Uitdaging
De Vlaamse Infolijn (‘1700’) krijgt op jaarbasis ongeveer 1 miljoen telefonische oproepen, 55.000 emailberichten en 25.000 chatgesprekken te verwerken. Het verwerkingsproces van-vraag-naar-antwoord gebeurt ‘systemisch’ met een aantal aan elkaar gekoppelde componenten, waaronder een (unieke) redactionele bron die voeding geeft aan zowel de algemene website van de Vlaamse overheid (content voor ‘vlaanderen.be’) als de Vlaamse Infolijn (content en antwoordscripts voor de antwoordverstrekkers van de Infolijn), een dispatchsysteem (CTI) dat de inkomende oproepen doorstuurt naar de ‘juiste’ antwoordverstrekker met de ‘juiste’ skills, en een klantvolgsysteem (CRM) dat alle individuele contacten (vraag + gebruikt antwoordscript) registreert.
Het communicatie- en verwerkingsproces van de Vlaamse Infolijn (inkomende vraag → antwoordscript → uitgaand antwoord) wordt nauwgezet geregistreerd en gerapporteerd. De antwoordscripts en ook de training van de antwoordverstrekkers worden continu aangepast op basis van de rapporten, (voortschrijdende) inzichten, interne feedback (van de antwoordverstrekkers op de scripts), etc.
Elk individueel uitgaand antwoord wordt echter nog altijd geheel ‘manueel’ gegenereerd (registreren van de inkomende vraag / opzoeken van het juiste antwoordscript / redigeren en geven van het antwoord door de antwoordverstrekker). Hierdoor is de doorlooptijd van het, nochtans ‘systemische’ en goed georganiseerde, communicatie- en verwerkingsproces van de Vlaamse Infolijn vrij lang, terwijl de klant steeds sneller en in een ‘quasi-dialoogvorm’ een antwoord op zijn vraag wil krijgen (‘conversationele revolutie’).
Met het voorliggende project wil Informatie Vlaanderen de werking van de Vlaamse Infolijn optimaliseren met behulp van Artificiële Intelligentie (AI). Concreet wil het project de inkomende vragen sneller en ‘fijnmaziger’ detecteren en categoriseren en die ‘fijnmazigheid’ ook integreren in het redactionele beheer. Op die manier kunnen de antwoorden sneller, adequater en ook ‘automatischer’ worden gesuggereerd aan de antwoordverstrekker, ongeacht het gekozen communicatiekanaal (mondeling of schriftelijk). Hiertoe beoogt het project de inzet van het brede potentieel van AI, met nadruk op Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL), en taal- en spraaktechnologie (Speech-to-Text [STT] en Text-to-Speech [TTS]).
Door de inzet van AI-modules wil het project het vraag/antwoord-proces van de Vlaamse Infolijn interpreteren en ook ‘manipuleren’ om, met behulp van alle impliciete kennis die in het proces aanwezig is, het hele proces efficiënter en automatischer te laten verlopen. In hoofdzaak mikt het project op twee doelstellingen: (1) het sneller en efficiënter capteren en categoriseren van de vraag, en (2) het sneller en efficiënter doorsturen van de ‘correct gecapteerde’ vraag naar de ‘juiste’ antwoordverstrekker met de ‘juiste’ skills, waarbij meteen een valabel(e) en gestandaardiseerd(e) antwoord(suggestie) wordt meegestuurd (zodat de antwoordverstrekker het beoogde antwoordscript niet meer moet opzoeken).
Het is niet de bedoeling om een los AI-project ‘from scratch’ op te zetten, wel om de AI-verrijkingen in te passen in het bestaande (en al goed georganiseerde) proces van vraag-intake tot en met antwoord-output. NLP en ML kunnen worden geconcipieerd als autonome modules/bouwstenen die inwerken op de bestaande processen en deze verrijken met hun eigen intelligentie.
