«Когда вы уже заделаете эту яму на дороге?». Разработчики из Infolabs — о проблемах с жалобами пользователей и создании чат-бота для работы с обращениями

Infolabs — компания разработчиков из Белгородской области. В 2021 году их команда заняла второе место во втором этапе международного конкурса цифровых решений Агентства стратегических инициатив (АСИ) World Data Masters за создание чат-бота для работы с обращениями граждан. В основе бота — алгоритмы искусственного интеллекта.

Компания занимается разработкой программного обеспечения и уже сделала платформу для региональных СМИ, омниканальную систему коммуникаций, систему интернет-дистрибуции и другие продукты. Кстати, обновлённые сайты «Белновостей», «Белпрессы» и «Большой переменки» — их проекты.

Мы пообщались с директором компании Артёмом Яровым и аналитиком проекта Вероникой Внуковой о том, как создавался чат-бот, что он умеет, и когда белгородцы смогут им воспользоваться.

О конкурсе Data Masters

— В разработке участвовала наша команда из семи человек. Мы — коммерческая компания, но такие кейсы нам интересны. Хочется посмотреть на свои возможности, оценить, что делают другие, посмотреть на ситуацию немного со стороны. Когда нам заказывают коммерческий проект, то всегда есть ТЗ, сроки и результаты. Это больше про соревновательный дух, — признаётся директор компании.

Конкурс Data Masters идёт практически год. Сначала со всех регионов собирают задачи, которые нужно решить. Для этого проводят отдельный этап по постановке задач. На это уходит 2-3 месяца. Второй этап конкурса проводится во всех регионах в формате хакатона: у участников есть два дня для подготовки концепции проекта. В эти дни разработчики общаются с экспертами и заказчиками.

Фото belpressa.ru

— Мы вникаем в задачи, задаём вопросы экспертам, заказчикам, интересуемся, что конкретно они хотят получить. Мы придумываем архитектуру, гипотезу, выбираем алгоритм. Есть миллион алгоритмов и миллион подходов, которыми можно решать одни и те же задачи. Мы выбираем алгоритм из того, что нам ближе и что считаем лучше, сравниваем стоимость работы. Эти два дня идёт мозговой штурм, — рассказывает Вероника Внукова.

После этого у команды есть около месяца, чтобы разработать проект. Потом его нужно представить вместе с программным кодом, проведённой аналитикой и инструкцией к работе с системой.

— Сейчас идёт третий этап конкурса: нужно внедрить своё решение. Соответственно, регионы, которые заинтересовались этим решением, договариваются с участниками, и вы пытаетесь запустить пилотный проект. Сейчас мы находимся на этом этапе, прорабатываем с тремя регионами, какие у них наиболее частые вопросы и что они хотят получить от системы, — продолжает Вероника.

Разработчики также рассказали о перспективах для компании, которые открывает конкурс.

— Есть регионы, которые хотят посмотреть решение, и есть возможность прийти в регион, показать свои компетенции и дальше уже доработать эту систему под его требования. Мы — небольшая компания, при этом решения на самом деле по внедрению таких проектов, как наш, распространены по всей России. Но этот конкурс позволяет презентовать свои компетенции, показать себя, чтобы заказчики оценили конкретно твоё решение, — говорит Артём.

Об идее проекта

— Если брать период с 2016 по 2019 годы, немногие регионы в России в принципе пытались выстроить работающие процессы на порталах, где в свободной форме человек может пожаловаться либо оставить обращение. Когда эти порталы начали работать, поток жалоб стал увеличиваться, люди увидели, что там действительно можно получить ответ и найти решение. Затем развитие этих порталов пришло в следующий тупик: количество жалоб увеличивалось, и в ручном режиме их стало сложно обрабатывать, — рассказывает Артем Яровой.

Команда компании Infolabs, фото belpressa.ru

Одна из особенностей систем обработки жалоб — человек должен точно знать, в какой именно департамент или отдел ему надо написать обращение.

— «Администрация » — это объёмное понятие, внутри находится множество подразделений, кроме того, жалоба может относиться к работе ресурсоснабжающих организаций. Каждый исполнитель готов рассматривать только свои жалобы. То есть, если я отвечаю за вывоз мусора определенного района, я готов получать жалобы именно по этой тематике и касающиеся этого района. С другой стороны жителю всё равно, кто за это отвечает: у него протекла труба или не убрали снег. Он не будет ходить по тысячам сайтов или каким-то подразделениям и искать, кто именно за него отвечает, — объясняет особенность подхода Артём.

У подобных порталов появились проблемы: из-за большого количества жалоб стало сложно обрабатывать и распределять их по ответственным исполнителям. Это стало занимать много времени. И разработчики захотели упростить процесс обработки жалоб граждан.

— Год назад, в 2020 году мы в первый раз участвовали в конкурсе Data Masters, в котором как раз была задача от трёх или четырёх регионов, которые с такой же аналогичной проблемой столкнулись: поток жалоб большой, и кому-то это нужно оперативно распределять. Все понимали, что в ручном режиме это трудоёмко, должна быть какая-то автоматизация, — объясняет Вероника Внукова.

Именно искусственный интеллект сможет решить эту проблему, — считают разработчики. Благодаря этому можно снизить рост штата модераторов — людей, которых сначала нужно привлечь и найти, а потом ещё и обучить.

О разработке и функциях чат-бота

— Год назад на конкурсе мы разработали интеллектуального помощника, который по сути является алгоритмом маршрутизации сообщений по ответственным исполнителям. Его плюс в том, что нет такого, что вы написали жалобу, а она месяцами гуляет от одного исполнителя к другому. Это всё заменилось автоматической маршрутизацией, — говорит Вероника.

