必要之惡，」拉伯克消防救援隊的中尉布雷迪・羅賓內特表示。 「因此，如果我們能利用人工智慧來完成約 90% 的文書工作，而我們只需進行最後的潤飾和少量修正，我認為這將是一項巨大的進步。我認為這將有助於提供更好的病患照護。」 

說實話，接受過急診醫學訓練的人之所以從事這份工作，是因為他們想幫助他人。

然而，消防員（以及其他緊急救援人員，例如救護人員和警察）可能有高達30% 的時間都花在手動撰寫報告上，而且往往是在事件發生數小時後才著手處理，屆時細節已逐漸淡忘，記憶也因隨後的出動任務而變得模糊不清。

此外，各大城市的許多部門也實行24 小時輪班制，撰寫報告的負擔更會加劇睡眠不足與壓力。

面對複雜的事件，挑戰也隨之加劇。 

一場單一建築物的火災可能需要：

• 事件基本資訊（地點、時間、天氣狀況）
• 火災模組詳情（起因、起火點、撲滅方法）
• 設備部署與人員配置
• 傷亡資訊與傷勢報告
• 財產損失計算
• 若已提供醫療處置，則須填寫緊急醫療服務（EMS）病患照護紀錄

每個模組都要求嚴格遵循 NFIRS 分類系統進行編碼，其中包含數百項數據要素，必須準確填寫，以確保符合規範並避免影響補助款的發放。

為何 NFIRS 如今比以往任何時候都更為重要

該 國家火災事件通報系統 不僅僅是官僚主義的例行公事——它是全美各地消防部門進行數據驅動決策的基礎。NFIRS 數據使各部門能夠：

• 追蹤並管理裝備部署、人員調度及傷亡趨勢
• 記錄該部門從滅火到降低社區風險等各項活動
• 透過分析事件模式、應對時間及資源分配，預測未來可能出現的問題
• 透過全面的行動後分析，支持培訓與學習
• 應以具體的績效指標來佐證補助款申請

超過 22,000 美國消防部門目前參與 NFIRS，使其成為全球最大的火災事件資料庫。 

但情況日益緊迫：NFIRS 將於 2026 年 2 月停止運作，並過渡至新的「國家緊急應變資訊系統」（NERIS）。這項轉型對各部門而言，既是現代化其通報工作流程的挑戰，也是契機。

這意味著所有 NFIRS 資料必須在 2026 年 1 月 31 日之前提交。貴單位準備好了嗎？

是否符合 NFIRS 規範，將直接影響能否獲得聯邦資金。 

雖然申請「消防員援助補助金」並非強制性要求，但受補助單位必須在整個補助執行期間持續向國家消防事件報告系統（NFIRS）提交報告，否則可能面臨補助金額調整的風險。 

鑑於每年數百萬美元的「援助阿富汗基金」（AFG）撥款岌岌可危，準確且及時的報告已成為任務的關鍵。

傳統報導在消防員身上為何失效

目前的手動報表系統所引發的連鎖問題，其影響遠不止於行政上的不便：

不一致且耗時的謄寫工作 

手動轉錄音訊錄製內容、手寫筆記或憑記憶回溯，會導致顯著的變異性。 

警員 A 可能會描述一棟「兩層樓高的木造住宅，Alpha 側可見輕微煙霧」，而警員 B 則將同一棟建築稱為「可見煙霧的住宅建築」。 

這些不一致之處使趨勢分析與統計報告變得複雜。

分析能力有限 

紙本或基礎數位系統幾乎無法分析事件數據，以找出規律、發掘培訓機會或制定預防措施。消防部門雖蒐集了大量運作數據，卻缺乏將資訊轉化為可付諸行動的洞見的工具。

延遲通報會造成積壓 

在繁忙時期，隨著人員接連處理後續通報，報告便不斷堆積。事件發生與記錄之間的延遲越長，報告的準確性和詳盡程度就越低。部分部門的報告積壓甚至長達數週或數月，這不僅造成合規風險，更導致營運上的盲點。

