Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление жалобами

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

Муниципальные учреждения сталкиваются с большим объемом жалоб и обращений от граждан, что требует значительных ресурсов для обработки, анализа и своевременного реагирования. Основные проблемы включают:

  • Ручная обработка жалоб, что приводит к задержкам в реагировании.
  • Сложность классификации и приоритизации жалоб.
  • Отсутствие систематизированного анализа данных для выявления повторяющихся проблем.
  • Недостаток персонала для оперативного решения вопросов.

Типы бизнеса​

ИИ-агент подходит для:

  • Муниципальных учреждений (администрации городов, районов, управляющие компании).
  • Социальных служб.
  • Органов местного самоуправления.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическая классификация жалоб:
    • Анализ текста жалоб с использованием NLP (Natural Language Processing) для определения категории (например, ЖКХ, дороги, экология).
  2. Приоритизация обращений:
    • Оценка срочности и важности жалоб на основе исторических данных и контекста.
  3. Генерация ответов:
    • Автоматическое создание шаблонных ответов с учетом контекста жалобы.
  4. Аналитика и отчетность:
    • Формирование отчетов о частоте жалоб, их типах и эффективности их решения.
  5. Интеграция с CRM-системами:
    • Автоматическое создание задач для сотрудников и отслеживание статуса выполнения.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших учреждений с ограниченным объемом жалоб.
  • Мультиагентная система: Для крупных городов или регионов с высокой нагрузкой.

Типы моделей ИИ​

  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текста жалоб и классификации.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования срочности и приоритизации.
  • Аналитика данных: Для выявления трендов и повторяющихся проблем.
  • Генеративные модели: Для создания ответов на жалобы.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Получение жалоб через API, электронную почту или веб-формы.
  2. Анализ:
    • Классификация, приоритизация и анализ текста.
  3. Генерация решений:
    • Создание ответов, задач для сотрудников и рекомендаций.
  4. Отчетность:
    • Формирование отчетов для руководства.

Схема взаимодействия​

Гражданин → Жалоба → ИИ-агент → Классификация → Приоритизация → Генерация ответа → Отправка ответа → Отчетность

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов обработки жалоб.
  2. Анализ процессов:
    • Определение ключевых этапов и узких мест.
  3. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  4. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам (CRM, почта, API).
  5. Обучение:
    • Настройка моделей на основе исторических данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Настройте эндпоинты для отправки жалоб.
  3. Интегрируйте агента с вашей CRM-системой.
  4. Настройте автоматическую отправку ответов.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

POST /api/complaint/analyze
{
  "text": "На улице Ленина разбита дорога, яма мешает проезду.",
  "category": "дороги"
}

Ответ:

{
  "priority": "high",
  "suggested_response": "Уважаемый гражданин, ваша жалоба принята. Ремонт дороги запланирован на следующую неделю."
}

Управление данными​

Запрос:

GET /api/complaints?category=дороги&status=open

Ответ:

{
  "complaints": [
    {
      "id": 123,
      "text": "На улице Ленина разбита дорога.",
      "status": "open",
      "priority": "high"
    }
  ]
}

Анализ данных​

Запрос:

GET /api/analytics/complaints?period=last_month

Ответ:

{
  "total_complaints": 150,
  "top_categories": [
    {"category": "дороги", "count": 50},
    {"category": "ЖКХ", "count": 40}
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. POST /api/complaint/analyze:
    • Анализ и классификация жалобы.
  2. GET /api/complaints:
    • Получение списка жалоб по фильтрам.
  3. GET /api/analytics/complaints:
    • Получение аналитики по жалобам.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация обработки жалоб​

Муниципальное учреждение внедрило ИИ-агента для автоматической классификации и приоритизации жалоб. Время обработки сократилось на 40%.

Кейс 2: Аналитика для улучшения инфраструктуры​

На основе анализа жалоб выявлены наиболее проблемные участки дорог, что позволило оптимизировать бюджет на ремонт.

Напишите нам​

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