Перейти к основному содержимому

Анализ обращений

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  • Обработка большого объема обращений: Муниципальные учреждения ежедневно получают множество обращений от граждан, что требует значительных временных и человеческих ресурсов для их обработки.
  • Категоризация и анализ обращений: Ручная категоризация и анализ обращений могут быть подвержены ошибкам и занимать много времени.
  • Оперативное реагирование: Необходимость быстрого и точного реагирования на обращения граждан для повышения удовлетворенности и доверия.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Муниципальные учреждения
  • Государственные органы
  • Социальные службы

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента и того, как он решает указанные проблемы​

  • Автоматическая категоризация обращений: Использование NLP для автоматической категоризации обращений по темам и приоритетам.
  • Анализ тональности: Определение эмоциональной окраски обращений для выявления критических и срочных случаев.
  • Генерация ответов: Автоматическая генерация стандартных ответов на часто задаваемые вопросы.
  • Отчетность и аналитика: Формирование отчетов и аналитических данных для улучшения процессов и принятия решений.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Интеграция в одно муниципальное учреждение для автоматизации процессов.
  • Мультиагентное использование: Создание сети агентов для нескольких учреждений с централизованным управлением и анализом данных.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа и категоризации текста.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования и анализа данных.
  • Анализ тональности: Для определения эмоциональной окраски текста.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Получение обращений от граждан через различные каналы (электронная почта, формы на сайте, социальные сети).
  2. Анализ: Автоматическая категоризация и анализ тональности обращений.
  3. Генерация решений: Формирование ответов и рекомендаций для сотрудников.
  4. Отчетность: Создание отчетов и аналитических данных для руководства.

Схема взаимодействия​

  1. Гражданин отправляет обращение.
  2. Агент получает обращение и анализирует его.
  3. Агент категоризирует обращение и определяет его приоритет.
  4. Агент генерирует ответ или передает обращение сотруднику для дальнейшей обработки.
  5. Сотрудник обрабатывает обращение и отправляет ответ гражданину.
  6. Агент формирует отчеты и аналитические данные для руководства.

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов и потребностей учреждения.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых этапов обработки обращений.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "text": "У нас проблемы с водоснабжением в районе.",
  "model": "sentiment_analysis"
}

Ответ:

{
  "category": "ЖКХ",
  "priority": "Высокий",
  "sentiment": "Негативный"
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "add",
  "data": {
    "text": "Прошу рассмотреть вопрос о ремонте дорог.",
    "category": "Транспорт",
    "priority": "Средний"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Обращение успешно добавлено."
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "action": "analyze",
  "data": {
    "start_date": "2023-01-01",
    "end_date": "2023-01-31"
  }
}

Ответ:

{
  "total_requests": 150,
  "categories": {
    "ЖКХ": 50,
    "Транспорт": 30,
    "Образование": 20,
    "Здравоохранение": 50
  },
  "sentiment": {
    "Позитивный": 40,
    "Нейтральный": 80,
    "Негативный": 30
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "respond",
  "data": {
    "request_id": "12345",
    "response_text": "Ваше обращение принято к рассмотрению."
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Ответ успешно отправлен."
}

Ключевые API-эндпоинты​

Описание основных API-эндпоинтов, их назначения, запросов и ответов​

  1. /analyze

    • Назначение: Анализ текста обращения.
    • Запрос: 
      {
        "text": "Текст обращения",
        "model": "sentiment_analysis"
      }
    • Ответ: 
      {
        "category": "Категория",
        "priority": "Приоритет",
        "sentiment": "Тональность"
      }

  2. /add

    • Назначение: Добавление нового обращения.
    • Запрос: 
      {
        "action": "add",
        "data": {
          "text": "Текст обращения",
          "category": "Категория",
          "priority": "Приоритет"
        }
      }
    • Ответ: 
      {
        "status": "success",
        "message": "Обращение успешно добавлено."
      }

  3. /analyze_data

    • Назначение: Анализ данных за период.
    • Запрос: 
      {
        "action": "analyze",
        "data": {
          "start_date": "2023-01-01",
          "end_date": "2023-01-31"
        }
      }
    • Ответ: 
      {
        "total_requests": 150,
        "categories": {
          "ЖКХ": 50,
          "Транспорт": 30,
          "Образование": 20,
          "Здравоохранение": 50
        },
        "sentiment": {
          "Позитивный": 40,
          "Нейтральный": 80,
          "Негативный": 30
        }
      }

  4. /respond

    • Назначение: Отправка ответа на обращение.
    • Запрос: 
      {
        "action": "respond",
        "data": {
          "request_id": "12345",
          "response_text": "Текст ответа"
        }
      }
    • Ответ: 
      {
        "status": "success",
        "message": "Ответ успешно отправлен."
      }

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Автоматическая категоризация обращений: Муниципальное учреждение внедрило агента для автоматической категоризации обращений, что позволило сократить время обработки на 30%.
  2. Анализ тональности: Использование анализа тональности помогло выявить критические обращения и оперативно на них отреагировать, повысив удовлетворенность граждан.
  3. Генерация ответов: Автоматическая генерация ответов на часто задаваемые вопросы сократила нагрузку на сотрудников и ускорила процесс обработки обращений.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты