في عصر تطور الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، أصبحت طرق تخصيص الموارد تعتمد بشكل متزايد على استهداف خوارزمي يرتكز على تقييم المخاطر المتوقعة. تمثل هذه الأساليب حلاً أسرع وأقل تكلفة مقارنةً بالإجراءات التقليدية التي تتطلب التحقق المباشر من وضع الأفراد. ومع ذلك، لا يمكن للوصول إلى الاحتمالية الحقيقية للتعرض للخطر أن يقضي على مشكلة سوء التخصيص، حيث إن عدم اليقين العشوائي في حالة التعرض للخطر لا يمكن تقليله.

في هذا العمل البحثي، نستكشف كيفية دمج الفحص مع الاستهداف الخوارزمي ضمن إطار تخصيص من مرحلتين. حيث يتم في المرحلة الأولى فحص النتائج الحقيقية لجزء من الوحدات، قبل أن تنتقل المرحلة النهائية لتخصيص الموارد ضمن ميزانية محددة.

لقد أظهرنا أن الاستراتيجية المثلى تتمثل في فحص الوحدات في حدود التخصيص الخوارزمي، مع استهداف الوحدات التي تواجه أعلى المخاطر مباشرة. علاوة على ذلك، قمنا بتحديد متى تتكامل عملية الفحص مع الاستهداف الخوارزمي أو تتنافس فيما بينهما: حيث تزداد المكاسب الكفاءة من الفحص كلما زاد عدم اليقين العشوائي في السكان.

نقدم أمثلة توضيحية من برامج حماية اجتماعية تعتمد على الدخل وتطهير الأرض من الألغام الإنسانية في كولومبيا، حيث يمثل التوتر بين تكاليف الفحص وكفاءة التخصيص نقطة محورية تتطلب اهتمامًا خاصًا.