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美国公民及移民服务局 行政上诉办公室 非先例决定
案号：41001729 日期：2026年2月19日
对服务中心运营处（SCOPS）决定的上诉
表格 I-140，外籍工人移民申请（国家利益豁免）
申请人寻求基于就业的第二优先（EB-2）移民分类，作为持有高级学位的专业人士，并寻求对此分类所附职位offer要求的国家利益豁免。参见《移民与国籍法》（本法）第203(b)(2)条，8 U.S.C. § 1153(b)(2)。
服务中心运营处（SCOPS）驳回了该申请，认定申请人符合持有高级学位的专业人士分类资格，但未能证明豁免所需职位offer、进而豁免劳工证将符合国家利益。现本事项依8 C.F.R. § 103.3上诉至本办公室。
申请人负有以优势证据证明资格的举证责任。Matter of Chawathe, 25 I&N Dec. 369, 375-76 (AAO 2010)。本办公室对本案问题进行重新审查（de novo）。Matter of Christa's, Inc., 26 I&N Dec. 537, 537 n.2 (AAO 2015)。经重新审查，本办公室将驳回上诉。
一、法律
为符合基础EB-2签证分类资格，申请人必须证明其为高级学位专业人士或科学、艺术或商业领域具有特殊能力的人士。本法第203(b)(2)(A)条。
高级学位是指任何高于学士学位的美国学术或专业学位或外国同等学位。8 C.F.R. § 204.5(k)(2)。美国学士学位或外国同等学位加上该专业领域五年逐步提升的经验，等同于硕士学位。同上。
如果申请人确立了基础EB-2分类的资格，则必须进而证明其值得行使自由裁量权，豁免职位offer要求，且该豁免符合“国家利益”。本法第203(b)(2)(B)(i)条。Matter of Dhanasar, 26 I&N Dec. 884, 889 (AAO 2016)提供了审理国家利益豁免申请的分析框架。Dhanasar案指出，美国
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公民及移民服务局（USCIS）可行使自由裁量权，1 在申请人证明以下事项时授予国家利益豁免：
- 拟议事业既具有实质价值又具有国家重要性；
- 该个人处于有利地位以推进其拟议事业；以及
- 权衡之下，豁免职位offer要求将有利于美国。
同上。
二、分析
SCOPS认定申请人符合持有高级学位的专业人士资格。2 唯一需要确定的问题是，申请人是否已证明豁免职位offer要求、进而豁免劳工证将符合国家利益。
提交申请时，申请人在中国……l_____的……l_____担任研发经理。他表示其“拟议事业是为保险风险评估、理赔处理和信息系统的开发与实施先进的人工智能（AI）和机器学习解决方案，以提高美国保险业的效率、准确性和安全性，同时降低成本并改善客户服务交付。”申请人进一步陈述：
我打算在美国谋求首席软件工程师的职位。……我的计划研究课题包括为全面的保险风险评估、预测分析和自动化决策系统开发下一代人工智能和机器学习解决方案，这些方案能够变革多个保险业务线的保单承保、理赔处理和保险评估。
如下文所述，本办公室认定申请人未能依据Dhanasar案所确立的分析框架证明其符合国家利益豁免的资格。
A. 拟议事业的实质价值与国家重要性
Dhanasar案的第一项要件——实质价值与国家重要性——聚焦于该个人拟从事的具体事业。Dhanasar, 26 I&N Dec. at 889。事业的价值可在商业、创业、科学、技术、文化、健康或教育等一系列领域中得到证明。同上。本办公室同意SCOPS的认定，即申请人的事业具有实质价值。
1 参见 Flores v. Garland, 72 F.4th 85, 88 (5th Cir. 2023)（与第三、第九、第十一和哥伦比亚特区巡回上诉法院一致认为，USCIS授予或拒绝国家利益豁免的决定本质上属于自由裁量）。 2 申请人于2014年在中国……lin获得软件工程学士学位。基于其相当于美国学士学位的外国同等学位以及该专业领域五年学士后逐步提升的经验，申请人具有相当于硕士学位的学历。参见8 C.F.R. § 204.5(k)(2)。
