Lợi nhuận:
- Nó thiết kế một luồng phản hồi an toàn để phân loại các câu hỏi của công dân, tạo ra các câu trả lời nháp và ủy quyền cho con người khi cần thiết.
- Nó đo lường chất lượng chatbot theo từng chủ đề với các chỉ số về phạm vi bao phủ, độ chính xác, doanh thu và tỷ lệ phân giải cũng như tìm ra các điểm mù.
- Nó xác định câu hỏi nào của công dân có thể được trả lời tự động và câu hỏi nào phải được giao cho cơ quan có thẩm quyền.
Nơi mà dịch vụ công tiếp xúc nhiều nhất với người dân là quầy dịch vụ: điện thoại, phòng vé, e-mail, tổng đài, trang web của tổ chức và mạng xã hội. Một người dân hỏi "Làm cách nào để nộp thuế tài sản?", "Tôi lấy giấy chứng nhận cư trú ở đâu?", "Giấy tờ này cần những giấy tờ gì?" anh ấy hỏi. Nhiều câu hỏi trong số này cứ lặp đi lặp lại; Câu trả lời rất rõ ràng; nhưng khối lượng cao và giới hạn trong giờ làm việc. Chatbot (trợ lý phần mềm tạo ra câu trả lời tự động cho các câu hỏi bằng văn bản hoặc bằng giọng nói) và hệ thống phản hồi được hỗ trợ bởi AI đáp ứng gánh nặng lặp đi lặp lại này và chỉ đạo nhân viên thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi chuyên môn thực sự. Trong học phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng AI trong các dịch vụ công dân từ đầu đến cuối—từ phân loại câu hỏi đến tạo câu trả lời, đa ngôn ngữ, khả năng tiếp cận và khía cạnh quan trọng nhất là ngăn chặn thông tin sai lệch.
Tại sao câu hỏi công dân lại khó?
Câu hỏi của công dân khó ở ba khía cạnh. Thứ nhất, tính chính xác: danh sách tài liệu không chính xác sẽ đưa công dân đến cơ quan một cách vô ích; Thời gian không chính xác sẽ dẫn đến mất quyền. Thứ hai, bình đẳng: hai người hỏi cùng một câu hỏi không thể đưa ra những câu trả lời khác nhau; Hơn nữa, mọi người nên hiểu nó, bất kể trình độ học vấn, ngôn ngữ hay khuyết tật. Thứ ba, quyền riêng tư: công dân thường ghi lại thông tin cá nhân của mình khi đặt câu hỏi (“ID TR của tôi là thế này, đơn đăng ký của tôi thế nào?”) và dữ liệu này phải được bảo vệ.
Chìa khóa để định vị AI trong ba ràng buộc này là: AI là giao diện truyền tải thông tin chính xác đã được phê duyệt trước tới người dân bằng ngôn ngữ thích hợp; Nó không tự mình tạo ra luật pháp. Cách để đạt được điều này là kết nối chatbot với cơ sở kiến thức đã được phê duyệt của tổ chức (Câu hỏi thường gặp, tóm tắt quy định, hướng dẫn dịch vụ) — đây được gọi là RAG (thế hệ tăng cường truy xuất), trong đó AI lấy phần có liên quan từ kho lưu trữ tài liệu đáng tin cậy và phản hồi chỉ dựa trên nó trước khi đưa ra câu trả lời.
Mẹo: Luôn bao gồm nguồn trong phản hồi của chatbot: "Thông tin này dựa trên [hướng dẫn dịch vụ/số thông báo], [trang chính thức] để biết trạng thái hiện tại." Một câu trả lời không có nguồn gốc vừa không thể kiểm chứng vừa làm giảm lòng tin của người dân.
Từng bước: thiết lập quy trình phản hồi của công dân
- Xác định phạm vi. Chatbot sẽ phản hồi về những vấn đề nào (thuế, thủ tục đăng ký hộ tịch, giấy phép) và vấn đề nào nó sẽ báo “Tôi đang chuyển bạn đến đơn vị liên quan”? Tốt hơn là giao nó cho con người hơn là đưa ra câu trả lời cho một câu hỏi nằm ngoài phạm vi.
