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【信访微观察】机器人“小信”来啦!它会带来怎样的惊喜?

2019-08-21 08:53:00 打印 关闭 来源:“国家信访局”头条号

你有没有想过有一天

为你解答信访问题的

竟然不是“人”?

在这个智能化的时代

AI机器人不再属于未来

它来了,它已经来了!

机器人“小信”走进了信访的大门

它会给信访工作带来怎样的惊喜?

 

近年来,湖北省武汉市自然资源和规划局不断创新群众工作方式方法,着力推进信访工作转型升级,将大数据、云计算和人工智能等技术引入信访接待服务工作,研发出信访机器人“小信”,并于2018年6月29日正式上岗试运行,对信访接待智能化进行了有益的探索。

“小信”的出现不是突如其来的

从2001年开始

武汉市自然资源和规划局

持续开展信访信息系统升级改造

就为信访机器人研发奠定了基础

奠基之路

2001年6月  武汉市自然资源和规划局在门户网站开设了“局长信箱”栏目,收集民意和接收群众的投诉请求;

2008年10月  开通网上信访渠道;

2012年10月  开发运行了网上信访信息系统;

2014年  对信访信息系统进行了升级,构建了信访工作标准化体系,建立了市局、区(分)局(事业单位)一体化的阳光信访信息系统。

2018年  对阳光信访信息系统进行了升级改造,并于当年4月8日上线。

升级改造后的阳光信访信息系统对多种诉求表达渠道进行了整合,实现了统一管理,便于及时有效地开展信访热点分析;依托电子政务系统和网格化社会服务管理信息系统,实现了信访事项的“两进”,即信访事项进审批事项、进社区网格。

有了前期的奠基

武汉市自然资源和规划局继续探索

人工智能技术在信访领域

能发挥什么样的作用

于是信访机器人的研发开始了……

诞生之路

2018年1月,武汉市自然资源和规划局成立了工作专班,从信访机器人选型、语音语义、知识库构建等方面开展研究,对信访业务需求进行梳理,拟定了接访机器人系统建设方案。

这就带你一步步回顾

“小信”是如何“诞生”的

一明确信访机器人建设目标

基于语音输入的人机交互模式,以自然语言处理、语义理解和基于知识图谱的自然语言问答技术为核心,整合相对成熟的语音识别及合成等技术,提供“听得清、读得懂、答得准”的智能人机交互体验,为来访群众提供标准化、智能化、人性化的服务。

信访机器人的研制工作分两步走:

1能够完成咨询答复、来访引导,即实现来访欢迎、咨询答复、来访引导等基本功能;

结合自然资源和规划领域信访接待工作实际,改进机器学习模型,加强机器学习训练,与阳光信访信息系统对接,结合具体案例提供大量、多样化训练样本,不断优化机器“大脑”,提升机器人的自我学习和知识更新能力,提高机器人的智慧化水平。

2为信访工作量身打造的“小信”名字是怎么来的呢?

机器人“小信”

为了增加我的亲和力,武汉市自然资源和规划局将我命名为“小信”。“小”有初步、谦逊之意;“信”则是信访、信任之意。希望这个名字能让我拉近与信访群众的距离,让他们产生亲切信任感。

二构建语音和触摸屏相结合的信访机器人人工智能交互模式

“小信”的交流互动模式以自然语言处理、语义理解和基于知识图谱的自然语言问答技术为核心,采用数据归一化和降维法对语音数据进行预处理;采用隐马尔科夫模型对不同语句的向量状态转移进行计算;采用LSTM神经网络对知识点进行匹配计算,将语音识别、合成等技术及深度学习技术运用到自然语言理解和知识点的精确匹配中,提高信访机器人交流互动能力。

三搭建包括知识库、分词库、规则库、日志库在内的信访机器人的后台数据库系统

数据库系统是“小信”大脑的知识储备。知识库主要存放多年积累的大量信访数据、业务数据、测试数据、基础汉语和维基百科语料库,包含了众多业务知识点,是“小信”提供对话服务的基础;分词库是涉及各项业务的专业词汇库,通过分词库的词汇来支撑“小信”对语义的理解;规则库存放的行为规则和人工智能模型是规范“小信”与信访群众交流互动的准则;日志库存放的机器人与信访群众交流互动对话记录,为系统自我学习和后期统计分析提供依据。

四构建自然资源和规划领域信访信息标准

通过接访流程和业务办理流程梳理,将信访接待服务场景标准化、引导服务流程标准化、历史信访数据标准化、系统接口标准化。完成《信访机器人支撑数据库标准》建设,主要包括要素分类、数据库结构描述、数据库实体描述等部分,构建了较为完整的数据库标准体系。目前,“小信”能为来访群众提供13大类、35小类引导式服务流程。

“小信”诞生不久,年纪不大

就已经学会了这么多东西

真是棒棒哒

和“小信”接触过的人

对它评价都很高哦~

“小信”上岗以来,信访人可通过与其对话完成简单咨询,实现了工作分流,避免了排队等待的不便,有效提高了信访接待服务的质量与效益。目前,武汉市自然资源和规划局采集的信访人对机器人回复权威性和满意度反馈分别达到了90%和85%。

相信今后信访工作在智能化的道路上

将更有可为!

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