Краткое описание решения

Проект базируется на решении команды “ADA” из Республики Татарстан, использующем экосистему машинного обучения Python и Docker.

Решаемые проблемы

Сокращение времени на обработку обращений граждан из разных источников.

Решения команд

Рязанская область

Решаемая проблема:

Существует множество разрозненных источников поступления обратной связи от населения: жалобы, предложения. Заявки поступают в различном формате в различные инстанции, которые, в свою очередь, не всегда компетентны по поступающему вопросу. Поступающая информация часто теряется, что ведет к нерешению проблем, а к росту однотипных повторяющихся заявок от населения и, как следствие, к повышению неудовлетворенности населения.

Решаемая задача:

Создать программу с машинным обучением, которая на основании содержания текста обращения могла бы определять тему обращения и ответственный орган власти

Шаги опытной эксплуатации:

• Выгрузка новых данных для обучения модели и повышения точности определения тем
• Переучивание модели на новых данных
• Испытание новой модели
• Контрактовка доработки Портала — 30.12.19
• Интеграция решения с порталом НашДом62. РФ — март 2020 г.

Показатели эффективности:

• сокращение количество потерь заявок от населения
• система автоматического ответа — сокращение 50 человек к 2021 году
• процент правильного определения темы обращения и исполнителя по тексту обращения (целевое значение 98%)
• повышение лояльности граждан к работе органов власти
• сокращение количества заполняемых полей при подаче электронного обращения гражданином, с 32 полей до 3-х (в 9 раз)
• сокращение сроков обработки и принятия сообщений граждан в работу до 12 часов