資源配置失當 

文件品質不佳會阻礙補助申請、預算說明及策略規劃。若缺乏全面且準確的事件資料，各部門將難以證明其營運成效或對社區的影響。

人工智慧：現代消防部門的變革力量

人工智慧正徹底改變消防部門的運作模式，其中事故報告的自動化更是這場變革的先鋒。

 現代人工智慧系統能夠處理調度音訊、現場通訊及結構化資料輸入，據此生成符合 NFIRS 合規標準的全面性初稿報告。

1. 生成報告初稿

• 先進的語音轉文字人工智慧系統能即時擷取並轉錄調度通訊、火場無線電通訊，以及緊急醫療服務（EMS）的病患照護互動內容。自然語言處理演算法能理解消防術語、醫療程序及戰術行動，進而生成結構化的事件敘述。
• 基於消防服務數據訓練的AI 引擎，能自動將適當的代碼、分類及數據元素填入符合 NFIRS規範的模組中。一份若以人工方式完成可能需耗時 45 分鐘的報告，現在能在 2 分鐘內生成初稿，供審閱並完成定稿。
• 針對 64% 的呼叫 ，AI 系統 能將救護人員的語音筆記轉化為符合規範的病患照護報告，其中包含正確的醫療編碼、治療依據及帳單支援。此舉 不僅能提高給付率，同時減少理賠拒付與處理延誤。

2. 可搜尋的結構化筆記

• 即時記錄系統的人工智慧系統會建立事件應變行動的詳細時間軸，涵蓋從最初派遣、現場控制到最終撤離的整個過程。每項戰術決策、資源調度及行動里程碑，皆會附上時間戳記與人員配置資訊予以記錄。
• 經過優化的可稽核結構化資料格式，可實現對事故歷史紀錄的快速檢索。消防局長透過查詢全面的事故資料庫，能迅速辨識培訓需求、表現趨勢或安全隱患。
• 當人工智慧生成的報告能完整記錄詳細的戰術資訊時，訓練整合的行動後檢討便能更有效率。訓練官可利用可搜尋的事件資料，設計逼真的情境，並針對特定狀況找出最佳實踐方案。

3. 卓越的準確性與一致性

• 即時細節擷取人工智慧系統透過在事件發生時即時處理資訊，有效解決了「記憶淡忘」的問題。諸如應變時間、人員調度及戰術決策等關鍵細節，皆會搭配精確的時間戳記與情境資訊一併記錄。
• 標準化的AI報告系統可確保所有班次及人員在術語、格式及資料分類方面保持一致。此標準化措施不僅能提升資料品質，更能針對數月或數年的事件資料進行具實質意義的趨勢分析。
• 品質保證自動化：在報告定稿前，機器學習演算法會識別潛在的資料不一致、資訊遺漏或編碼錯誤。此舉可減少合規違規情況，並提升整體文件品質。

好處遠不止於節省時間

雖然將文件編製時間縮短50% 或更多能帶來立竿見影的營運效益，但由人工智慧驅動的報告系統，更能為消防部門的各項運作帶來顛覆性的改善：

• 更快的處理速度，更高的應變準備度——當報告能自動生成時，各部門便能消除文件積壓，確保人員能投入培訓、預防活動及緊急應變工作。工作團隊能更快恢復運作，從而提升整體系統的運作能力。
• 資源優化——全面的事故數據有助於更精準地部署消防車輛、制定人力配置決策，以及規劃互助支援計畫。消防局長可運用人工智慧生成的分析結果，根據實際出動模式與績效指標，優化應變策略與資源分配。
• NFIRS 與 NERIS 準備工作——人工智慧系統確保持續符合現行 NFIRS 要求，同時協助各部門為 2026 年的 NERIS 過渡做好準備。自動化品質檢查可避免造成高昂成本的合規違規問題，並防止補助款申請出現複雜狀況。
• 提升帳單精準度——針對緊急醫療服務（EMS），由人工智慧生成的病患照護報告包含正確的醫療代碼、治療依據及詳盡的臨床敘述，不僅能最大化給付金額，同時減少帳單錯誤與理賠遭拒的情況。
• 行動後檢討——由人工智慧生成的報告提供詳盡的戰術資訊，有助於進行徹底的行動後檢討。訓練官可依據全面的作戰數據，辨識成功的策略、待改進之處以及新興的挑戰。
• 模式識別——機器學習演算法能從多起事件中辨識出趨勢，從而凸顯出個別報告中可能無法顯現的培訓需求、設備問題或安全隱患。這種主動式方法有助於提升部門的整體應變準備度與運作效能。
• 知識傳承——詳盡的事故紀錄不僅能保存機構知識，更有助於不同班次及世代消防員之間的知識傳承。從複雜事故中汲取的重要經驗教訓將被完整記錄，並建立可檢索的資料庫，供日後參考。

結論

正如羅賓內特中尉所言：「如果我們能利用人工智慧來完成約 90% 的文件工作，而我們只需介入進行最後潤飾和稍作修正，我認為這將是一項巨大的進步。」

這就是未來：人工智慧負責處理例行文書工作，讓消防員能專注於最重要的任務——拯救生命與保護財產。隨著 2026 年 NERIS 系統的轉換日益臨近，人工智慧驅動的系統不僅能帶來立竿見影的效益，更能確保無縫銜接地符合規範。

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