Untuk Perbincangan Bersama Majlis Agama Islam Wilayah Persekutuan
Lebih daripada soal model atau sistem. Ini tentang merangka seni bina operasi yang melancarkan penerimaan permohonan, mengetatkan kawalan, dan mengupayakan pegawai — dengan keputusan kelayakan dan pertimbangan syariah kekal mutlak di tangan manusia.
Pendakwah Teknologi
Majlis Agama Islam Wilayah Persekutuan (MAIWP)
Bahan Perbincangan, Tidak Mengikat
Premis · Sudut Pandang
Pendekatan yang lebih sesuai bukanlah membina sistem AI yang menentukan siapa layak menerima zakat." Usul yang lebih kukuh — dan lebih mudah diterima JTISA, JDN, serta Jawatankuasa Hukum Syarak — berbunyi seperti berikut.
MAIWP boleh mempertimbangkan pendekatan operasi yang diperkasa AI untuk: melancarkan penerimaan permohonan, mengetatkan kawalan terhadap penipuan, dan memberi pegawai sokongan keputusan yang lebih baik — sambil mengekalkan kuasa muktamad terhadap kelayakan dan pertimbangan sensitif syariah di tangan manusia.
Apa yang ini bukan. Ini bukan permintaan untuk membina skor "kelayakan asnaf" berasaskan model legap. Pendekatan sebegitu bertentangan dengan prinsip JDN (yang secara eksplisit melarang social scoring), kerangka MOSTI AIGE, dan asas hukum syarak yang menentukan takrifan asnaf.
AI membantu mengurus kerja yang berulang seperti menyusun dokumen dan semakan awal, manakala keputusan penting tetap dibuat oleh pegawai.
Satu sumber rujukan untuk peraturan, pekeliling, dan kriteria Had Kifayah, dicapai melalui capaian semula — bukan tafsiran peribadi.
Pengesanan pertindihan, identiti berulang, dan corak luar biasa, bagi menyokong kerja siasatan — bukan menggantikannya.
Sokongan keputusan, bukan penggantian keputusan. Setiap output AI boleh disangkal, ditelusuri, dan diaudit oleh manusia.
Asas · MAIWP Hari Ini
Berdasarkan Laporan Tahunan 2024, MAIWP sudah berada di fasa pengoptimuman peringkat kedua, bukan penggunaan digital kali pertama. Perbincangan sewajarnya berkisar tentang tadbir urus berskala — bukan asas pendigitalan.
MAIWP sudah mempunyai Jawatankuasa Transformasi Digital, peranan CDO yang tertakrif secara formal, dan sistem operasi sedia ada seperti Asnaf Care, FIXIT, serta portal awam. Asnaf Care secara khusus disebut mengurangkan ralat manusia dan risiko penipuan, dengan storan kini beralih ke cloud.
RMK13 menyasarkan 95% perkhidmatan Kerajaan Persekutuan ditawarkan sepenuhnya dalam talian secara hujung-ke-hujung. Pendekatan tanpa kertas untuk transaksi ringkas bermula Februari 2026. JDN telah menerbitkan Garis Panduan Penggunaan AI Sektor Awam, melancarkan kotak pasir AIaaS, dan menyelaras Akta 864 serta MyGDX demi perkongsian data merentas agensi.
Bidang · Cadangan Utama
Setiap satu boleh dijustifikasikan dari segi nilai operasi, kos pelaksanaan, dan keselarasan dengan postur tadbir urus JDN. Disusun menurut tahap keyakinan — dari yang paling tinggi ke yang paling memerlukan persiapan data.
Keyakinan Tertinggi · Titik Permulaan
Permohonan zakat hadir bersama pelbagai dokumen separa berstruktur: kad pengenalan, slip gaji, surat sewa, bil utiliti, surat doktor, surat sekolah, penyata bank. AI mengekstrak medan, mengelaskan jenis dokumen, mengesan halaman yang tertinggal, dan menghalakan kes untuk semakan. Ini titik permulaan yang paling rendah risiko dan paling tinggi pulangannya.
UiPath menyokong pengesahan oleh pegawai validation, sesuai untuk dokumen sensitif yang perlu pengesahan pegawai sebelum kes diteruskan.
Nilai Tinggi · Risiko Sederhana
Pembantu berasaskan capaian semula yang berakar pada peraturan MAIWP, takrifan asnaf, syarat-syarat am bantuan zakat, dan pengiraan Had Kifayah. Pegawai bertanya, sistem menjawab dengan rujukan sumber. Pemohon pula mendapat panduan tentang skim yang sesuai, dokumen yang diperlukan, dan status permohonan. Tidak membuat keputusan kelayakan — hanya panduan, pengelasan, dan penjelasan.
Panduan JDN secara eksplisit menyenaraikan service chatbot sebagai kategori risiko yang lebih rendah, sesuai untuk penggunaan awal.
Berguna · Memerlukan Disiplin Reka Bentuk
AI membantu pegawai mengenal pasti permohonan tidak lengkap, menganggar bukti yang masih diperlukan, mengelompokkan kes serupa, dan menyusun keutamaan mengikut kesegeraan, keperluan perubatan, atau kerentanan isi rumah. Apa yang AI tidak buat: menghasilkan skor "kelayakan" yang legap. Corak reka bentuk yang selamat ialah peraturan bersama AI: enjin peraturan untuk ambang kelayakan yang jelas, AI hanya untuk mengekstrak, meringkas, dan triage.
Awas: jika kedudukan AI menjadi "penerimaan lalai," ia bertukar menjadi keputusan tanpa diiktiraf sebagai keputusan.
Selaras Trajektori Sedia Ada
Asnaf Care MAIWP sudah dikaitkan dengan pengurangan risiko penipuan dan ralat manusia. Langkah seterusnya yang munasabah ialah pengesanan berskala: penerima berganda merentas skim, penggunaan semula identiti dan butiran perhubungan yang mencurigakan, tuntutan berulang dengan dokumen sokongan luar biasa, anomali di pihak penyedia perubatan, dan pola pengeluaran yang ganjil.
Kategori AI yang paling matang dalam pentadbiran awam, berbekalkan sejarah pelaksanaan yang panjang dan pulangan ROI yang terbukti.
Strategik · Melangkaui Perkhidmatan Reaktif
MAIWP masih bergantung pada kaunter PAZA fizikal, Skuad Jejak Asnaf, dan kaunter bergerak. Saluran digital belum menghapuskan keperluan outreach lagi. AI boleh mengenal pasti kawasan dengan kadar permohonan rendah berbanding petunjuk keperluan, meramal permintaan bermusim, mengutamakan lawatan lapangan, dan mengukur intervensi mana yang berjaya memindahkan isi rumah daripada bantuan kepada pemulihan.
Memerlukan persiapan data yang lebih matang — wajar sebagai aliran kerja ketiga selepas dua inisiatif awal teras.
Inventori · Senarai Aplikasi
Setiap bidang diperincikan kepada aplikasi spesifik yang boleh dibincang secara berasingan, dipilih, dan diutamakan dalam sesi diagnostik. Inventori ini sebagai rujukan perbincangan — bukan komitmen melaksanakan kesemuanya.
Seni Bina · Lapisan Keupayaan AI
Usul yang paling boleh dipertahankan bukanlah pembelian SaaS tunggal. Sebaliknya, seni bina hibrid sektor awam: bermula dengan kotak pasir AIaaS JDN sebagai pintu masuk, seterusnya membina ke atas dalam empat lapisan yang berbeza.
Mengekstrak teks, jadual, tandatangan, dan medan dari dokumen permohonan separa berstruktur.
RAG dan capaian semula berasas untuk pembantu pegawai dan pembantu pemohon. Tanpa halusinasi, dengan rujukan sumber.
