• 497

    Заявлено проектов

  • 200

    Опубликовано проектов

  • 2

    Дней до завершения приема заявок

← Вернуться к списку

ИИ Анюта: автоматизация диспетчеризации обращений в госсекторе

  • Руководитель проекта со стороны заказчика

  • Категория

  • Номинация

  • Цели

    ФКУ «Соцтех» подведомственное учреждение Минтруда России.

    В  рамках исполнения Указа Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» силами специалистов ФКУ «Соцтех» реализован проект «Автоматизация процесса диспетчеризации обращений и обработки заявок в единой системе технической поддержки на базе искусственного интеллекта»(ИИ Анюта).

    Основная цель проекта- применение искусственного интеллекта для автоматизации процесса обработки обращений в ходе предоставления технической поддержки пользователям по информационным системам Министерства труда России.

    В связи с этим требовалось обеспечить возможность масштабирования разработанного решения на обработку десятков обращений одновременно и постоянного самообучения на новых данных; освобождение сотрудников диспетчерской службы для решения сложных задач и повышение качества обслуживания пользователей.

  • Сроки выполнения

    июль, 2024 — ноябрь, 2025
  • Год завершения проекта

    2025

  • Масштаб проекта

    50 автоматизированных рабочих мест
  • Результаты

    Производительность и охват:

    • 70% обращений обрабатываются ИИ Анюта;

    • Время обработки: 2 секунды (против 8-10 минут вручную);

    • Точность ИИ: 83,4% ;

    • 90,1% обращений успешно обработаны автоматически

    • Экономия рабочего времени специалистов диспетчерского пункта: 857 часов за время эксплуатации модуля.

    Организационный эффект:

    • Освобождение сотрудников диспетчерской службы для решения сложных задач;

    • Минимизировано человеческое вмешательство в рутинные операции;

    • Повышение скорости обработки простых обращений;

    • Улучшение удовлетворенности пользователей информационных систем социального блока благодаря более быстрой обработке заявок.

    Технологическая самостоятельность:

    • Полностью самостоятельная разработка команды специалистов Учреждения;

    • Отсутствие зависимости от вендоров ИИ-решений;

    • Возможность адаптации и развития под специфические требования госсектора.

  • Уникальность проекта

    Модуль представляет собой полностью самостоятельную разработку специалистов Учреждения на базе PyTorch - одно из первых в госсекторе решений подобного масштаба для автоматизации ITSM-процессов.

    В настоящее время Модуль подключен к обработке обращений в отношении сопровождения  7 информационных систем Минтруда России/ИТ-услуг и по 16 ИТ-операциям.

    Нейросеть обучена на массиве из 38 988 реальных заявок и работает с порогом вероятности 85% для обеспечения высокой точности.

    За период эксплуатации обработано более 10 000 обращений.

    Точность системы составляет более 90% - именно столько заявок закрылось без изменения параметров, назначенных нейронной сетью.

    Система постоянно обучается на новых данных, что обеспечивает непрерывное улучшение производительности.

    Уникальность технического решения: распределенная вычислительная система обрабатывает поступающие заявки в течении 2 секунд и может одновременно обрабатывать десятки обращений.

  • Использованное ПО

    Платформа для автоматизации бизнес-процессов SimpleOne с функционалом SimpleOne ITSМ (вендор – российская компания ООО «СИМПЛ 1», запись в Едином реестре российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных № 6870 от 16.07.2020 года) (отечественная low-code/no-code платформа).

    API SimpleOne ITSM

    Распределенная вычислительная система на базе машинного обучения (фреймворк PyTorch).

  • Решение из каталога Global CIO

    В проекте не используются решения из каталога Global CIO

  • Сложность реализации

    ФКУ «Соцтех» предоставляет техническую поддержку критически важных государственных систем Минтруда России и задержка в скорости предоставления технической поддержки недопустимы.  

    Основные сложности:

    1. Не существовало готовых решений для автоматизации нестандартных ИТ-процессов в госсекторе с использованием ИИ;

    2. Подготовка датасета из 38 988 реальных заявок с обеспечением репрезентативности для всех типов обращений и баланса между категориями;

    3. Определение порогового значения 85% потребовало многократного тестирования для нахождения оптимального баланса;

    4. ИИ одновременно определяет тип заявки, ИТ-услугу, ИТ-подуслугу, ИТ-операцию и рабочую группу - каждое измерение имеет много значений;

    5. Обработка за 2 секунды с одновременной обработкой десятков заявок потребовала оптимизации настройки инфраструктуры.

  • Описание

    ФКУ «Соцтех» - федеральное казенное учреждение, подведомственное Минтруду России. Учреждение было создано в марте 2021 года в рамках реализации Концепции цифровой и функциональной трансформации социальной сферы, утвержденной Постановлением Правительства от 20.02.2021 № 431-р.

    Одной из функций Учреждения является развитие и сопровождение информационных систем Минтруда России, учреждений Медико-социальной экспертизы, Социального фонда России и Роструда.

    В Соцтехе создана диспетчерская служба техподдержки пользователей ИС Минтруда России. 

    В рамках своей работы специалисты ФКУ «Соцтех» разработали и внедрили модуль "ИИ Анюта", который был разработан для автоматизации процесса диспетчеризации обращений в системе SimpleOne и формирования на их базе запросов на обслуживание и инцидентов. Это распределенная вычислительная система на базе машинного обучения (фреймворк PyTorch), способная обрабатывать множество заявок одновременно.

    До внедрения ИИ сотрудники диспетчерской службы тратили от 8 до 10 минут на ручную обработку каждого обращения, что при растущем потоке обращений приводило к задержкам в обработке и перегрузке специалистов рутинными операциями, что негативно сказывалось на качестве обслуживания пользователей по всей стране.

    Принципы работы модуля:

    • Информация из обращения (тема и содержание) передается через API на отдельный сервер ИИ;

    • Нейронная сеть анализирует текст и определяет тип будущей заявки - Запрос на обслуживание или Инцидент;

    • Если вероятность правильности определения превышает 85%, система создает заявку соответствующей категории. Если вероятность ниже порога - обращение остается на ручную обработку диспетчером;

    • После создания заявки модуль определяет ИТ-услугу, ИТ-подуслугу, ИТ-операцию и рабочую группу;

    • Если вероятность правильности всех параметров превышает 85%, заявка автоматически направляется на группу исполнителей с заполненными атрибутами.

    Нейросетевая модель обучалась на массиве из 38 988 реальных исполненных заявок за период.

    Система находит закономерности в накопленных данных и способна обучаться на их основе. Точность назначения зависит от объема данных - чем больше обработано заявок определенного типа, тем точнее нейросеть научится их распределять.

    В ходе эксплуатации был выявлен и реализован механизм принудительной фильтрации обращений с использованием ключевых слов. Если в обращении присутствует слово из справочника "Ключевые слова", обращение исключается из обработки модулем ИИ и остается на ручную обработку диспетчером. Это позволило исключить из автоматической обработки специфические или особо важные случаи.

    Модуль представляет собой распределенную систему, развернутую на собственной инфраструктуре. Взаимодействие с основной ITSM-платформой SimpleOne осуществляется через API, что обеспечивает масштабируемость и независимость компонентов. Система способна обрабатывать десятки обращений одновременно, при этом время обработки одного обращения составляет около 2 секунд.

  • География проекта

    89 регионов Российской Федерации

Комментировать

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Заказчик

    ГКУ ФКУ "Соцтех"

    ГКУ ФКУ "Соцтех"

Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.