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在确定拟议事业是否具有国家重要性时，本办公室考虑其潜在的未来影响。同上。本办公室撤销SCOPS关于申请人未能依据Dhanasar案第一项要件证明其拟议事业具有国家重要性的认定。作为证明其拟议研究具有实质价值和国家重要性的证据，申请人提供了关于利用机器学习改善保险业风险评估之益处的信息。他还提交了支持信函，讨论其工作如何有助于推动AI驱动的保险风险评估和预测建模的进步。此外，申请人提交的文件表明，其拟议研究的益处在该领域具有更广泛的影响，因为研究成果通过工程和金融期刊传播给该领域的其他人。由于申请人已证明其拟议研究既具有实质价值又具有国家重要性，他已确立其符合Dhanasar框架的第一项要件。
B. 处于有利地位以推进拟议事业
Dhanasar案的第二项要件将焦点从拟议事业转向该个人。同上，第890页。为确定其是否处于有利地位以推进拟议事业，本办公室考虑的因素包括但不限于：其教育背景、技能、知识以及在相关或类似工作中的成功记录；未来活动的模式或计划；实现拟议事业的任何进展；以及潜在客户、用户、投资者或其他相关实体或个人的兴趣。同上。基于下文所述理由，本办公室撤销SCOPS关于申请人符合Dhanasar案第二项要件的结论。
记录包括申请人的简历、学士学位、已发表作品和IEEE会员资格的证明文件。申请人还提供了引用其已发表作品的文章、引用指标以及讨论其研究的支持信函等证据。
在支持申请的信函中，申请人的推荐人讨论了其涉及AI驱动分析系统的研究项目。例如，……l_____的副教授S-J-博士指出，申请人“设计了一种精算Transformer模型，该模型结合了自注意力机制，用以分析投保人特征之间的复杂关系。”虽然S-J-博士断言申请人的精算Transformer模型“在预测精度和可解释性之间实现了独特的平衡”，但他并未详细说明申请人的具体模型在保险业中的实际应用程度。申请人也未以其他方式证明其工作构成成功或进展的记录，从而使其处于有利地位以推进其拟议事业。
……--------……的定量研究员J-L-博士表示，申请人“开发了企业级AI系统，采用空间图神经网络（GNN）来提高预测精度。他对空间GNN的使用还使系统能够捕捉复杂的空间依赖关系，显著提高了零售和物流等多个领域的预测质量。”J-L-博士进一步指出，申请人的“模型在需求预测方面提供了实质性改进，特别是在计算效率和预测性能方面”，但未提供具体实例说明申请人的工作如何影响其领域，或以其他方式表明其成功或进展达到使其处于有利地位以推进其拟议事业的水平。
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此外，I……l_____的定量市场风险分析师J-Y-写道，申请人“创建了一种新颖的精算Transformer（AT）模型，该模型结合自注意力机制，更有效地捕捉投保人特征之间的复杂关系”，并且其工作“将基于Transformer的深度学习与基于树的方法相结合，建立了一种混合架构，成功捕捉了不同投保人特征之间的复杂交互。”同样，Google的产品支持经理X-W-断言，申请人新颖的AT模型“成功地将AI能力应用于保险风险评估，为更准确和透明的保险实践奠定了基础”，但申请人未能表明对其AT模型的兴趣程度或其研究成功记录足以证明其处于有利地位。
申请人主张其“研究已在其领域的知名期刊上被反复专题报道，包括 ”他提交了这些出版物的Google Scholar排名，依据其h5指数显示，____ ____...,.在“工程与计算机科学”中排名第一，~在“物理与数学”中排名第五，~在“工程与计算机科学”中排名第八。某出版物具有高期刊排名或影响因子，反映的是该出版物的整体引用率。然而，这并不能显示任何特定作者的影响力，也不能以其他方式证明个人的研究如何代表其领域内的成功记录。
关于其作品的引用情况，申请人提供了其截至2025年2月的Google Scholar个人资料，显示其被引次数最高的四篇合著文章题为“
' 2024
~--------------------------------~3 '（2024），分别获得24、24、21和6次引用。
申请人还提供了Clarivate Analytics（InCites Essential Science Indicators）2024年10月的数据，涉及“计算机科学”研究领域按出版年份划分的基线引用率和百分位数。申请人主张，上述四篇文章“获得的引用足以在其出版年份的领域内位列至少被引次数最多的前10%文章之列，其中三篇升至前1%”，依据是截至2025年2月它们所获得的引用次数。申请人未说明在确定这些百分位排名时是否计入了任何自引。此外，由于申请人未证明2024年10月的Clarivate Analytics数据与申请人2025年2月的Google Scholar信息属同一时期，其未能证明前者对其引用记录提供了恰当的分析。4此外，Clarivate Analytics的文件指出，“[引]用频率高度偏斜，许多论文被引用次数很少，被高度引用的论文相对较少。因此，引用率不应被解释为代表分布的中心趋势。”
此外，申请人依赖的是关于更大领域“计算机科学”的引用信息，并将其在人工智能和机器学习领域的引用频率与更大领域的情况进行比较。虽然我们承认人工智能和机器学习是计算机科学更大领域的一部分，
3 截至2025年2月，申请人其余文章中没有任何一篇获得引用。 4 随Clarivate Analytics信息附带的2024年10月网页指出，其引用“数据每年更新六次”（每两个月一次）。
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申请人未提交充分证据确认从更大领域外推的信息同等适用于计算机科学内的每个子领域，包括人工智能和机器学习。因此，申请人将其领域的引用次数与关于更大计算机科学领域引用情况的信息进行比较，不足以确立其在人工智能和机器学习领域内的成功或影响水平。
无论如何，引用频率本质上是定量性的，并不揭示引用的原因，而后者涉及定性分析。就此而言，记录中包含若干引用申请人作品的论文的部分副本（例如包括其题为I I '的论文）。这些文章包含~------------------~引文的文本，申请人主张这些引文凸显了其论文的影响。虽然我们同意申请人的观点，即这些引用表明其领域内同事和同行对其研究有一定程度的兴趣，但该证据不足以证明达到使其处于有利地位的兴趣程度或研究成功记录。记录中的文章引用其作品，或作为该领域所做研究的示例，或在其引言部分作为当前研究概述的一部分，但没有任何一篇以表明其处于有利地位以推进拟议事业的方式突出或评论其研究。
关于申请人的教育背景，虽然其学士学位及随后在其专业领域的逐步积累的经验使其符合基础EB-2签证分类的资格，但其未证明其学术成就本身足以证明其处于有利地位以推进其拟议事业。5在Dhanasar案中，记录确立该申请人持有多个研究生学位，包括“两个理学硕士学位，分别为机械工程和应用物理，以及工程学博士学位。”Id. at 891。我们在确定申请人是否处于有利地位以推进其拟议事业时考虑多种因素，教育仅是可能促成此类认定的众多因素之一。
关于其IEEE会员资格，申请人提交了IEEE的文件，认定其“为信誉良好的会员，有效期至2025年12月，表明对技术进步的個人和专业承诺。”然而，其未证明其IEEE会员类别代表其领域内的成功记录，或该资格以其他方式表明其处于有利地位以推进其研究事业。6
5 “USCIS认为，STEM领域的高级学位，特别是哲学博士（Ph.D.），若与拟议事业相关且与促进关键和新兴技术或对美国竞争力或国家安全重要的其他STEM领域的工作相关，则是根据第二项要件进行评估时与其他证据一并考虑的一个特别积极因素。”See generally 6 USCIS Policy Manual, F.5(D)(4), https://www.uscis.gov/policymanual。然而，学位本身并不足以作为认定某人处于有利地位以推进拟议事业的依据。Id. 6 为确立豁免工作邀请要求符合国家利益，申请人必须超越仅仅展示其在某一特定领域的专长。8 C.F.R. § 204.5(k)(2)的法规将“特殊能力”定义为在某一努力领域“显著高于通常所遇水平的专长程度”。根据法规，具有特殊能力的个人通常受工作邀请/劳工证要求的约束；他们并不因其特殊能力而获得豁免。因此，无论某申请人寻求被归类为具有特殊能力的个人，还是作为持有高级学位的专业人士，该个人都不能仅通过证明其专长领域显著高于通常所遇水平的专长程度而获得豁免资格。See Dhanasar, 26 I&N Dec. at 886 n.3.