Pengesanan pertindihan, corak penipuan, pola pengeluaran luar biasa, dan anomali penyedia.
Pemantauan berterusan untuk perubahan model, bias, dan output tidak selamat. Bukan tambahan pilihan — ini keperluan teras.
Untuk perkongsian data dan pengesahan, MyGDX dan Akta 864 lebih penting daripada model itu sendiri. Nilai sebenar dalam operasi bantuan masa depan bukan terletak pada model yang mengagumkan, tetapi pada akses yang sah kepada data yang boleh dipercayai — demi pengesahan dan penyelarasan kes.
Pagar · Governance & Syariah
AI dalam konteks zakat bukan semata-mata masalah teknikal. Ia adalah persoalan keagamaan, perundangan, etika, dan operasi sekaligus. Setiap pagar di bawah perlu dipenuhi sebelum penggunaan dalam persekitaran sebenar.
Pagar 1
Takrifan asnaf di Wilayah Persekutuan ditetapkan oleh Jawatankuasa Hukum Syarak. Syarat am bantuan zakat (Muslim, warganegara, bermastautin sekurang-kurangnya setahun, tertakluk pada Had Kifayah) adalah jelas. AI tidak boleh dibenarkan mentakrifkan semula siapa asnaf, atau menggantikan kerangka syariah dengan model legap.
Sokongan keputusan, bukan automasi doktrinPagar 2
MOSTI AIGE menetapkan tujuh prinsip: keadilan, kebolehpercayaan dan kawalan keselamatan, privasi dan sekuriti, keterangkuman, ketelusan, kebertanggungjawaban, dan mengejar manfaat dan kebahagiaan insan. JDN menambah pendekatan berasaskan risiko, dengan pemarkahan sosial dilarang secara nyata. Inilah sebab utama untuk tidak membina skor "kebernilaian asnaf" yang menjadi penentu tersembunyi bantuan.
MOSTI AIGE JDN Public Sector AIPagar 3
PDPA Malaysia tidak terpakai kepada Kerajaan Persekutuan dan Kerajaan Negeri, manakala Akta 864 menyediakan kerangka perkongsian data sektor awam yang lebih baharu. Status MAIWP sebagai badan berkanun persekutuan di bawah Akta 505 perlu dikukuhkan dengan pengesahan perundangan. Panduan Pesuruhjaya PDP berkenaan DPO, DPIA, dan pembuatan keputusan automatik memberikan asas kawalan yang munasabah.
Akta 864 MyGDX PDPA GuidancePagar 4
Jejak audit untuk apa yang model ekstrak, peraturan yang mencetuskan cadangan, apa yang pegawai semak, dan keputusan akhir yang diambil. Pemantauan berterusan untuk perubahan model, ralat, bias, dan output tidak selamat. Ini bukan kemewahan teknikal — inilah yang menjadikan AI boleh dipertahankan dalam persekitaran agihan bantuan.
Jejak audit penuh Pemantauan perubahan modelPelibatan · Pendekatan Penerokaan
Pendekatan yang paling boleh dipercayai bukanlah mengemukakan model besar, tetapi sesi diagnostik berstruktur diikuti dua inisiatif awal yang fokus. Urutan ini selaras dengan corak yang diperhatikan OECD dalam sektor perlindungan sosial serta postur AI JDN yang lebih berhati-hati.
Bersama pegawai MAIWP, MAIWP boleh memetakan aliran kerja agihan secara hujung-ke-hujung, mengenal pasti jenis dokumen bervolume tinggi, mentakrifkan titik keputusan perundangan dan syariah, menyemak saluran perkongsian data sedia ada termasuk MyGDX, dan memilih metrik kejayaan: masa-ke-semakan-pertama, peratusan permohonan tidak lengkap yang ditangkap di pintu masuk, isyarat pertindihan, masa pegawai yang dijimatkan, kepuasan pemohon.
