Jurnal

Yagona AI-platforma murojaatlarni qayta ishlash uchun: tarqoq arizalardan yagona jarayonga

Shahar xizmatlari har kuni fuqarolardan keladigan murojaatlar oqimini o‘nlab kanallar orqali qayta ishlaydi — portal va chatbotlardan tortib ijtimoiy tarmoqlar va yozma arizalargacha. Ushbu murojaatlarning katta qismi takroriy yoki standart javob talab qiladi, biroq hanuzgacha qo‘lda qayta ishlanadi.
Biz milliondan ortiq aholiga ega shahar meriyasi uchun AI-platforma yaratdik, u fuqarolar murojaatlarini yagona tizimga birlashtiradi va bilimlar bazasi hamda xabarlar tonalligini tahlil qilish orqali ularni qayta ishlashni tezlashtiradi.
Diskleymer: Biz axborot xavfsizligi standartlariga qat’iy rioya qilamiz va mijozlarimiz maxfiyligini ta’minlaymiz. Ushbu loyiha NDA asosida amalga oshirilgan, shuning uchun kompaniyaning haqiqiy nomi oshkor etilmaydi. Keysdagi barcha interfeys skrinshotlari va ma’lumotlar maxfiy ma’lumotlarni himoya qilish maqsadida obfuskatsiya qilingan (vizual o‘zgartirilgan). Shu bilan birga, yechim arxitekturasi, texnologik stek va yakuniy biznes-metrikalar buzilmagan holda taqdim etilgan.

Muammo nimada edi

Murojaatlarni qayta ishlash jarayonida muntazam ravishda bir xil ssenariylar yuzaga kelar edi, ular tizimning zaif tomonlarini ko‘rsatardi.
Masalan, bir xil hodisa — hovlida qulagan daraxt yoki tozalanmagan qor — bir vaqtning o‘zida shahar portali, chatbot va ijtimoiy tarmoqlardagi xabar orqali kelishi mumkin edi. Natijada u bir necha bor ro‘yxatdan o‘tkazilib, turli bo‘linmalarga yuborilar va u yerda parallel qayta ishlanardi.
Yana bir tipik holat — foydalanuvchi murojaatni “rasmiy kanal” orqali yuboradi, so‘ng boshqa servis orqali uni takrorlaydi, chunki ariza allaqachon ko‘rib chiqilayotganini bilmaydi. Tizim bunday holatlarni bog‘lay olmas edi va ular alohida murojaatlar sifatida mavjud bo‘lib qolardi.
Teskari muammo ham bor edi: operator arizani oladi, lekin to‘liq tarixni ko‘rmaydi. Kontekstni tushunish uchun u turli tizimlarni qo‘lda tekshirishi va boshqa bo‘linmalardan holatni aniqlashi kerak edi.

Alohida muammo sifatida tipik savollar tizimni ortiqcha yuklardi. Masalan: “JKX bo‘yicha qayerga murojaat qilish kerak”, “qanday ariza topshiriladi”, “ko‘rib chiqish muddati qancha”. Bunday murojaatlar operator vaqtini olardi, garchi ular standart javob bilan yopilishi mumkin bo‘lsa ham.

Natijada muammo murojaatlarning o‘zida emas edi, balki tizim ularni birlashtira olmasligi, klassifikatsiya qila olmasligi va oldindan ma’lum bo‘lgan javobni tez taqdim eta olmasligida edi.

Tarqoq arizalardan yagona oqimga

Biz turli kanallardan keladigan murojaatlarni yagona konturga birlashtiradigan va standartlashtiradigan tizim ishlab chiqdik.

Uning asosiy g‘oyasi shundaki, murojaatlar endi turli vositalar va idoraviy tizimlarda alohida yashamaydi. Buning o‘rniga, barcha kiruvchi so‘rovlar qayerdan kelganidan qat’i nazar — shahar portali, chatbot, ijtimoiy tarmoqlar yoki ichki servislar — yagona platformada agregatsiya qilinadi.

Tizim murojaatlarni qayta ishlashning yagona markazi sifatida ishlaydi: u xabarlar oqimini qabul qiladi, normallashtiradi va mas’uliyat logikasiga muvofiq keyingi bosqichlarga yo‘naltiradi.

