Chatbot de IA OneService — Assistente de Reporte de Problemas Municipais de Singapura Baseado em PLN

O OneService é o chatbot de Singapura para comunicação de problemas municipais, criado pelo Municipal Services Office (MSO, sob a alçada do Ministério do Desenvolvimento Nacional) com a equipa de ciência de dados da GovTech Singapore, sobre a plataforma de chatbot VICA da GovTech, no âmbito da Estratégia Nacional de IA de 2019.

Permitir que os residentes reportem problemas como candeeiros de rua avariados, buracos na estrada, lixo ou estacionamento ilegal através do WhatsApp ou do Telegram em linguagem simples (inglês, chinês, malaio, tâmil), em vez de terem de navegar por menus fixos numa aplicação autónoma.

Um modelo de PLN/aprendizagem profunda classifica o tipo de problema e extrai detalhes do caso, como a localização e a descrição, encaminhando as denúncias para o organismo governamental correto e escalando os casos de baixa confiança para um agente humano; o reconhecimento de imagem ajuda a identificar problemas como beatas de cigarro ou avarias em candeeiros a partir de fotografias. Antes do lançamento da versão beta em julho de 2021, o MSO e a GovTech realizaram um ensaio com 450 participantes.

O relatório técnico da GovTech indica que o categorizador de tipos de casos acerta cerca de 80% das vezes e que o reconhecedor de detalhes do caso tem uma precisão de cerca de 85%, valores repetidos pela Cities Today e pela OpenGov Asia. A Ministra de Estado Sénior de Singapura, Sim Ann, afirmou que o OneService (aplicação mais chatbot) recebe agora aproximadamente 20 000 peças de feedback municipal por mês. O chatbot continua em utilização ativa e a ser iterado, incluindo uma variante beta mais recente, o 'Tell Us @ OneService'.

A maior parte das evidências quantitativas públicas remonta a um único ensaio pré-lançamento comparativamente pequeno, com 450 pessoas, e a um valor agregado de volume citado por um ministro; não existe nenhum conjunto de dados pós-lançamento em larga escala e auditado de forma independente sobre taxas de resolução ou satisfação dos cidadãos, e a precisão de classificação reportada de 80-85% significa que cerca de uma em cada cinco a uma em cada seis denúncias pode estar mal categorizada.