- Chuẩn bị cơ sở kiến thức đã được phê duyệt. Mỗi câu trả lời phải dựa trên một văn bản có ghi ngày tháng và có nguồn gốc do tổ chức kiểm soát. Một người có trách nhiệm nên theo dõi các thông tin cập nhật.
- Viết ra các quy tắc về giọng điệu và ngôn ngữ. Lịch sự, đơn giản, không dùng biệt ngữ, câu văn ngắn gọn. Một ngôn ngữ trang trọng nhưng không lạnh lùng.
- Đặt quy tắc dữ liệu cá nhân. Chatbot chỉ nên cung cấp thông tin được cá nhân hóa, chẳng hạn như trạng thái giao dịch, sau khi xác thực an toàn; không nên yêu cầu dữ liệu cá nhân khi cung cấp thông tin chung.
- Xác định các điểm leo thang. Những khiếu nại, phản đối, thắc mắc có hậu quả pháp lý hoặc thắc mắc chưa rõ ràng cần được chuyển tải đến người dân.
- Theo dõi và cải thiện. Các câu hỏi được trả lời sai cần được xem xét hàng tuần và cập nhật cơ sở kiến thức.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 – Giảm tải, cán bộ chuyển sang chuyên môn. Trung tâm cuộc gọi của một đô thị đô thị nhận được ~48.000 cuộc gọi mỗi tháng; trong số này, 61% là về năm chủ đề định kỳ. Chatbot dựa trên RAG đã đảm nhận năm chủ đề này; nhân viên trung tâm cuộc gọi được chia thành các khiếu nại và khiếu nại phức tạp; Thời gian chờ trung bình giảm từ 7 phút xuống còn 2 phút.
Trường hợp 2 - Bẫy thông tin sai lệch. Một phi công chatbot không có nguồn gốc lặp lại số tiền cũ nói rằng "phí hộ chiếu năm nay là 1.200 TL"; trong khi vữa đã được cập nhật. Trong 3 ngày, người dân đã đến nhầm số tiền. Bài học: chatbot chỉ nên dựa vào nền tảng kiến thức có niên đại, cập nhật và có nguồn gốc; không nên để tự do sản xuất.
Trường hợp 3 - Đạt được khả năng tiếp cận. Một tổ chức đã đơn giản hóa phản hồi của chatbot ở cấp độ ngôn ngữ B1 (cơ bản-trung cấp) và làm cho chúng phù hợp với trình đọc màn hình dành cho người khiếm thị. Tỷ lệ người dân đến phòng vé vì không hiểu hướng dẫn dịch vụ giảm 28%; Trong các khiếu nại, phản hồi với chủ đề “Tôi không hiểu” giảm xuống còn 1/3.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Tạo phản hồi phụ thuộc vào nguồn:
Vai trò của bạn: một nhà tư vấn dịch vụ công lịch sự và ăn nói thẳng thắn. Chỉ trả lời dựa trên nội dung THÔNG TIN ĐƯỢC CHỨNG NHẬN mà tôi đã cung cấp bên dưới. Nếu bạn được hỏi điều gì đó không có trong văn bản, hãy nói "Tôi hướng dẫn bạn đến [đơn vị] để biết thông tin chính xác về chủ đề này" và đừng bịa ra câu trả lời. Thêm nguồn vào cuối câu trả lời. THÔNG TIN ĐƯỢC PHÊ DUYỆT: [dán văn bản] CÂU HỎI: [câu hỏi của công dân]
2) Đơn giản hóa ngôn ngữ:
Dịch văn bản chính thức dưới đây sang tiếng Thổ Nhĩ Kỳ đơn giản để học sinh tốt nghiệp trung học có thể dễ dàng hiểu được. Giải thích biệt ngữ, rút ngắn câu, lập danh sách từng bước. Ý nghĩa và nội dung pháp lý không thay đổi. Đánh dấu phần chưa rõ ràng là "cần làm rõ". VĂN BẢN: [dán văn bản chính thức]
3) Phản hồi đa ngôn ngữ (có ghi chú xác minh):
Dịch câu trả lời bằng tiếng Thổ Nhĩ Kỳ đã được phê duyệt sau sang [ngôn ngữ đích]. Nhận biết chính xác các thuật ngữ chính thức; Để lại thuật ngữ mà bạn không chắc chắn trong ngoặc đơn với phiên bản tiếng Thổ Nhĩ Kỳ. Thêm một lưu ý là bản dịch cần được chuyên gia kiểm tra. TRẢ LỜI: [văn bản]
4) Trình phân loại leo thang:
Phân loại tin nhắn công dân sau: (A) câu hỏi chung -> trả lời tự động phù hợp, (B) trạng thái giao dịch được cá nhân hóa -> yêu cầu xác thực, (C) khiếu nại/khiếu nại/kết quả pháp lý -> bàn giao cho con người. Chỉ đưa ra một lá thư và một câu biện minh. Nếu không chắc chắn, phương án an toàn nhất (C). THÔNG ĐIỆP: [văn bản]
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: “Thông báo cho công dân về thuế tài sản.”
