生活中遇到问题怎么办？现如今，12345热线已经成为市民遇到问题的“第一选择”，也是企业和群众反映问题建议、推动解决政务服务问题的重要渠道。
为此，国务院办公厅于1月6日印发《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导意见》（以下简称《意见》）。该《意见》指出，在底前，各地区设立的政务服务便民热线以及国务院有关部门设立并在地方接听的政务服务便民热线实现一个号码服务，各地区归并后的热线统一为“12345政务服务便民热线”（以下简称12345热线），提供“7×24小时”全天候人工服务
但是，企业和群众反映的问题和合理诉求如何得到及时回应？如何让政务服务便民热线接得更快、分得更准、办得更实？在这个便捷、高效、规范、智慧的政务服务“总客服”背后，究竟需要哪些技术做支撑？
文本分析-沉淀数据价值
今天，“有事就打12345”，已经成为许多北京市民的生活习惯。据新华社报道，截至，北京12345热线已整合包括12315市场监管热线、96310城管热线在内的16区、36个部门共计52条政务服务便民热线，全年受理量突破1100万件，环比增长55%。
值得注意的是，以往的热线电话只有语言沟通，一些复杂问题特别是历史遗留问题，几句话确实说不清楚，再加上带点情绪，信息折损更多。为了更好地提供服务，以来，北京创新打造“网上12345”，通过微博、微信等多个受理渠道智能化接诉。因此，12345热线的呈现形式愈发多样。
面对如此庞杂的数据，做好数据分析处理工作，成为优化服务流程的重中之重。
在这个过程中，一览群智的大数据模型研判分析平台将发挥作用。首先利用文本分析挖掘技术，分析多源异构数据的特性，如分析拨打人员的住址、拨打时间、关注问题、核心诉求等特征；随后，将各类非结构化数据通过自然语言处理技术转化为结构数据，进行规律的统计分析。
然后，通过机器学习、智能标注，加上自然语言处理能力展示文本挖掘技术在数据分析领域的实用价值。面对海量的多源异构数据，利用主动学习的先进技术，将训练一个分类或者序列标注模型的标注量有效降低，而保持模型性能基本不变；同时，对采集到的信息进行路径、类型、趋势等维度进行分析，有效形成数据价值。
面对一个号码及多个号码反映同一件事情的情况，为了不重复配单。大数据模型研判分析平台对市民关心的同一件事进行优先处理，通过关键词提取，词向量表达，通过相似度计算，和编辑距离等技术，对数据进行事件合一处理，并通过发生地进行了辅助校验，得出相似度系数在0.79282-1之间的事件为同一事件。
若涉及同一问题需要不同业务部门联合办理，则需要完成12345热线平台与部门业务系统互联互通和信息共享，向同级有关部门实时推送受理信息、工单记录、回访评价等所需的全量数据，加强研判分析，为部门履行职责、事中事后监管、解决普遍性诉求、科学决策提供数据支撑。
通过深入挖掘各类资源数据，运用大数据思想和工具，围绕信息发现、分析和利用，提炼数据库中海量的数据价值，变被动服务为主动服务，为实际业务操作过程打造坚实的数据支撑基础。
接诉即办-提高服务质量
从前期数据分析到优化工作流程建立热线信息共享机制，一览群智在12345热线接诉过程中设计推出智能派单、智能坐席助手和智能回访等功能，运用知识图谱实现大数据画像分析，实现优化12345热线运营机制，辅助政务部门实现“接诉即办”。
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智能派单
系统利用智能化技术手段，对话务员登记的工单内容包括工单的标题、诉求地址、诉求内容、诉求目的等信息进行语义分析，通过挖掘工单数据，建立多维工作流，识别关键信息内容，系统自动识别，智能推算预判工单处理单位，推荐工单派发部门或将工单自动派发到承办单位的工单派发处理功能。
2
智能坐席助手
智能坐席助手是以语音识别、语义分析、大数据处理技术为基础的实时业务指导及监控管理工具，即在话务接续过程中，将诉求人和话务代表的对话转换成文字，并根据语义自动在系统内查找是否有对应的知识信息，将匹配的知识信息推荐给话务员在线使用解答诉求。同时，该功能在成熟应用后还能分析话务员在线引用水平及系统内知识信息的有效性，能有针对性的提升话务人员的知识信息引用水平，提升在线解答率，促进提升系统内知识库脚本的有效性。
