Категоризация обращений пользователей
Алгоритмы машинного обучения производят автоматическую категоризацию обращений граждан, поступающих в свободной форме (жалобы на органы власти, опросы ЖКХ, происшествия и т.д.), приводят к общей форме и направляют в профильные службы.
Гос. управление Обслуживание клиентов Машинное обучение (ML)
- Снижение операционных затрат: Автоматизация процесса уменьшает необходимость в ручной обработке обращений, что снижает затраты на персонал.
- Увеличение эффективности работы: Быстрая и точная категоризация обращений позволяет значительно сократить время обработки, увеличивая количество обращений, которые могут быть обработаны в единицу времени.
- Снижение времени реакции: Уменьшение времени ожидания для граждан, что повышает уровень их удовлетворенности и лояльности.
- Оптимизация распределения ресурсов: Возможность лучше планировать рабочие нагрузки для профильных служб, что позволяет избежать перегрузок и более эффективно использовать имеющиеся ресурсы.
- Улучшение качества предоставляемых услуг: Повышение точности попадания обращений в правильные службы приводит к более быстрому решению проблем, что уменьшает количество повторных обращений и обращения в другие инстанции.
- Аналитические возможности: Собранные данные могут быть использованы для аналитики, выявления трендов и распространенных проблем, что позволяет более целенаправленно распределять ресурсы и разрабатывать стратегические решения.
- Повышение уровня доверия: Более эффективное реагирование на обращения создает впечатление, что власти активно работают над проблемами граждан, что может положительно сказаться на общественной оценке и поддержке.
Хороший пример
Хороший пример
Отличный кейс