Penerokaan projek rintis pada satu skim bantuan, contohnya bantuan persekolahan atau bantuan perubatan. AI mengekstrak medan, mengelaskan dokumen, mengesan kehilangan, dan menghalakan kes untuk semakan pegawai. Dibina di atas kotak pasir AIaaS JDN sebagai permulaan rendah geseran. Output diukur berbanding garis dasar manual.
Pembantu berasaskan RAG yang membantu pegawai menjawab soalan tentang skim, syarat, Had Kifayah, dan status permohonan. Setiap jawapan disertakan dengan rujukan sumber. Tiada keputusan kelayakan — hanya panduan dan penjelasan. Pagar diaktifkan dari hari pertama bagi menapis maklumat sensitif dan output tidak selamat.
Apabila MAIWP sudah memperoleh data yang lebih bersih daripada Fasa 1 dan jejak peristiwa yang lebih jelas, pengesanan anomali dapat dilaksanakan dengan keyakinan yang lebih tinggi. Selaras dengan trajektori Asnaf Care yang sedia mengurangkan ralat manusia dan risiko penipuan — ini adalah pengembangan yang munasabah.
Konteks · National Alignment
Usul pihak yang terlibat tidak terapung. Ia berdiri di atas infrastruktur, perundangan, dan dasar kebangsaan yang sudah pun dilaksanakan atau diumumkan secara terbuka.
Rancangan Malaysia ke-13
JDN menyatakan perkhidmatan kerajaan hujung-ke-hujung sebagai instrumen teras RMK13, dengan sasaran 95% perkhidmatan Persekutuan ditawarkan sepenuhnya dalam talian. Pendekatan tanpa kertas untuk transaksi ringkas bermula Februari 2026.
JDN AI Guidelines
Tujuh prinsip: privacy, transparency, accountability, fairness, inclusivity, reliability, sustainability. Pendekatan berasaskan risiko. Service chatbot adalah contoh risiko lebih rendah. Social scoring dilarang secara eksplisit.
JDN AIaaS Sandbox
Membolehkan agensi meneroka, menguji, dan membangunkan solusi AI berhubung masalah sebenar. Panel termasuk AWS, Google, Microsoft, dan TM. Setakat Disember 2025, 40 permohonan sandbox daripada 16 agensi awam diterima.
Akta 864 (2025)
Berkuat kuasa 28 April 2025. Meliputi perkongsian data melibatkan agensi Kerajaan Persekutuan dan Badan Berkanun Persekutuan yang ditubuhkan di bawah undang-undang persekutuan. Asas perundangan untuk orchestration kes merentas agensi.
MyGDX
Ekosistem selamat untuk perkongsian data sulit dan terbuka antara agensi dan badan berkanun. Rujukan sumber autentik. Kawalan keselamatan termasuk MyGPKI dan SSL/TLS. Kategori perlindungan sosial sudah ada dalam katalog API.
MOSTI AIGE
Tujuh prinsip AI dipercayai dan bertanggungjawab di peringkat kebangsaan: fairness, reliability safety and control, privacy and security, inclusiveness, transparency, accountability, dan pursuit of human benefit and happiness.
Potensi AI dalam pengurusan bantuan zakat tidak semestinya bermula
dengan sistem yang kompleks. Banyak nilai boleh dicapai melalui
penggunaan yang sederhana tetapi praktikal seperti semakan dokumen,
bantuan carian maklumat, pengesanan pertindihan, dan sokongan kepada
pegawai barisan hadapan.
Institusi seperti MAIWP berada dalam kedudukan yang baik untuk mula
meneroka penggunaan AI secara berperingkat, dengan kawalan tadbir urus
yang jelas dan keputusan akhir kekal di tangan manusia.
Gunakan AI untuk mengurangkan kerja manual dan mempercepat proses semakan
Mulakan dengan kes penggunaan yang kecil, jelas, dan mudah diaudit
Ringkasan eksekutif, peta jalan inisiatif awal, daftar risiko awal