Mạnh: "Vai trò của bạn là một cố vấn công lịch sự. CHỈ trả lời dựa trên nội dung thông tin đã được phê duyệt bên dưới; hãy sửa những gì không có trong văn bản, tham khảo bộ phận liên quan nếu cần. Viết câu trả lời đơn giản, chính xác và từng bước một. Không yêu cầu dữ liệu cá nhân. Thêm nguồn và ghi chú 'kiểm tra trang chính thức để biết số tiền hiện tại' ở cuối. Thông tin đã được phê duyệt: [văn bản]. Câu hỏi: [câu hỏi]."
Sự khác biệt: lời nhắc mạnh mẽ hạn chế phản hồi đối với nguồn được phê duyệt, ngăn chặn việc bịa đặt, xác định giọng điệu và tính bảo mật; Kết quả là chất lượng có thể được hiển thị trực tiếp cho người dân.
Phản ứng tự động hay bàn giao cho con người?
Trạng thái
cách thích hợp
tại sao
Danh sách tài liệu, giờ làm việc, quy trình chung
Phản hồi tự động (RAG)
Thông tin được cố định và phê duyệt
“Ứng dụng của tôi thế nào rồi?”
Xác thực + truy vấn hệ thống
dữ liệu cá nhân
Khiếu nại, phản đối, phàn nàn
bàn giao cho con người
Cần có sự đánh giá cao và đồng cảm
Câu hỏi có hậu quả pháp lý
bàn giao cho con người
Trách nhiệm và sự biện minh
Ngoài phạm vi/không chắc chắn
bàn giao cho con người
Tránh nguy cơ bịa đặt
Đo lường chất lượng chatbot: con số, không phải trực giác
Chatbot công dân không được quản lý bằng cách nói "có vẻ như nó đang hoạt động tốt"; được đo. Theo dõi hiệu suất chatbot trong dịch vụ công bằng bốn chỉ số. Tỷ lệ bao phủ (tỷ lệ phần trăm câu hỏi mà chatbot trả lời đúng mà không chuyển cho con người); tỷ lệ chính xác (tuân thủ các câu trả lời được đưa ra với pháp luật và thực tiễn hiện hành, với việc kiểm soát mẫu thủ công); tỷ lệ luân chuyển (câu hỏi được chuyển đến con người - nếu quá thấp, chatbot có thể tự tin về sai chủ đề); tỷ lệ hài lòng/giải pháp (giải quyết vấn đề của người dân ngay lần tiếp xúc đầu tiên). Việc theo dõi các chỉ số này trên bảng điều khiển hàng tuần giúp xác định vị trí chatbot đang tạo ra ảo giác và chủ đề nào cần được giao cho con người.
Trường hợp nhỏ - bắt được điểm mù. Chatbot của một ban giám đốc tỉnh có tỷ lệ bao phủ tổng thể tốt là 78%; Tuy nhiên, đối với tiêu đề “quyền của công dân khuyết tật”, tỷ lệ chính xác chỉ là 41% do mô hình đưa ra câu trả lời dựa trên một quy định chưa được cập nhật. Nếu không có phép đo dựa trên chủ đề, điểm mù này sẽ vẫn ẩn trong mức trung bình. Nhóm đã tạm thời đóng chủ đề này theo quy tắc "luôn ủy quyền cho con người" và mở lại chủ đề này sau khi nội dung được cập nhật.
