Голосовой робот Николай оперативно помогает гражданам в Новосибирской области на горячей линии 122

Проект Новосибирской области «Цифровая платформа эффективных коммуникаций с пациентами» с голосовым роботом в качестве центрального элемента стал победителем очередного всероссийского конкурса проектов региональной и муниципальной информатизации «ПРОФ-IT.2020» в номинации «Здравоохранение».

Стремительно ворвавшаяся в жизнь страны пандемия мгновенно превратила сервис голосовых коммуникаций жителей с медицинскими учреждениями из модной высокотехнологической забавы в государственную потребность: проблемы с дозвонами граждан до медицинских учреждений стали темой специального совещания, которое в ноябре 2020 года провел вице-премьер Дмитрий Чернышенко. В результате, перед лицами, ответственными за цифровую трансформацию в регионах, поставлена высокоприоритетная задача - обеспечить создание региональных Call-центров, использующих речевые технологии чат-ботов.

В Новосибирской области в течение нескольких последних лет системно и динамично развивается мультиканальная система голосового самообслуживания. В 2020 году опыт и наработки, полученные в предыдущие периоды при внедрении системы в региональный Call-центр МФЦ, были масштабированы на сферу здравоохранения Новосибирской области.

Интеллектуальный диалоговый робот Николай с осени 2020 года принимает входящие звонки граждан в «Единой регистратуре 124». В декабре месяце решение было адаптировано для номера «горячей линии 122» специалистами министерства цифрового развития и связи Новосибирской области совместно с компанией BSS и включено в Единый реестр российского ПО.

Новосибирская цифровая интеллектуальная голосовая платформа была представлена на всероссийском конкурсе проектов региональной и муниципальной информатизации «ПРОФ-IT.2020» и получила высокую оценку жюри, представленного серьезными экспертами федерального уровня. Отдельно было отмечено, что многие архитектурные и сервисные решения платформы являются пионерскими на уровне России.

Целью данного проекта в Новосибирской области было создание универсальной масштабируемой цифровой платформы взаимодействия с населением, которая бы позволила с помощью технологий распознавания и синтеза речи, искусственного интеллекта создать виртуального оператора, практически не отличимого по комфорту общения и специализированной базы знаний от оператора-человека, - пояснил Анатолий Дюбанов.

Платформа работает на основе обучаемой нейронной сети, позволяющей управлять потоками обращений и своевременно информировать о любых изменениях во всех сферах деятельности.

При этом мы постарались сделать продукт максимально «дружелюбным» для гражданина, чтобы значительно упростить его взаимодействие с государством, повысить уровень доверия к цифровым сервисам,- подчеркнул министр.

Производительность системы голосового обслуживания

Острой проблемой коммуникаций жителей с медицинскими организациями области стало существенно возросшее во время пандемии время ожидания на линии, что, в свою очередь, могло приводить к несвоевременному оказанию необходимой медицинской помощи. Сегодня, эту проблему в значительной мере помогает решать «Николай». Именно он сегодня первым отвечает на все 100% входящих вызовов. По аналитическим данным, в пиковые дни нагрузка на контактный центр превышает 15 тыс. звонков в день. В случае, если робот не может разобраться с просьбой обратившегося человека – он передает звонок оператору. За все время работы цифровой платформы мы не потеряли ни одного звонка, людям в любой ситуации была оказана помощь и все вопросы нашли свой ответ.Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга 2.1 т

Робот Николай поддерживает разговор с человеком в полностью автоматическом режиме: круглосуточно принимает все входящие вызовы, быстро определяет потребность пациента, оказывать ему консультацию или сервис в автоматическом режиме.

Система помогает решить проблему с наплывом обращений во время пандемии и оптимизировать деятельность любых контакт-центров в дальнейшем. Именно такое архитектурное решение позволит региону в самое ближайшее время реализовать единую технологическую платформу для всех горячих линий и ведомственных контакт-центов как для органов власти субъекта, так и для муниципальных образований.

