Алексей Морозов: Цифровой помощник сам найдет сообщение, классифицирует его, уточнит дополнительную информацию, определит ответственного исполнителя

Источниками сообщений и обращений в госорганы являются около семи различных систем, а также множество официальных сайтов, на которых есть формы обратной связи. Обрабатывать их удобнее всего при помощи специального цифрового помощника, рассказал Алексей Морозов, коммерческий директор, InfoLabs.

CNews: Каким образом организована работа с обращениями граждан в регионах сейчас?

Алексей Морозов: Источниками сообщений и обращений в регионах служат федеральные и региональные системы, социальные сети и мессенджеры, а также личные обращения граждан. В среднем, это около семи различных систем, а также множество официальных сайтов, на которых есть формы обратной связи.

Поиск сообщений, в отличие от обращений, в большинстве своем осуществляется в ручном режиме. Некоторые системы могут сами находить и принимать сообщения. Некоторые из них умеют автоматически определять тематику сообщения с помощью преднастроенных автоправил. Эти автоправила нужно создавать и поддерживать вручную, что приводит к существенному росту штата обслуживающего персонала. Но ни одна из существующих систем не умеет определять ответственного исполнителя в автоматическом режиме.

CNews: Какое решение вы предлагаете?

Алексей Морозов: Наше решение «Цифровой помощник главы» (ДЖИНН – омниканальная диалоговая система) объединяет неограниченное количество источников в социальных сетях и мессенджерах, все имеющиеся системы в регионе – ПОС ЕПГУ, Инцидент-менеджмент, региональные системы сбора сообщений и обращений жителей, сообщения по телефону и электронной почте, а также голосовые помощники, например, Алиса.

Цифровой помощник главы сам найдет целевое сообщение, классифицирует его по более чем 1000 тематикам, уточнит дополнительную информацию, если это необходимо, определит ответственного исполнителя и направит ему сообщение в ту систему, в которой тот привык работать. Проконтролирует срок рассмотрения, оповестит обратившегося о завершении рассмотрения его сообщения, учтет оценку решения жителем и зафиксирует его эмоциональную составляющую (тональность) для наглядного отображения в отчетности.

Система автоматически определяет ответственного исполнителя, при этом учитывает тематику сообщения, географическое разделение и внутреннюю организационную структуру региона. Список исполнителей включает не только бюджетные организации, но и ресурсоснабжающие организации, управляющие компании и другие, участвующие в формировании комфортной городской среды.

Кроме сообщений и обращений система таким же образом работает и с идеями жителей, а также сама может выступать в роли инициатора сообщений общего характера для жителей в социальных сетях и мессенджерах. Цифровой помощник главы может собрать жителей на субботник, предупредить о непогоде, подсказать расписание на автобус и многое другое. А если у пользователей возникнут дополнительные вопросы по этим сообщениям, он самостоятельно предоставит дополнительную информацию. В этой схеме бизнес-процессов для обработки всех сообщений в регионе, поступающих из всех источников, требуется 1-2 администрирующих сотрудника.

Этот проект мы реализуем при поддержке Фонда содействия инновациям.

CNews: Используется ли в цифровом помощнике искусственный интеллект и для решения каких задач?

Алексей Морозов: Искусственный интеллект применяется для обработки естественного языка (Natural Language Processing), текстовых сообщений пользователей, а также для последующей классификации на заданное количество установленных категорий. В настоящий момент ведётся разработка в направлении интеграции существующих технических решений и набирающей популярности парадигмы использования графов знаний (Knowledge Graph) вместо традиционных реляционных баз данных.

В основе нашего решения лежит граф знаний, состоящий из семантической технологии и базы знаний. С помощью алгоритмов искусственного интеллекта происходит наполнение базы знаний, а возможность платформы делать логические выводы на основе собранных фактов позволяет дообучать и развивать систему без постоянного переобучения с нуля. Это позволяет гибко расширять возможности системы, а также масштабировать объем обрабатываемых данных.