Искусственный интеллект используется для сокращения времени на рассмотрение жалоб авиапассажиров

30 августа 2023 г. – Оттава, Онтарио, Канада.

Члены команды Центра аналитики данных обсуждают новый проект с Канадским транспортным агентством.

Центр анализа данных NRC разработал цифровые решения, помогающие устранить накопившиеся жалобы.

Вы недавно летали рейсом канадской авиакомпании и у вас есть жалоба?

Канадское транспортное агентство (CTA) получает жалобы от канадцев на авиакомпании. В последние годы объем поступающих жалоб резко возрос, что привело к отставанию в рассмотрении. Эксперты по данным NRC разработали решение, которое использует искусственный интеллект (ИИ) для более быстрой обработки жалоб, что помогает канадским путешественникам быстрее разрешать свои жалобы.

CTA удалось сократить время, необходимое для рассмотрения жалоб канадских авиапассажиров, благодаря решению искусственного интеллекта, разработанному для них Центром анализа данных (DAC) NRC, входящим в состав Исследовательского центра цифровых технологий.

Команда экспертов по данным в DAC имеет уникальные возможности для работы с организациями частного и государственного сектора, чтобы помочь им извлечь максимальную стратегическую ценность из своих данных.

Рассмотрение жалобы представляет собой многоэтапный процесс. «Часть проблемы, — говорит Рэйчел Донован, менеджер по стратегии и анализу соответствия в Канадском транспортном агентстве, — заключается в том, что первая часть этого процесса в основном представляла собой ручную работу».

Прежде чем жалоба будет передана сотруднику CTA для первоначального рассмотрения, необходимо сделать две вещи. Должно быть доказательство покупки, то есть номер билета или номер маршрута, а также должно быть доказательство переписки — свидетельство того, что пассажир пытался разрешить жалобу с авиакомпанией. Первым шагом в этом процессе является подтверждение того, что эта документация была включена в число многочисленных документов, которые могут составить жалобу. Эта проверка, выполняемая вручную, может быть сложной и часто требует многократного просмотра исходного файла.

CTA обратилось в DAC с просьбой разработать способ автоматизации этого первого шага. Решение предполагает использование ИИ для анализа этих документов, точного определения местонахождения доказательств и каталогизации информации, чтобы ее можно было легко найти.

«Это разница между пролистыванием всей книги и тем, чтобы кто-то сказал вам, что то, что вы ищете, находится на странице 20», — говорит руководитель проекта NRC Тайсон Митчелл.

Данные показали, что одним из ключевых факторов, ограничивающих расстояние, которое могут проехать электробусы с аккумуляторной батареей, является то, насколько холодно на улице, в основном из-за требований к обогреву бортов. Этот фактор можно смягчить, используя зимой небольшие дизельные обогреватели.

«Поддержка NRC оказалась очень полезной, поскольку мы продолжаем переводить наш автопарк на новые технологии с низким и нулевым уровнем выбросов», — сказал Майк Макас, главный инженер по транспортным средствам автобусного и автомобильного транспорта Транзитной комиссии Торонто. «NRC был надежным партнером в этом проекте и обладает уникальным опытом и возможностями. Мы рады работать с ними, чтобы сделать транспортную систему Торонто более устойчивой».

Команда NRC предоставляет данные, которые помогут поддержать важные оперативные решения, принимаемые TTC и другими муниципалитетами. Информация, которой поделится NRC, также поможет повысить доверие пассажиров и обеспечить безопасность как водителей, так и пассажиров.

Канадское транспортное агентство сотрудничает с Центром анализа данных с 2018 года. CTA сначала обратилось за помощью к DAC, чтобы помочь ему стать организацией, более ориентированной на данные. «Продолжительность сотрудничества является одной из причин, почему этот проект оказался таким успешным», — говорит Стефан Трамбле, руководитель группы DAC. Он описывает миссию своей команды как «передачу знаний нашим братьям и сестрам в правительстве».

Эти давние отношения имеют решающее значение для успеха Центра анализа данных. «Чем дольше мы ведем бизнес с организацией, тем глубже мы понимаем ее потребности», — говорит Трамбле.