Ключевые особенности цифровой платформы эффективных коммуникаций в здравоохранении

Технологии реализованной системы голосового самообслуживания (далее - СГС) позволяют комплексно реализовывать потенциал омниканального взаимодействия с пациентами путем организации работы буквально на всех этапах медицинского взаимодействия с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и клиентской аналитики.

СГС позволяет управлять очередями и потоками пациентов, вести учет, планирование и использование ресурсов медицинских организаций, а также проведение профилактических осмотров и диспансеризации населения. Также в системе предусмотрены интеграционные сервисы, которые могут выполнить проверку статуса обращения гражданина, подсказать график работы, произвести запись на прием к врачу и др.

Основные функциональные возможности системы:

• звукозапись и ведение базы данных телефонных вызовов;
• определение «топовых» тем обращений граждан и мониторинг трендов обращений;
• оперативное реагирование на изменения за счет выявления диалогов по новым и не характерным темам. (Например, у граждан появилась потребность в поиске лекарств - платформа позволит оперативно вывести информацию о том, куда обращаться по вопросам наличия медицинских препаратов в аптеках);
• систематическое получение данных статистики за счет функции автоматической тематизации фонограмм за прошлый и будущий периоды;
• автоматическая оценка и аналитика речевых взаимодействий с гражданами в каналах обслуживания.

Единый алгоритм работы системы позволяет оптимизировать процесс обновления информации на выведенных консультационных, информационных сервисах, а также позволяет эффективно работать с инцидентами.

Областной Минздрав на постоянной основе проводит анализ динамики использования внедренных цифровых сервисов. Работа по развитию и совершенствованию сервисов (тематик) проводится исходя из потребностей медицины и анализа клиентских задач на линии контактного центра.

Реализация омниканальности

Как рассказали в Минздраве Новосибирской области, в ходе внедрения СГС в работу «Единой регистратуры 124» возникла трудность с реализацией в системе принципиального требования к многоканальности системы. Причем трудность была не с адаптацией голосовой цифровой платформы, а с требованиями к реализации этих сервисов в сложной и большой единой медицинской информационной системе Новосибирской области (далее – МИС). В результате было разработано принципиально новое архитектурное решение, основанное на единой модели данных о пациенте.

Эта модель предполагает эффективное взаимодействие с МИС и взаимодействующих информационных систем во всех точках возможного контакта с пациентом путем объединения функциональных возможностей единого портала государственных услуг, регистратуры медицинской организации, контактного центра 124, службы оперативной помощи 122, мобильного приложения «Запись на прием», электронной регистратуры reg.nso.ru. Например, сегодня пациент сможет записаться с помощью портала государственных услуг, а отменить запись - через СГС.

Интеллектуальный уровень голосового помощника

По мнению экспертных сообществ, во всем мире наблюдается растущий интерес к виртуальным голосовым консультантам. Это объясняется моральным устареванием технологии интерактивного голосового ответа IVR (Interactive Voice Response) с жесткими алгоритмами ответов типа «да/нет» или выбором одного из предложенных вариантов.

На наших глазах направления применения алгоритмов искусственного интеллекта постоянно расширяются, радикально меняя многие аспекты трудовой деятельности и социальных коммуникаций. Появляются новые технологии и новые возможности. Так, сейчас постепенно в работу роботов начинают внедрять технологию NER (Named-Entity Recognition), с помощью которой речевые модули формируется таким образом, что общение с пользователями становится все более подобно человеческому, позволяя с помощью «живого языка» передавать эмоциональные оттенки,- рассказал министр цифрового развития и связи Новосибирской области.

Технологическим базисом системы является полнотекстовое распознавание слитной речи. Программный модуль распознавания слитной речи работает с использованием моделирования на нейронных сетях. В результате автоматического распознавания речь преобразуется в текстовый индексированный файл, пригодный для автоматического лексико-Рассмотрим, например, запрос «Я хочу предварительно записаться к терапевту на четверг в 12:00». Система распознает суть запроса и использует полученную информацию в формировании записи на текущую неделю в определенное время.

