Полторы тысячи тематик за доли секунды: искусственный интеллект сортирует обращения петербуржцев
Петербургские компании АО «Кодекс» и АО «ЦКР», входящие в состав Консорциума «Кодекс», уже достигли определенных успехов в использовании AI. Один из проектов, где он используется – «Единая система электронного документооборота и делопроизводства исполнительных органов государственной власти Санкт-Петербурга» (ЕСЭДД). Система внедрена в профильных госучреждениях и организациях, услугами которых пользуется подавляющее большинство населения Петербурга. Одна из задач, решаемых с помощью ЕСЭДД – обработка заявлений граждан.
Все, кто хоть раз обращался в органы власти по тому или иному вопросу, знают, как долго может вестись рассмотрение заявления. А если случилось обратиться «не по адресу», то обеспечено не менее долгое и нервное хождение из кабинета в кабинет. К счастью, автоматизация рабочих процессов коснулась не только промышленных предприятий. Современные технологии значительно облегчают жизнь и чиновников, и простых граждан, избавляя их от бюрократических проволочек.
Без ошибок и бумажной волокиты
Администрация Санкт-Петербурга ежегодно получает тысячи обращений от горожан. И если раньше сотрудникам приходилось сортировать их и передавать исполнителям вручную, что занимало немало времени, то сегодня эти процессы максимально автоматизированы и ускорены.
Любой житель города может не только лично принести заявление или отправить по почте, но и подать через электронный портал. Во всех трех вариантах оно будет обработано «Единой системой электронного документооборота и делопроизводства исполнительных органов государственной власти Санкт-Петербурга» (ЕСЭДД), алгоритмы которой построены, в том числе, на технологиях искусственного интеллекта.
При поступлении обращения система самостоятельно определяет его тематику (её классификатор насчитывает 1,5 тысячи значений) и подразделение администрации, куда обращение следует направить: это может быть профильный комитет или территориальная администрация. Окончательное решение принимает человек, но система ускоряет процесс выбора.
Новая разработка – сервис предсказания резолюций. Например, в администрацию поступило письмо на имя главы. Система определит, в какой именно отдел или какому заместителю оно пойдет дальше по цепочке до конечного исполнителя. ЕСЭДД предлагает текст поручения, если он типовой: на рассмотрение, для подготовки ответа и т.д. В итоге документ быстрее доходит до получателя, у которого остается больше времени на качественную работу по поступившему письму.
Интеллектуальный анализ обращений граждан в ЕСЭДД работает уже третий год. Система не только ускорила обработку корреспонденции, но и снизила процент ошибок: согласитесь, человеку запомнить все 1,5 тысячи тематик очень сложно. ЕСЭДД помогает в этом.
Самостоятельный машинный разум
Каким же образом удалось научить систему практически безошибочно вести такой большой документооборот? Обучение строилось на основе набора исторических данных – обращений и резолюций, накопленных за несколько лет в базе данных администрации города. Использовались тексты обращений, их краткое содержание, анализировалась информация о назначенной тематике. Разработчик провел большую экспертную работу по их предварительной подготовке, очистке и обработке. Тексты были классифицированы по типам и преобразованы в словоформы и фрагменты в машиночитаемом формате, также были составлены необходимые словари и затем все полученные данные перевели в цифровой код. К слову, в процессе работы выяснилось, что иногда достаточно не глубокого машинного обучения, а заданных алгоритмов на основе ключевых слов, выделенных при исследовании. Безусловно, это не искусственный интеллект в общем понимании, но, тем не менее, такая технология тоже используется.
В результате систему обучили с определённой долей вероятности предсказывать, куда будет отправлен поступивший документ: при загрузке совершенно незнакомого текста, она переводит его в машиночитаемый формат, определяет признаки и присваивает нужные значения.
Вот так выглядят предсказанные исполнители с точки зрения машины:
А вот так их видит в итоге пользователь:
В целом, весь проект от начала исследования данных до сдачи заказчику занял порядка 7-8 месяцев. Благодаря большому массиву информации, система обучилась достаточно качественно. Сейчас ей периодически требуются лишь некоторые корректировки при поступлении новых незнакомых ранее данных и проверки, насколько хорошо она справляется со своей задачей. В планах у разработчика сделать этот процесс полностью автоматизированным, чтобы система была максимально самостоятельной: собирала и сортировала данные, учитывала все нюансы и обучалась уже без контроля человека.
Обработка обращений граждан – не единственная задача, решаемая машинным обучением в системах электронного документооборота. С увеличением объемов информации (а они становятся всё больше) как никогда актуальна их обработка. Чем быстрее получится фиксировать документы, выделять из них смысловую часть, чем больше подсказок даст искусственный интеллект пользователю, тем быстрее и правильнее будет принято решение конкретным специалистом, без траты времени на рутину. Именно поэтому системы электронного документооборота сегодня успешно используются органами власти, политическими партиями, негосударственными учреждениями и компаниями.
Уже в самом ближайшем будущем, куда бы вы ни обратились, ваше заявление будет рассмотрено в самые короткие сроки, и насущные проблемы будут решаться гораздо быстрее.