Tizim qanday ishlaydi

Foydalanuvchi murojaatni istalgan mavjud kanal orqali yuboradi — shahar portali, chatbot, ijtimoiy tarmoqlar yoki ichki servislar. Shundan so‘ng tizim uni qayta ishlashga oladi va platforma ichida yagona strukturali so‘rovga aylantiradi.
Barcha kiruvchi murojaatlar bitta kirish nuqtasiga tushadi, bu yerda ular dastlabki qayta ishlash va klassifikatsiyadan o‘tadi. Ushbu bosqichda tizim murojaat mavzusini aniqlaydi va uni avtomatik ravishda tegishli yo‘nalishga marshrutlaydi: shahar infratuzilmasi (yo‘llar, obodonlashtirish), JKX va kommunal masalalar, favqulodda vaziyatlar yoki boshqa kategoriyalar.

Ta’qsimlangandan so‘ng murojaat mas’ul bo‘linmaga yuboriladi va u yerda qayta ishlash boshlanadi. Butun jarayon skvoz (end-to-end) zanjir sifatida qurilgan: murojaatni qayd etish, ijrochini tayinlash, qayta ishlash va natijani foydalanuvchiga qaytarish.
Har bir bosqichda shaffof status modeli saqlanadi, u murojaat qaysi bosqichda ekanini va ayni paytda nima sodir bo‘layotganini ko‘rsatadi. Bu “yo‘qolgan” arizalarni bartaraf etish va barcha ishtirokchilar uchun noaniqlikni kamaytirishga yordam beradi.

AI qayerda ishlaydi

Murojaatni tonallik orqali tushunish

Birinchi qatlam — murojaat tonalligini tahlil qilish.

Har bir kiruvchi xabar avtomatik ravishda matn tahlilidan o‘tadi va tizim quyidagilarni aniqlaydi:

  • neytral so‘rov
  • salbiy yoki konfliktli murojaat
  • potensial shoshilinch vaziyat

Bu operatorga murojaat xarakterini darhol ko‘rish imkonini beradi, tizimga esa prioritetlashda yordam beradi. Aslida bu so‘rovga qanchalik tez va qaysi rejimda javob berish kerakligini ko‘rsatadigan tezkor signal hisoblanadi.

Tezkor javoblar qatlami sifatida RAG-bilimlar bazasi

Operator yoki tizim tipik savolga duch kelganda, platforma bilimlar bazasiga murojaat qiladi va mos maqolalar, yo‘riqnomalar yoki reglament javoblarni tanlaydi.
Bu quyidagi ssenariylarda qo‘llaniladi:

  • savol allaqachon standart javobga ega bo‘lsa
  • profil bo‘linmani jalb qilish talab etilmasa
  • qo‘shimcha marshrutlashsiz tezkor yopish kerak bo‘lsa

Aslida, RAG qo‘lda ma’lumot qidirish hajmini kamaytiradi va takrorlanuvchi murojaatlarni qayta ishlashni tezlashtiradi.

Nima o‘zgardi

Platforma joriy etilishi murojaatlarni qayta ishlash jarayonini sezilarli darajada o‘zgartirdi — qo‘lda va fragmentlangan yondashuvdan markazlashgan va yanada prognoz qilinadigan modelga o‘tildi.

Asosiy natijalar:

  • Murojaatlarning 23% RAG-bilimlar bazasi va avtomatik mos javob tanlash hisobiga operator ishtirokisiz yopila boshlandi
  • Arizani qayta ishlashning o‘rtacha vaqti 4 soatdan 25 daqiqagacha qisqardi, bu avtomatik marshrutlash va qo‘lda operatsiyalar kamayishi bilan bog‘liq
  • Murojaatlarning 15% dubl sifatida aniqlanib, tizimga takroriy so‘rovlarni birlashtirish va ijrochilarga yuklamani kamaytirish imkonini berdi

Umuman olganda, tizim nafaqat murojaatlarni qayta ishlashni tezlashtirdi, balki operatsion ortiqchalikni ham kamaytirdi — takroriy ishlarni bartaraf etdi va yuklamani avtomatika hamda operatorlar o‘rtasida qayta taqsimladi.
2026-05-04 13:49 Loyihalar