ITBear旗下自媒体矩阵:

以AI力量助力智慧政务,云天励飞智能分拨推荐平台助力12345

   时间:2022-07-31 22:29:25 来源:互联网编辑:汪淼 发表评论无障碍通道

“我要查询公积金应该打什么电话?”

“环境污染应该投诉到哪个部门?”

“买到假货是应该打12315还是12345?”

2021年,国务院办公厅印发《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导意见》,该文件要求,2021年底前要实现一个号码服务,各地区归并后的热线语音呼叫号码为“12345”,提供“7×24小时”全天候人工服务。

无论遇到哪类问题,只需拨打 12345即可解决。这对民众而言,反应诉求的流程和方式都更简单了,但对12345热线而言,却迎来了新的挑战。

第一个挑战是热线诉求集中在单一渠道,造成信息过载。以北京12345为例,今年5月,诉求需求量达1296.6万件,日均电话呼入量37.8万件。尤其是在疫情防控期间,各地12345来电数量持续增长,导致接通率下降,同时也影响接线员填写工单的效率。

第二个挑战是工单分拨难度增加。工单的高效、准确分拨是民众诉求得以高效处理的关键基础。在热线归并后,来电数量持续增长、诉求领域日渐多样,工单分拨的难度也随之增加。按照传统的人工分拨流程,工单往往要经过市、区、街道的三级分拨,如果分拨错误,还需要返回业务员重新分拨,不仅增加分拨员工作任务,还影响业务办理效率。

第三个挑战是热线数据沉淀与激活尚处于探索阶段。12345热线数据反映了市民对城市治理和运行的建议,有助于政府部门制定有针对性的政策来提升社会治理能力。但目前大多数城市在深度运用热线数据辅助决策方面正处于探索阶段,在多维研判、多元知识整合等方面的能力有待提升,为决策施政提供数据支撑的力度有待加强。

针对12345政务热线智能化建设的需求和痛点,云天励飞推出智能分拨推荐平台,该平台具有智能分拨、自主进化、多维数据分析等功能。不仅提供一站式智能分拨服务,用AI让事件分拨更高效、更精准;还能通过对数据的多维分析,挖掘社会治理中的热点、堵点,将政务热线打造成决策施政的“信息港”。

image.png

云天励飞智能分拨推荐平台

从人工分拨向走向机器分拨

过去,分拨工作主要依靠人工完成。人工分拨主要存在两大问题,一是需要“市-区-街道”层层分拨,效率有待提升;二是在事件领域众多的情况下,存在错误分拨的情况。针对这两大问题,云天励飞运用人工智能算法,优化分拨流程,分拨效率较人工分拨提升80%。

面对处理任务复杂和需求不明晰的工单,系统可在智能分析和历史分拨数据的基础上,为分拨员提供分拨建议,并列出过往相似工单最终处理部门供参考,辅助分拨员更精准地分拨工单,减少工单退回概率。

针对区域、主体明晰的工单,系统可直接将工单分拨至相应执行单位,将原本流程中的三级分拨缩短为一级分拨,减少工单流转次数,提升工单处理效率。

自主进化,不断提升分拨精准度

精准分拨是提升12345政务热线业务效率的核心关键,只有任务更高效、精准分配到相应执行部门和执行人,才能够更快更好地满足市民的需求。

针对政务热线对精准分拨的需求,云天励飞智能分拨推荐平台可对12345热线工单产生到办结的全链条进行跟踪,形成知识库,并将平台各流程结果输入算法训练,让分拨算法不断自主学习、进化迭代,以实现更精准的任务分拨。根据智能分拨推荐平台在深圳某区的试点,目前系统分拨准确率可达90%以上。

多维分析,打造决策施政“信息港”

智能分拨推荐平台不仅能够完成来电量、解决率、满意率等情况的计量统计,并配以标准化图表输出。还能在12345热线数据沉淀的基础上,进行多维大数据分析,让12345成为决策施政的“信息港”,帮助政府部门进一步掌握城市运行概况、社会问题分布情况,从而制定有针对性的政策来提升社会治理能力,逐渐从被动发现问题,走向主动治理问题,不断加强服务型政府建设。

人工智能技术在政务热线的各环节中发挥着关键作用。

近日,清华大学数据治理研究中心发布《政务热线数智化发展报告(2022)》,报告指出,政务热线的发展历程,大体可分为三个阶段:信息化阶段、数字化阶段、智能化阶段。

总体上看,我国政务热线正处于数字化向智能化转化或过渡的阶段。数智化转型已经成为12345热线系统突破当前发展瓶颈、实现整体提质增效的重要手段。

云天励飞一直致力于推动AI技术的应用。在数字城市领域,云天励飞已经推出了AI算法服务平台、疫情防控监测与数据分析平台、动态人像识别系统等产品及解决方案,为数字城市建设贡献AI力量。

参考资料:

清华大学数据治理研究中心《政务热线数智化发展报告(2022)》

《新京报》,清华大学报告:我国政务热线正从数字化向智能化过渡

《北京日报》,北京12345上个月日均电话呼入量37.8万件!

举报 0 收藏 0 打赏 0评论 0
 
 
更多>同类资讯
全站最新
热门内容
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  版权声明  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规举报  |  开放转载  |  滚动资讯  |  English Version