Технологии речевой аналитики структурируют разговоры оператора с заявителем, подразделяют их на категории: жалобы, обратная связь, повторяющиеся звонки. В особую категорию разработчики системы выделили эмоционально напряженные звонки.

Разделение на категории дает как количественную информацию (распределение звонков по тематикам, количеству жалоб и предложений), так и качественную (рост жалоб заявителей на качество предоставления определенной услуги или работу отдельного филиала).

Кроме того, в системе реализованы оптимальные средства для формирования выборки, поиска и анализа, реализована возможность сравнения разных наборов фонограмм и определения общих, а также уникальных слов и выражений для этих наборов.

Встроенный модуль отчетности предусматривает построение различных отчетов, графиков, диаграмм, представляющих статистическую информацию по результатам тематизации фонограмм. Визуализация данных помогает выявить основные закономерности по показателям, процессам, сотрудникам.

Если пациент обращается к Николаю по вопросу, выходящему за границы сферы здравоохранения, или робот затрудняется распознать речь, он переведет звонок на оператора. По предварительным прогнозам, Николай сможет самостоятельно вызвать врача или оформить запись для 50-60% позвонивших. На оператора переводится не более 40% вызовов.

В дальнейшем администраторы системы проводят анализ причин, по которым система не смогла продолжить разговор с человеком в автоматическом режиме. При необходимости будет произведено дополнительное обучение системы.

В системе происходит постоянное пополнение акустического материала, что с каждым разом снижает вероятность того, что система не распознает речь позвонившего человека,- замечает Анатолий Дюбанов.

О чем можно поговорить с роботом Николаем?

Как рассказал разработчик системы, спектр тематик, по которым Николай осуществляет информирование и консультирование граждан, не имеет ограничений. Он зависит от специализации заказчиком контактного центра, в работу которого внедрен робот.

Так, если говорить про МФЦ, то в настоящий момент робот может проконсультировать по порядку и особенностям предоставления наиболее популярных государственных и муниципальных услуг (более 40 сервисов), например, о получении сертификата на материнский капитал и способах распоряжения средствами капитала, получении водительского удостоверения, паспорта гражданина РФ и другие.

Также робот может проконсультировать по механизмам предварительной записи в МФЦ, предоставить информацию по адресам и графикам работы филиалов, по размерам государственных пошлин, произвести проверку статуса обращения, поданного заявителем и многое другое.

В настоящий момент ведется работа по подготовке к выводу еще порядка 30 сервисов по различным тематикам услуг МФЦ, рассказали в Правительстве Новосибирской области.

В сфере здравоохранения Николай умеет общаться по целевым тематикам – запись на прием, вызов врача на дом. Он также сможет удалить и подтвердить запись. Робот уточнит у человека имя, дату рождения и специальность врача. Все остальные необходимые данные он сам получит из медицинской информационной системы. По умолчанию вызов врача на дом будет оформлен на текущую дату, а запись на прием будет осуществлена в ту поликлинику, к которой прикреплен пациент. Николай умеет предоставлять пациентам простые консультации: как прикрепиться к медицинской организации, получение льготного лекарства, вакцинация от ковид 19, получить полис ОМС и т.д.

Кроме того, он сможет осуществлять исходящие вызовы в соответствии с настроенной кампанией обзвона, например, для подтверждения записи на прием, напоминания о приближении срока прохождения диспансеризации и т.д. Еще он умеет проводить телефонное анкетирование пациентов с целью последующего мониторинга качества получения медицинских услуг.

Система оптимизирует процедуру взаимодействия с клиентами, а также позволяет получать достоверные аналитические выводы на основе данных для лучшего понимания клиентов, в том числе их предпочтений и потребностей,- подчеркивает Анатолий Дюбанов.

В системе также реализован функционал текстовых коммуникаций, что дополняет и расширяет возможности голосового самообслуживания.

Персонализация коммуникаций с жителями

Коммуникационная платформа обладает комплексными методами интеллектуальной обработки данных для извлечения и использования информации, позволяющей выстраивать индивидуальное взаимодействие с каждым позвонившим человеком. В настоящий момент система не хранит информацию о пациентах, вся идентификация происходит по ФИО и дате рождения, которые озвучивает пациент, после чего СГС с помощью программного интерфейса API получает информацию из медицинской информационной системы.