Так, например, если на улице коммунальщики не убрали снег, и система получила жалобу об этом. Она сама определит, чья это зона ответственности, и сразу отправит обращение непосредственно к исполнителю, например, в диспетчерскую службу управляющей компании. Ещё один плюс этой системы в том, что она как алгоритм не предвзята, и на её работу не влияет человеческий фактор.

— Она уже год работает в продуктивной эксплуатации в Белгородской области и ещё трёх регионах. Показывает отличные результаты. Сейчас в этих регионах на весь поток жалоб достаточно одного-двух модераторов, которые просто контролируют и смотрят, чтобы не произошло никаких сбоев в алгоритме, — рассказывает директор компании.

В 2021 году команда участвовала второй раз в конкурсе «World AI & Data Masters». В этот раз они занялись не только маршрутизацией сообщений, но и функцией консультаций и автоответов. При этом оказалось, что на некоторые из проблем нельзя ответить без контекста вопроса.

— Например, человек задаёт вопрос: «Как получить полис ОМС? Какие виды поддержки есть для малого бизнеса или как открыть ИП?». Его направляют на сайт фонда поддержки малого бизнеса или на сайт МФЦ. Там он открывает нужный раздел и видит целую «простыню» текста, описывающего абсолютно все ситуации. С точки зрения обычного потребителя — это ужасно. Там нет чёткой инструкции, что надо делать именно в «моём» случае. Вы читаете ссылки на законодательство, на какие-то нюансы, а хочется просто узнать, что нужно сделать именно в вашем случае, куда прийти и что с собой принести.

Мы проанализировали три региона. Они предоставили небольшие наборы часто задаваемых вопросов в их регионах. Доработка нашего алгоритма заключается в том, что мы у человека узнаём его контекст, необходимый для индивидуального ответа (возраст, стаж и другие), и дальше мы уже можем конкретно говорить, какие в его ситуации нужны документы. То есть, не просто брать с сайта какую-то справочную информацию: как поменять паспорт, а искать с учётом полученной от него информацией нужный ему блок, — поясняет Вероника.

О работе системы и конкретных кейсах

— Сложность работы с текстами в том, что по двум-трём предложениям надо понимать, чего хочет человек. Он обычно пишет всё как на духу. Он не журналист и не литератор, — продолжает аналитик команды.

Разработчики на примере попытались мне объяснить сложность работы с текстовыми жалобами.

— У нас была интересная ситуация, когда люди жаловались на ямы возле больницы, и алгоритм определял, что ответственный исполнитель — администрация больницы. Казалось бы, что персонал больницы должен заниматься только лечением пациентов, но по факту это не так. За содержание дорог на территории самой больницы отвечает непосредственно администрация больницы. Система сама нам сказала: вот они за это отвечают, и мы это увидели, — приводит пример Артём.

Чтобы не путаться в таких ситуациях, команда Infolabs научила алгоритм «вопросу дополнительного контекста».

— Вопрос дополнительного контекста очень важен. Например, человек пишет, что где-то большая очередь. Системе надо уточнить, что произошло, где именно очередь: в поликлинику, детский сад и так далее. По сути, нам приходит текст, и мы должны определить ответственного исполнителя, определить контекст и направить сообщение кому нужно. Звучит просто, но за этим стоит достаточно сложный алгоритм, потому что одного анализа текста сообщения недостаточно для принятия решения о распределении, — объясняет Артём Яровой.

Для определения контекста программа также использует цифрового двойника региона, по которому анализирует адрес, самые частые проблемы, на которые жалуются жители этой части города и даже ретроспективу.

— Система анализирует вплоть до ретроспективы, что там было раньше, что происходило. Она делает логические выводы и отсеивает ненужные варианты, что очень сильно сокращает область поиска. Потому что с задачей классификации текста сейчас многие компании справляются достаточно понятно, но задача — не просто классифицировать, есть ещё и задача маршрутизации. Собственно, мы эту задачу решаем комплексно, — заключает Артём.

Ещё система создаёт так называемый цифровой двойник обратившегося.

— Например, она не будет задавать вам два раза один и тот же вопрос: если вы спрашиваете, как получить полис ОМС, и она спросит, сколько вам лет, то когда вы придёте за загранпаспортом, она уже не задаст этого вопроса. Она поймёт ваш профиль, поищет в базе знаний и напишет, что вам нужно сделать, — объясняют разработчики «умный алгоритм».

Чат-бот сейчас

Чат-бот должен заработать для обычных пользователей в конце весны. Сейчас бот внедряется не только в Белгороде, но и в нескольких других российских регионах. Реализация проекта — одно из обязательных условий конкурса.

— Со стороны в боте будет видно только «лицо», и он будет выглядеть как обычный бот. Однако внутри него система, работу которой обычный пользователь не увидит. Это защищённая закрытая часть, она гораздо сложнее. Его задача сделать и ответить максимально просто. То, что стоит за этим ответом уже гораздо сложнее, — объясняет Вероника.

Чат-бот в будущем

— У нас уже есть идеи, куда развиваться в будущем. Мне очень нравится наша предметная область по анализу текстов и поиску смыслов. Это очень глобально, но в целом мы хотим сосредоточиться на аналитике контекста текста, сборе данных, том, что человек имел в виду, — рассказывает Вероника. — Мы хотим стремиться к тому, что человек просто пишет сообщение в паблике, комментарии к посту, указывает информацию, и жалобы обрабатываются. Такие системы существуют, но их работа основывается абсолютно на других принципах. Наш подход — смотреть со стороны человека, контекста, который у него возник. Ещё мы стремимся к тому, чтобы доводить до конца, чтобы была не только быстрая реакция: «Мы вас услышали, починим», но и отличный результат, — добавляет Артём.