Все кейсы

Минстрой AI: автоматическая обработка обращений

Artwell ·Минстрой России ·2025

Внедрение NLP и ML для Минстроя России ускорило обработку обращений в 9 раз и автоматизировало 85% писем.

Открыть проект

Задача

Сократить сроки обработки обращений граждан, повысить точность классификации и снизить нагрузку на операторов.

Решение

Разработано интеллектуальное ядро на основе NLP и ML, которое понимает контекст запросов, классифицирует их, предлагает варианты ответов и формирует отчётность. Архитектура на микросервисах с REST API обеспечила бесшовную интеграцию в ИТ-среду Минстроя. Модели дообучены на специализированном корпусе обращений, внедрён модуль очистки текста от повторов и ошибок.

Результат

  • ×9 Ускорение обработки обращений
  • 85% Доля обращений, обрабатываемых без участия человека
  • 94% Точность классификации
  • −38% Снижение административных затрат

Время реакции снизилось с 6 минут до 40 секунд, 85% обращений обрабатываются без участия человека, точность классификации превысила 94%. Административные затраты сократились на 38%.

4 место в категории Госорган → Чат-бот, mini-app

2024

Цифровые двойники школьников: data-driven профориентация, рост заявок и зачислений СибГМУ

Паравеб · Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)

Разработали цифровую платформу профориентации для СибГМУ: почти 10 000 школьников вовлечены, 317 зачислены.

5 · 2 серебра
2024

Модернизация системы обработки обращений граждан с использованием искусственного интеллекта в Росалкогольрегулировании

Разработали ИСОИУ для Росалкогольрегулирования: точность классификации обращений достигла 95%.

1 бронза