Если пациенту необходимо записаться на прием к врачу, система также уточняет специальность врача у пациента и снова обращается в медицинскую информационную систему, а затем производит запись в поликлинику, к которой прикреплен пациент, по полученным данным.

На 2021 год запланировано обновление системы, в рамках которой модуль идентификации также будет меняться. Распознавание обратившегося, человека при его согласии, возможно будет осуществляться и с помощью модулей верификации и идентификации личности говорящего по голосу.

Модуль верификации личности будет производить биометрическую верификацию с использованием моделирования на нейронных сетях классов DNN (Deep neural network) и RNN (Recurrent neural network), а модуль идентификации личности говорящего позволит создавать голосовой слепок, обогащать, дополнять или обновлять голосовой слепок новым акустическим материалом.

Таким образом, идентификация будет осуществляться с более высокой точностью, а запрашивать персональные данные человека в большинстве случаев не потребуется,- подчеркивает Анатолий Дюбанов.

Особенности эксплуатации и внедрения голосового решения

К внедрению платформы в систему «Единой регистратуры 124» проектная команда приступила в ноябре 2019 года. На первом этапе был проведен сбор исходных данных и осуществлено детальное обследование всех бизнес-процессов работы «Единой регистратуры 124», связанных с оказанием медицинских услуг населению.

На следующем этапе были реализованы технические процессы, а также интеграция СГС с медицинской информационной системой Новосибирской области . В процессе интеграции систем потребовалось изменение некоторых ее алгоритмов работы Именно это, рассказал Анатолий Дюбанов, оказалось самым трудоемким и длительным этапом проекта (он занял почти шесть месяцев). В июле-августе 2020 г. началась тестовая эксплуатация системы.

При разработке системы был продуман такой алгоритм работы, который позволяет оперативно – буквально в режиме онлайн - осуществлять корректировку и обновление информации для цифровых консультационных и информационных сервисов.

Возможности развития и тиражирования коммуникационной системы

Производитель нейроплатформы цифрового консультанта - отечественный разработчик компания BSS. Ее решения по распознаванию и синтезу речи, речевой аналитике, голосовой верификации и идентификации граждан включены в единый реестр российского ПО и зарегистрированы в Роспатенте. В рамках сотрудничества BSS компания БФТ - российский разработчик проектных решений на базе собственных методологических и программных продуктов –– выполняет проекты цифровых консультантов в разных регионах страны. Решения, созданные, на базе этой платформы, успешно функционируют в региональных и федеральных ведомствах и службах. Они обеспечивают эффективное автоматическое дистанционное обслуживание обращений граждан в голосовом и текстовом каналах, минимизируют необходимость очного посещения отделений и офисов, что актуально в период пандемии, способствуют продвижению и популяризации цифровых государственных услуг.

В частности, в настоящее время такой совместный проект по внедрению нейроплатформы реализуется в контактном центре Тульской области. Решение для МФЦ тиражируется в Кемеровской области, Санкт-Петербурге.

В Новосибирской области прорабатывается возможность создания единого центра обслуживания вызовов на базе взаимосвязанной голосовой системы, охватывающую всю территорию Новосибирской области и интегрированную с внешними информационными системами. Такая интеграция позволит корректно управлять распределением вызовов, управлять очередями и временем ожидания вызывающего абонента, формировать статистическую информацию по операторам, обеспечит единое управление конфигурацией и мониторингом.

Архитектура СГС обеспечивает возможность расширять использование и внедрение системы в любой точке взаимодействия и любой отрасли, где актуальна задача омникальных коммуникаций с гражданами. По сути, СГС имеет неограниченные возможности бесшовной интеграции с другими системами без существенной доработки робота Николая. Все изменения зависят только от тех систем, с которыми предстоит проводить интеграцию,- резюмирует Анатолий Дюбанов.