В Единой автоматизированной информационной системы торгов города Москвы (ЕАИСТ), которая используется для проведения всех закупок города, внедрили интеллектуального помощника с искусственным интеллектом. Он отвечает на распространенные вопросы пользователей и помогает им на всех этапах жизненного цикла закупки.
«Ежедневно в системе работает более 10 тысяч пользователей, а число обращений в техническую поддержку достигает 1,5 тысячи запросов. Благодаря помощнику с искусственным интеллектом пользователи могут оперативно получить ответы на часто задаваемые вопросы, а специалисты поддержки подключаются для решения более узкопрофильных и нестандартных запросов, которые требуют большего внимания, времени и знаний. Сейчас база знаний нейросети содержит почти 1,7 тысяч ответов на распространенные вопросы, связанные с работой ЕАИСТ, и продолжает обучаться на основе ответов операторов службы технической поддержки на вопросы пользователей», – рассказал заместитель руководителя Департамента информационных технологий города Москвы Роман Урнышев.
ЕАИСТ – это основа столичной экосистемы государственных и муниципальных закупок. С ее помощью повышается прозрачность закупочных процессов, осуществляется контроль исполнения условий контрактов, оптимизируются подготовка и проведение закупок для нужд столицы. Например, для строительства больниц, станций метро и реализации других значимых проектов, направленных на повышение качества городской среды. Помимо заказчиков Правительства Москвы, к ЕАИСТ также подключены муниципальные городские учреждения, акционерные общества и фонды столицы – всего более 3 тысяч организаций.
«В год в службу поддержки поступает более 550 тыс. обращений, из них более 60 тыс. – консультации. Развивая городскую систему закупок, мы стремимся к сокращению рутинных операций, и не забываем о технической поддержке. Интеллектуальный помощник позволяет высвободить более 5 тыс. часов работы специалистов поддержки, перераспределив их на разбор сложных технических проблем, а срок консультаций сократить до нескольких секунд» – рассказал министр Правительства Москвы, начальник Главного контрольного управления города Москвы Евгений Данчиков.
Помощь техподдержки может потребоваться на каждом этапе жизненного цикла закупки – от подготовки документации до подписания закрывающих актов. Качество и скорость полученных ответов могут иметь ключевое значение для соблюдения нормативных сроков, установленных законодательством. Благодаря автоматизации консультирования пользователей уже сейчас на 10 процентов обращений ответ находит электронный помощник. Он обращается в базу знаний ЕАИСТ и помогает пользователям с запросами, связанным с рутинными операциями и наиболее часто задаваемым вопросами о работе с системой. Это дает возможность операторам больше внимания уделять обращениям, требующим более адресного подхода. Планируется, что дальнейшее развитие интеллектуального помощника позволит предоставлять автоматические консультации в 30 процентах случаев.
Пользователей системы ЕАИСТ консультируют и сопровождают эксперты Департамента города Москвы по конкурентной политике. Как отметил руководитель столичного Департамента по конкурентной политике Кирилл Пуртов, внедрение чат-бота способствует повышению качества работы Службы технической поддержки ЕАИСТ – уменьшается время ожидания ответа на запрос, улучшается качество подачи информации, снижается роль человеческого фактора. С учетом данного положительного опыта планиурется распространить решения с применением искусственного интеллекта на другие области закупочного процесса, в частности на закупки малого объема на Портале поставщиков, а также прогнозирование и роботизацию формирования закупок по повторяющимся потребностям заказчиков.
Город продолжает внедрять один из ключевых принципов работы — клиентоцентричность и удобство сервисов для заказчиков. Использование нейросетей для оптимизации работы технической поддержки – одно из наиболее распространенных сфер применения искусственного интеллекта. Для пользователей ЕАИСТ интеллектуальный помощник позволяет экономить время на самостоятельный поиск ответов в базе знаний системы, оптимизировать работу с системой как для новых, так и для опытных пользователей, позволит повысить эффективность работы с закупочными процессами.
