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Brian Impact Foundation 借助 Claude 寻找下一代社会创新者
Brian Impact Foundation 面临高效审查大量奖学金申请者的挑战，单年申请者超过 20,000 人。为解决这一问题，他们采用了强大的 AI 工具 Claude，从而简化了申请审查流程。这一方法不仅使每位候选人的审查次数增加了三倍，还显著提升了选拔过程的公平性。结果，基金会能够识别并支持多样化的社会创新者，最终为社会变革的未来领导者营造了更具包容性的环境。
审查候选人数
20,000
来源披露
每候选人审查次数
3倍
来源披露
01
业务背景
Brian Impact Foundation 面临高效审查大量奖学金申请者的挑战，单年申请者超过 20,000 人。为解决这一问题，他们采用了强大的 AI 工具 Claude，从而简化了申请审查流程。这一方法不仅使每位候选人的审查次数增加了三倍，还显著提升了选拔过程的公平性。结果，基金会能够识别并支持多样化的社会创新者，最终为社会变革的未来领导者营造了更具包容性的环境。
02
遇到的问题
基金会团队仅13人管理数百万美元赠款，审查奖学金申请者时因时间和资源有限，难以公平且充分地评估大量非结构化申请数据，单年申请者超20,000人。
03
AI 解决方案
构建名为BEES（Benevolence Enhancing Expert System）的平台，使用Claude从开放网络收集社会问题与创新相关数据，由Claude提取潜在候选人并生成易读摘要；用于识别候选人与审查申请，借助Claude长上下文窗口处理大量新闻文章等非结构化数据。
04
实施结果
审查候选人数：20,000（100倍）
每候选人审查次数：3倍（3倍）
05
风险与边界
未披露
““Even though you try your best to go through every candidate in a very equitable way, you run out of time and resources,””
Soomin Syd Kim · project director at Brian Impact Foundation
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。