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零点有数:智能派单算法助力12345热线更智慧更省心

零点有数:智能派单算法助力12345热线更智慧更省心

  日,世界人工智能大会(WAIC)主要品牌赛事之一的BPAA第二届应用算法实践典范决赛在上海举行,
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来源:火狐体育在线登录 作者:火狐体育官网下载 2022-09-17 10:40:52

  日,世界人工智能大会(WAIC)主要品牌赛事之一的BPAA第二届应用算法实践典范决赛在上海举行,零点有数的《基于UniLM和NSGA-Ⅱ的多目标优化蒸馏算法的自适应派单解决方案》项目从全球321支参赛团队中脱颖而出,历经层层筛选,最终荣膺“公共算法赛道全球10强”。

  持续提升,政务服务开始迈向数字化、智能化。12345政务服务便民热线热线”)作为政府与公众的“连心桥”和政府感知社情民意的“传感器”,在推动政府职能转变方面担任着越来越重要的角色。国务院办公厅在2021年印发《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导意见》,要求各地区12345热线要依法依规完善包括派单在内的多环节工作流程,实现企业和群众诉求办理的闭环运行,并完善事项按职能职责、管辖权限分办和多部门协办的规则;2022年印发《关于推动12345政务服务便民热线报警服务台高效对接联动的意见》,各地区要加强12345平台与部门业务系统的互联互通,实现信息实时全量共享,同时强化科技赋能,进一步加强12345平台和网上12345能力建设,开发自助派单等多项功能。然而,随着疫情防控常态化,12345热线话务量屡创新高,某些地区甚至达到日常线热线单位带来巨大的压力和挑战。

  “接得快”,即如何提高工单派发速度和效率。12345作为“总客服”,投诉案件都汇聚于此,量大、类细、诉求多,而各地工单派发主要靠人工完成,且需要按照“市-区-街道”进行三级分拨,响应速度和效率难以保障。

  “分得准”,即如何保证派单的准确性。热线合并后,民众诉求激增,涉及的领域也丰富多样。如果按照传统的三级分拨方式,在层层分拨的过程中,都有可能因人工派单量大或专业性不够,从而导致派单错误,影响准确率。以人工派单的方式,不仅对人员的专业性要求较高,对人员的数量也会同步加大。

  “办得实”,即如何辅助做出科学决策。12345热线业务种类多样,范畴广泛,需横向联动多个部门,如人力资源和社会保障局、税务局、工商局等,还需纵向联动市、县、乡、村各级单位,纵横联动的模式使得工单流转愈发复杂,出错率也会随之增加。如果无法让派单合理高效,建立有效的联合处置机制,作为“数据富矿”的热线数据就很难支持政府以及各级领导做出科学决策,也很难从根本上解决民众诉求。

  、原有智能派单流于形式以及派单机制僵化等缺点,问题只能在短期内暂时缓解,派单精准度和诉求处置速度仍然无法得到有效提升。具体影响主要包括:

  “接诉即办”时效,例如部分地区要求咨询类诉求需24小时内予以答复,7日内办结,到基层基本都是3-5天办结(以电话打入时间为准),严重影响办件处置时效;

  ,部门地区热线服务需要利用数据进行分析汇报,退单较多,数据的准确性无法得到保证,数据分析应用的效果不佳;

  ,如果自动派单错误或失败,接到退单后仍需坐席员根据系统提示重新进行手动派发,自动派发模式原本是为了释放人力,但如果没有达到降低人工干预的目的,则违背设置自动派单机制的初衷。

  习优化派单算法解决方案,将智能分拣算法与业务经验相结合,可进行自动化智能派单,释放人力,提升整体派单工作的速度与准确率。

  。该解决方案可依据人为制定的历史规则和现有新规则要求,直接将工单派发至相应的承办单位;

  如果没有达到自动派单标准,需要人工干预时,派单人员可结合系统提示的派单信息,再根据实际情况进行人工派发;

  可有效解决派单速度慢、效率低、人员不足等问题,形成智能发现、自动派单、管理闭环、协同高效的治理模式,系统更加灵活、高效、便捷。

  用户自定义规则与模型二者结合,综合控制自动派单,满足用户定制化需求,让派单符合决策,迎合民心;

  性,派单自定义规则支持热更新,实时生效,同时模型定期自动迭代更新,无需手动更新规则;

  ,软硬件全部国产化,数据安全可靠,关键芯片全自研,核心计算自主可控,完全能够满足党政机关等部门的数据安全需求。

  该解决方案拥有具备有效性、创新性和应用性的算法。该算法拥有统一预训练模型和nsga的多目标算法派单方案,在某地的实际应用中,最终的派单率由

  提高到83.73%,派单准确率由原来的91.02%提高到95.5%,算法综合准确率由原始的82.17%到当前的92.01%。

  等多个场景迁移适配应用,并支持即时规则更新,实现客户灵活定制,目前已在武汉、长沙、北京等多地使用。以某地项目为例,使用该解决方案后,派单员数量从原始的23人减至6人,派单综合准确率从82.17%升至92.01%,工单平均处理时间从36小时缩至24小时。

  算法的兼容性,目前已在华为TPU Atlas 800推理卡和训练卡的环境中进行了推理和训练,并将原始基于tensorflow深度学习框架模型用华为AI框架昇思MindSpore进行重构适配,扩大自动派单系统落地应用环境,并获得兼容测试认证;此外,部分创新点已申请相关专利认证。