MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Центр экстренной связи округа Орлеан (OPCD) в американской Луизиане меняет подход к обработке диспетчерских вызовов в службу спасения 911 за счёт внедрения новых технологий. В настоящее время служба тестирует новый инструмент на базе искусственного интеллекта, призванный снизить нагрузку на операторов, которым приходится принимать более тысячи звонков ежедневно.
Источник изображения: AI
В апреле в Новом Орлеане начали использовать искусственный интеллект для обработки звонков в службу 311, куда поступают не экстренные обращения граждан. Для этих целей нейросеть обучили предоставлять обращающимся нужную информацию, поскольку около 50 % звонков в службу 311 носит именно справочный характер. Теперь же нейросеть в тестовом режиме применяется для обработки экстренных звонков в службу 911 в крупнейшем городе Луизианы.
OPCD использует систему AI Emergency Call Triage от компании Carbyne. Последнее слово в названии ИИ-системы является отсылкой к процессу анализа и приоритизации экстренных звонков. ИИ-система оценивает поступающие звонки и может предоставлять немедленную обратную связь обращающимся. В первую очередь такой подход используется для ускорения обработки звонков, связанных с каким-то одним инцидентом. Алгоритм спрашивает звонящего, обращается ли он по поводу уже известного инцидента, и в случае получения утвердительного ответа предоставляет актуальную информацию. Если же обращение связано с чем-то иным, то алгоритм переадресует вызов на оператора.
Использование ИИ-системы позволяет бороться с накоплением большого количества звонков и увеличением времени ожидания обратившихся за помощью. При этом в службе отметили, что на данном этапе не идёт речи о полноценной обработке всех экстренных звонков с помощью ИИ. Вместо этого алгоритм используется для предоставления обратившимся актуальной информации и перенаправления звонков на диспетчеров.
Хотя нейросеть может способствовать сокращению времени реагирования на вызовы в службу 911 и повысить общую эффективность, существуют риски, связанные со способностью нейросети успешно обрабатывать все экстренные сообщения. При наличии контроля со стороны человека, тщательно подобранных данных для обучения, надёжной защиты от кибератак и эффективного управления алгоритмами, система может оказаться весьма полезной. Однако практика показывает, что ИИ-модели могут быть ненадёжными, и в настоящее время это не контролируется должным образом. В такой ситуации алгоритм может давать обратившимся в службу недостоверную информацию, а также действовать на основе собственных предубеждений, которые выработались у ИИ-модели в процессе эксплуатации.
Источник:
