Omnichannel AI Agent pro města / městské části

Město / městská část řešilo vysoký objem opakujících se dotazů občanů přes telefon, webový chat a e-mail, což zvyšovalo zátěž úředníků, prodlužovalo reakční doby a snižovalo komfort občanů. Současně chyběla jednotná obsluha napříč kanály, mimoúřední dostupnost a možnost automaticky předávat jednoduché požadavky do interních systémů. Bylo proto důležité zavést řešení, které zrychlí odbavení běžné agendy, sníží počet rutinních interakcí řešených člověkem a umožní bezpečné napojení na backendové procesy a základní automatizace.

Bylo navrženo a implementováno omnichannel TELMA AI řešení kombinující chatbot, voicebot a mailbot jako první kontaktní vrstvu pro občany. Systém poskytuje informace o agendách, naviguje uživatele v relevantních situacích, vysvětluje postupy, předává kontakty a formuláře a u vybraných scénářů zajišťuje i jednoduché end-to-end automatizace přes napojení na backendy. Pokud požadavek nelze bezpečně vyřešit automaticky, řešení jej předá lidskému pracovníkovi včetně kontextu komunikace. Součástí je administrační a analytické rozhraní, monitoring a logování.

Občané jako externí uživatelé, pracovníci podatelny a call centra, referenti jednotlivých agend, vedoucí odborů, IT, digitalizační tým a administrátoři / správci řešení.

Iniciální prototyp v řádu týdnů, kompletní automatizace 3 až 6 měsíců podle rozsahu integrací, znalostní báze a počtu automatizovaných scénářů. V obdobném municipálním návrhu byl chatbot plánován přibližně na 3 měsíce, voicebot také na 3 měsíce, s částečně paralelní realizací.

Platforma TELMA AI jako omnikanálový chatbot / voicebot / mailbot, LLM / konverzační AI, RAG nad ověřenou znalostní bází, intent detection, entity extraction, workflow engine, ticketing / case management, REST API integrace, analytické a administrační rozhraní, monitoring, log management, auditní stopa, orchestrace s human-in-the-loop, případně STT / TTS pro hlasový kanál.

Vedoucí funkční / provozní jednotky

Kompletní realizace

TELMA AI zastřešuje cloudové nasazení s provozním monitoringem, správou verzí, průběžným rozvojem a podporou v SLA režimu. Součástí může být i hypercare po spuštění, pravidelné vyhodnocování provozu a optimalizace znalostní báze a konverzačních scénářů. Zadavatel pokrývá napojení na backendové systémy, integraci na mail, web, tel. ústřednu.

Administrátor řešení, správce znalostní báze, garanti agend, IT / integrační role, pracovníci kontaktního centra nebo podatelny pro eskalované případy a procesní vlastník či vedoucí odpovědný za monitoring, vyhodnocování provozu a prioritizaci dalšího rozvoje. U pokročilejšího provozu také bezpečnostní / compliance role.

Napojení na web města / městské části, telefonní infrastrukturu, e-mailové schránky, ticketing nebo case management, CRM / evidenční systémy a další backendy prostřednictvím standardizovaných API. Architektura je navržena jako modulární a API-first.

Zlepšila se dostupnost služeb občanům, konzistence odpovědí napříč kanály a schopnost úřadu odbavovat velký objem rutinních požadavků bez zvyšování administrativní zátěže. Řešení přineslo přehlednější obsluhu agend, lepší předávání požadavků mezi kanály a vyšší transparentnost díky analytice, přepisům a logům. Přínosem je také lepší uživatelská zkušenost díky 24/7 dostupnosti.

V úvodní rychlé implementaci nižší desítky procent automaticky odbavených interakcí , při větší míře automatizace napojení na backend i přes 70% automatizace. Fundamentální je také zkrácení času odbavení. Schopnost odbavit desítky tisíc dotazů měsíčně.

Klient typicky oceňuje zejména rychlé odbavení rutinních dotazů, dostupnost mimo úřední hodiny, snížení tlaku na telefonní a e-mailové kanály a možnost zavádět automatizaci postupně, modulárně a pod kontrolou. Pozitivně bývá vnímána i schopnost propojit občanskou komunikaci s backendy a zachovat přitom možnost eskalace na člověka u složitějších případů.

Klíčové bylo kvalitní zpracování znalostní báze, práce pouze s ověřenými zdroji, správně navržené procesy k automatizaci, včasné zapojení business vlastníků agend a IT a průběžné testování reálných scénářů občanů. Důležitý byl také modulární přístup, možnost iterativního ladění a jasně nastavená pravidla, kdy se interakce řeší automaticky a kdy se předává člověku.

Největší výzvou bývá kvalita a aktuálnost zdrojových informací, sladění různých komunikačních kanálů do jednoho konzistentního řešení, návrh bezpečných integračních scénářů do backendů.

Nezačínejte technologií, ale výběrem konkrétních agend a scénářů, kde má automatizace reálný přínos pro občana i úřad. Kritické je mít kvalitní, aktuální a schválené zdroje informací, protože kvalita chatbotu, voicebotu i mailbotu stojí hlavně na znalostní bázi. Doporučujeme postupovat po fázích: nejprve zprovoznit bezpečné a auditovatelné minimum, následně přidávat integrace, další kanály a teprve potom složitější AI automatizace.