Mẫu hàng tuần để kiểm tra chất lượng phản hồi theo mẫu:
Nhiệm vụ: Dưới đây là 20 câu trả lời và câu hỏi của công dân mà chatbot đưa ra tuần trước. Đánh giá từng câu trả lời: 1) Có phù hợp với pháp luật không? (Có/Không/Nghi ngờ - nêu rõ mục/nguồn)2) Có thông tin nào bị thiếu hoặc gây nhầm lẫn không?3) Nó có nên được giao cho con người không? Đầu ra: Bảng (số câu hỏi | sự phù hợp | lưu ý rủi ro | khuyến nghị). Liệt kê những người có tính phù hợp được nghi vấn ở trên cùng. Lưu ý: Đây là cuộc kiểm tra dự thảo; Quyết định cuối cùng thuộc về cơ quan thanh tra.
Mẹo: Khả năng chatbot nói “Tôi không biết, tôi chuyển bạn sang làm chính thức” không phải là điểm yếu mà là sự đảm bảo về chất lượng. Trước công chúng, một câu trả lời sai đầy tự tin sẽ tốn kém hơn nhiều so với việc tiếp quản một cách trung thực.
Những lỗi thường gặp
- Phát hành chatbot để sản xuất miễn phí. Một bot không được kết nối với cơ sở kiến thức đã được phê duyệt sẽ cung cấp thông tin lỗi thời hoặc bịa đặt.
- Không trích dẫn nguồn. Người dân không thể xác minh, công chức không thể kiểm tra; Lỗi lây lan một cách âm thầm.
- Xử lý dữ liệu cá nhân mà không cần xác thực. Trả lời câu hỏi "Tình trạng đơn đăng ký của tôi là gì?" không có xác minh an toàn là một rủi ro KVKK.
- Không xác định điểm tới hạn. Để lại những lời phàn nàn và phản đối cho bot sẽ làm tăng khả năng trở thành nạn nhân.
- Không đơn giản hóa ngôn ngữ. Thông tin chính xác mà không được hiểu rõ là vô giá trị đối với công dân; khả năng tiếp cận là phải.
- Không thiết lập một vòng phản hồi. Nếu những câu hỏi trả lời sai không được theo dõi và sửa chữa thì lỗi tương tự sẽ lặp lại.
Tóm lại
Trong các dịch vụ công dân, AI trả lời các câu hỏi lặp đi lặp lại một cách nhanh chóng, đơn giản và 24/7, hướng dẫn viên chức thực hiện những công việc đòi hỏi chuyên môn thực sự. Bí mật nằm ở ba điều: liên kết các câu trả lời với cơ sở kiến thức đã được phê duyệt (RAG), thêm nguồn vào mỗi câu trả lời và giao các câu hỏi khiếu nại/phản đối/hành động cá nhân cho con người. Một chatbot được thiết kế phù hợp sẽ giảm tải; Một bot không có nguồn gốc và không được kiểm soát sẽ nhanh chóng lan truyền thông tin sai lệch.
Nhiệm vụ ứng dụng
Viết ra 5 câu hỏi công dân thường gặp nhất trong đơn vị của bạn và câu trả lời đã được phê duyệt. Tạo câu trả lời chatbot cho năm câu hỏi này bằng cách sử dụng mẫu “Tạo câu trả lời dựa trên tài nguyên”. Sau đó, với mẫu "Phân loại ủy nhiệm", đánh dấu những câu hỏi nào sẽ được giao cho con người. Đơn giản hóa ít nhất một câu trả lời ở cấp độ B1.
danh sách kiểm tra
- [ ] Chatbot chỉ phụ thuộc vào cơ sở kiến thức có nguồn gốc, ghi ngày tháng và đã được phê duyệt.
- [ ] Mỗi câu trả lời đều trích dẫn nguồn.
- [ ] Dữ liệu cá nhân không được xử lý nếu không có xác thực an toàn.
- [ ] Chuyển cho con người để xác định khiếu nại/phản đối/câu hỏi pháp lý.
- [ ] Ngôn ngữ đơn giản và dễ tiếp cận (có tính đến khuyết tật và sự đa dạng về ngôn ngữ).
- [ ] Có chu kỳ phản hồi và cập nhật hàng tuần cho những câu trả lời sai.