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智能语音回访
根据诉求渠道进行服务回放。智能语音回访即系统通过语音合成、自然语言理解等技术，根据业务需求自动外呼电话进行智能语音交互，并且通过自动记录、自动分类等方式分析语音真实信息，通过收集、分析服务满意度，将分析结果记录到系统的一种智能应用。从而实现优化服务流程，提高服务能力，进一步增强群众满意度。
未诉已办-根本上解决民生问题
民生问题远远不是解决问题那么简单。对于政府来说，“未诉已办”才能真正地提高辖区管理质量和群众生活水平；对于服务商来说，真正让数据发挥价值，便有望满足这一诉求。
一直以来，一览群智一直将能够帮助人甚至替代人工作或决策，作为业务落地最终目标。在12345热线平台这一项目中，一览群智也在努力为客户提供最极致的服务。
优化12345市民热线服务流程的背后，需要大数据、自然语言处理和知识图谱等多种认知智能核心技术相融合；但是，想从根源上降低接诉数量，提升群众满意度，那么，总结规律，发现特征是必不可少。
首先，通过群众反映的问题类型便可以发现一定规律。北京12345热线年度数据报告显示，在解答和办理群众关注的各类问题中，解答咨询比例最高的问题是卫生健康类，占比81.76%；办理诉求比例最高的问题是物业管理类，占比71.83%；其中诉求集中的前五类问题分别是市场管理（无照经营、开墙打洞等）、交通管理（违章停车、非法运营等）、环境保护（噪音扰民、餐饮烟油等）、供暖以及物业管理。在中心城区的统计中显示，办理诉求最多在市场管理、交通管理和环境保护三方面。
与此同时，重复来电及来电热线在各个时间段的分布情况也值得关注。以北京市某街道3500条数据为例。在样本数据中，来电高峰集中在上午9:00~10:00，下午2:00~5:00。一个原因应该是这个时间段是政府职能部门的上班时间。其次，9:00~10:00来电投诉的很多是关于杂物堵塞道路和垃圾倾倒混乱问题。出现这种情况，很大一部分原因应该是市民早上出行容易遇到杂物道路堵塞问题，倾倒垃圾也是早上去做的事情；2:00~5:00这个时间段来电反映的问题种类比较杂；晚间19:00到22:00比较多反映水电和噪音的，也比较符合市民的生活状态。
（图注：某媒体舆情项目分析示例图）
（图注：Elens鲁班系统模型构建流程示例图）
通过对这些数据特征进行分析，一览群智的解决方案可以为政府提供分析预警模型，围绕居民基础信息和诉求信息，分析诉求趋势、规律、特点，进而更加敏锐、准确的反应出居民诉求的周期性、趋势性变化，对热点问题和突发事件进行实时预警、趋势研判，在群众关心的民生问题上提前制定改善措施。这样一来，政府便可以从源头处理问题，切实为群众解决问题，提高居民生活质量，真正从“接诉即办”向“未诉已办”前进。
打造关键技术壁垒-赋能各行各业
依托于自然语言处理和知识图谱等认知智能技术，一览群智在智慧政务、金融科技、公安领域均有不错成绩。
成立初衷，就是解决人工智能应用的核心问题，打造通用知识图谱。多年以来，一览群智深耕认知智能领域，自主研发智能决策系统，打通认知智能“感知-理解-分析-决策”全闭环，为客户提供一站式AI产品和行业解决方案。
为了快速实现人工智能的落地应用，快速提升业务价值，一览群智通过搭建模块化Elens智能决策平台，专注于打造行业专属的“认知智能大脑”。
目前，一览群智在金融科技、公安、政府等领域均有落地。譬如金融科技领域，一览群智智能审单产品便应用在银行外汇业务中的一个典型场景。
银行外汇业务是金融业中典型的高难度工作，占用大量的人力资源，数据量大且形式混乱，同时受全国各地政策差异的影响，人工审核工作易出现漏审现象。一览群智人工智能单据审核系统通过将知识图谱、OCR、NLP、RPA等人工智能技术融合应用到复杂外汇业务审核场景中，打造单据审核业务标准化的方法、工具及标准流程，整体过程透明可控，最终达到了业务降维、降风险，提质、提效能的目标。
此外，一览群智在公共安全领域也参与了大量情报线索发现和预警、大数据案件研判导侦、警情案情分析预警等一线案件的分析研判，使得智能决策真正地应用到了实际工作当中。
