Роботы в правительстве Москвы

Проблема

Контактный центр Правительства Москвы обрабатывает запросы по 80 официальным горячим линиям и 400 районным каналам. Департамент перестал справляться с нагрузкой, отвечая на запросы иногда спустя месяц.

Решение

Использование блокчейна для хранения информации о документах, по поводу которых обращается гражданин, а также «больших данных» и искусственного интеллекта для предсказания возможной причины обращения.

Результат

Создан единый контактный центр на 2000 операторов, который обрабатывает 3 млн обращений ежемесячно. Создана единая база знаний, содержащая более 200 тысяч статей со сценариями ответов на типовые запросы. Голосовой робот взял на себя 30% нагрузки.


Контактный центр Московского правительства осваивает блокчейн, «большие данные» и искусственный интеллект. Роботы отвечают на запросы граждан 24 часа в сутки круглый год без выходных.

Проблема

Московские власти обеспечивали работу 80 официальных горячих линий органов исполнительной власти, плюс более 400 локальных горячих линий, обслуживающих обращения граждан отдельных районов города. Из-за большой нагрузки время получения ответа на самые простые запросы могло составлять до месяца и более. При этом информация, предоставляемая по разным горячим линиям, могла отличаться или противоречить данным, полученным от другого ведомства. Часть телефонов, указанных как средство связи с теми или иными органами власти, за это время вообще устарела.

Решение

Андрей Савицкий, руководитель проекта «Общегородской контакт-центр» департамента информационных технологий (ДИТ) Москвы, рассказал на конференции Russian Internet Week (RIW) 2018 о том, как город решает эту проблему с помощью аналитики «больших данных», блокчейна и искусственного интеллекта. Первым этапом проекта по оптимизации и повышению эффективности работы департамента стало создание единого общегородского контакт-центра. На втором этапе было решено внедрить роботизированного помощника с функцией распознавания и генерирования речи, чтобы разгрузить живых операторов за счет автоматизированной обработки наиболее популярных типовых запросов. На этом этапе в ДИТ столкнулись с рядом сложностей. В частности, алгоритм нужно было научить распознавать речь людей с ярко выраженным акцентом, некоторые звонящие использовали при формулировании запроса сленговые выражения (ЕПДшка, платежка и т. д.). Часть обращающихся попросту отказывались говорить с роботом, заведомо считая, что не смогут добиться от него ответа на свой вопрос. Необходима была постоянная работа специалиста по выявлению проблем, мониторингу наличия ответов и сбору новых фраз.

Результат

Был создан единый контактный центр на 2000 операторов, обслуживающих все запросы, связанные с работой городских служб и органов власти. Ежемесячно его команда обрабатывает более 3 млн обращений. Специалистами ДИТ создана единая база знаний, содержащая более 200 тысяч статей, обновляющаяся в режиме реального времени. База содержит набор типовых реальных жизненных ситуаций и сценарии ответов на наиболее популярные запросы, изложенные понятным языком.
Голосовой робот автоматически ведет статистику обращений, не подвержен эмоциональному влиянию и не может нагрубить, быстро масштабируется: для обработки большего количества обращений нужно только добавить дополнительные мощности на сервере и более мощный канал связи. Также в сопряжении с решением big data робот-помощник способен уведомлять о штрафах, необходимости уплаты налогов, наличии задолженностей и сроках поверки счетчиков.
В решении используются технологии «больших данных» (big data) и блокчейн, благодаря чему в момент обращения человека робот уже в большинстве случаев «знает», готов ли документ, если звонящий обращался за ним, есть ли задолженность по ЖКХ, сколько у абонента штрафов, планируется ли в его районе отключение электроэнергии или воды. Статус каждого документа и детали содержатся в записи о нем в распределенном реестре.
В результате созданное решение позволило снизить нагрузку на операторов минимум на 30%.
Летом 2018 года ДИТ начал использовать ту же технологию на базе ИИ с распознаванием речи для оценки качества работы живых операторов. Предполагается, что на этапе пилотирования система будет выполнять лишь часть функций сотрудника отдела контроля качества. В дальнейшем планируется полностью автоматизировать анализ отзывов, которые абоненты оставляют по итогам звонка.