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记录显示申请人自2024年起开展研究并发表作品，但其未证明该工作使其处于有利地位以推进其拟议事业。虽然我们认识到研究必须以某种方式为知识库增添信息才能被接受发表、展示、获得资助或学术学分，但并非每个进行了原创研究的人都会被认定处于有利地位以推进其拟议事业。相反，我们审查Dhanasar案中列出的因素，以确定例如个人在实现拟议研究目标方面的进展、在类似努力中的成功记录或在相关方中产生的兴趣是否支持此类认定。Id. at 890。然而，申请人未充分证明其工作构成在软件工程、人工智能或机器学习领域的成功或进展记录，从而使其处于有利地位以推进其拟议事业。由于申请人未证明其处于有利地位以推进其拟议研究事业，其未确立满足Dhanasar框架的第二项要件。
C. 权衡之下豁免是否有利于美国
第三项要件要求申请人证明，权衡之下，豁免工作邀请要求并因此豁免劳工证要求将有利于美国。Id. at 890-91。在进行此分析时，我们可以评估诸如以下因素：鉴于个人的资格性质或拟议事业，其获得工作邀请或获得劳工证是否不切实际；即使假设其他合格的美国工人可用，美国是否仍将从其贡献中受益；以及对其贡献的国家利益是否足够紧迫以致值得放弃劳工证程序。Id. 在每件案件中，所考虑的因素必须综合起来确立，权衡之下，豁免工作邀请要求并因此豁免劳工证要求将有利于美国。Id. at 891。
在驳回申请时，SCOPS的决定指出，申请人未确立“权衡之下，豁免工作邀请要求并因此豁免劳工证要求将有利于美国。”
关于其计划，申请人表示他正在考虑在美国就业，“作为首席软件工程师职位，[已隐去]或类似大型保险提供商。”他进一步解释称，他“计划担任一个与其独特技能组合紧密契合的职位，该技能组合涉及为保险风险评估、理赔处理和信息系统的开发和实施先进的人工智能机器学习解决方案。”然而，申请人并未具体解释为何美国保险提供商无法代表其提交劳工证申请。
在上诉中，申请人主张，“鉴于保险业对国民经济的重要性以及该行业在欺诈和低效等方面面临的重大问题，[其]拟议事业的国家利益紧迫性是显而易见且重大的。”他还主张，“记录中的证据表明，源自其研究的利益如此重大，以至于即使有其他合格的本国工人可用，豁免劳工证仍将是有益的。”申请人声称，“他持有与其拟议事业直接相关的高等学位，且其特定背景赋予其特别适用于为保险风险评估、理赔处理和信息系统的开发和实施先进人工智能和机器
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学习解决方案以提升美国保险业的效率、准确性和安全性的技能。”然而，记录并不支持申请人“持有高等学位”的主张。7 相反，基于其相当于美国学士学位的外国同等学历以及在该专业领域五年的学士后渐进工作经验，申请人具备被视为硕士学位同等学历的资格。见 8 C.F.R. § 204.5(k)(2)。
对于 Dhanasar 的第三项要件，我们评估拟议事业与个人是否处于有利地位以推进该事业，二者结合起来是否为国家带来利益，从而使豁免劳工证要求所带来的利益超过该要求通常产生的利益。8 在此，申请人未能证明其处于有利地位以推进拟议事业，也未能证明其在人工智能或机器学习方面的贡献超越了劳工证程序中保护本国劳动力供应所固有的利益。
尽管记录中包含关于旨在机器学习及人工智能驱动的保险风险评估和预测建模的研究益处的信息，但这些文件不足以表明豁免工作邀请及由此豁免劳工证要求更能服务于国家利益。劳工证程序旨在确保外国工人的准入不会对美国工人的就业机会、工资和工作条件产生不利影响。我们认可申请人在人工智能和机器学习方面的研究经验和工作。然而，综合证据不足以证明国家利益豁免超过劳工证程序所固有的利益。
申请人未能表明其提供的贡献具有如此价值，以至于即使假设有其他合格的美国工人可用，权衡之下，豁免工作邀请和劳工证要求对美国仍将是有益的。
III. 结论
由于申请人未满足 Dhanasar 分析框架所要求的第二项和第三项要件，我们认定其未能确立有资格或基于自由裁量权以其他方式值得获得国家利益豁免。基于上述理由，上诉将被驳回，每一项理由均作为本决定的独立且替代性依据予以考量。
命令：上诉被驳回。
通知：本决定构成本事项的最终决定。提交动议不会推迟决定的效力。8 C.F.R. § 103.5(a)(1)(iv)。非法居留的外国人，或原本不可入境或可被驱逐的外国人，可能因签发 I-862 表格（出庭通知）而根据该法第 240 条面临遣返程序的启动。该等程序可能导致其被驱逐出美国，并可能使其未来无法获得签证或其他移民福利。
7 申请人仅提交了[已隐去]的软件工程学士学位。 8 一般性参见 6 USCIS 政策手册，F.5(D)(3)，https://www.uscis.gov/policy-manual。
