Detectare Intenție NLP
Ce face: Analizează conversația cu NLP avansat: intenție (96% acuratețe), entități (nume, date, locuri), sentiment, urgență. Tehnologie: Transformers, BERT multilingv, Named Entity Recognition, sentiment analysis, context tracking. Beneficii: Răspunsuri precise, routing inteligent, zero ambiguitate, rezolvare la primul apel. Perfect pentru: Cerințe complexe, conversații nuanțate, gestionare emoții negative.
De Ce Este Crucial NLP Avansat în Serviciile Publice
Comunicarea umană este complex nuanțată: aceeași cerință poate fi exprimată în zeci de moduri diferite. „Vreau să programez pentru certificat de naștere", „Când pot veni pentru actele copilului?", „Am nevoie de certificat naștere, când aveți liber?". Un sistem simplu bazat pe cuvinte cheie ar eșua - trebuie înțelegere profundă a intenției reale.
Mai mult, cetățenii nu vorbesc în propoziții perfecte: întrerup, reformulează, adaugă context („...pentru copilul meu, Ion, născut în martie"), exprimă emoții („sunt foarte frustrat că..."). Sistemele tradiționale IVR cu meniuri rigide („Apăsați 1 pentru..., 2 pentru...") nu gestionează această complexitate și iritează utilizatorii.
Sistemul nostru folosește Natural Language Processing de ultimă generație (transformers, BERT, GPT-class models) antrenat specific pe limba română și rusă din Moldova. Înțelege intenția reală indiferent cum e formulată, extrage automat toate informațiile relevante (nume, date, locații), detectează sentiment și urgență, păstrează contextul conversației. Rezultat: conversație naturală, rezolvare rapidă, satisfacție maximă.
Cum Funcționează Sistemul NLP
Pasul 1: Speech-to-Text Real-Time
Vocea apelantului este convertită instant în text cu acuratețe 98%+. Sistem neural antrenat pe română și rusă moldovenească, inclusiv accente regionale, vorbire rapidă, interferențe de fond.
Pasul 2: Analiza NLP Multi-Layer
Modelul analizează textul pe multiple dimensiuni: intenție primară (programare/informare/reclamație), entități (nume, date, locații), sentiment (pozitiv/neutru/negativ/frustrat), urgență (critică/normală/低).
Pasul 3: Extracție Context și Relații
Sistemul identifică relații între entități: „certificat naștere pentru copilul Ion" → entitate_document=certificat_naștere, entitate_beneficiar=copil, entitate_nume=Ion. Context menținut pe toată conversația.
Pasul 4: Generare Răspuns Contextual
Pe baza intenției și entităților detectate, sistemul generează răspunsul optim: informație directă, programare automată, transfer operator, colectare date suplimentare. Totul adaptat la context specific.
Beneficii și Rezultate Măsurabile
Acuratețe Intenție
Precizie în identificare cerință reală
Entități Detectate
Tipuri: persoane, date, locuri, documente
Limbi Suportate
Română, rusă (+ altele la cerere)
Timp Procesare
Latență minimă pentru răspuns instant
Capabilități NLP Detaliate
Intent Classification
Detectează intenția primară din 50+ categorii pre-definite:
- • Programare (certificat naștere, căsătorie, urbanism, etc)
- • Informații (orar, proceduri, documente necesare)
- • Verificare status (dosar, cerere, plată)
- • Plângere/Reclamație (nemulțumire servicii)
- • Plăți și taxe (sume, metode, termene)
- • Transfer operator (cazuri complexe)
Entity Extraction (NER)
Extrage automat entități relevante:
- • Persoane: Nume apelant, beneficiari, referințe
- • Date/Timp: „marți viitoare", „15 decembrie", „dimineața"
- • Locații: Adrese, străzi, cartiere, clădiri
- • Documente: Tipuri acte (certificat, autorizație, etc)
- • Sume: Bani, taxe („250 lei", „două sute cincizeci")
- • Organizații: Departamente, servicii, instituții
Sentiment & Emotion
Analizează starea emoțională apelantului:
- • Pozitiv: Mulțumit, cooperant, amabil
- • Neutru: Factual, business-like, detașat
- • Negativ: Nemulțumit, confuz, dezamăgit
- • Frustrat/Iritat: Ton ridicat, repetiții, insulte
- • Urgent/Panică: Criză, urgență medicală/socială
- • Adaptare: Ton empatic când detectează negativitate
Exemple Reale: Detectare Intenție în Acțiune
Exemplul 1: Programare Complexă cu Multiple Entități
Apelant spune:
NLP detectează:
→ Rezultat: Sistemul verifică automat disponibilitatea pentru marți/joi dimineața, oferă primul slot liber conform preferințelor, creează programarea cu toate datele extrase corect.
Exemplul 2: Reclamație cu Sentiment Negativ
Apelant spune:
NLP detectează:
→ Rezultat: Sistemul adaptează tonul („Îmi cer scuze pentru inconvenient, înțeleg frustrarea dvs."), oferă empatie, colectează rapid detalii suplimentare, și transferă IMEDIAT la un responsabil uman pentru gestionare personalizată. Flag-uiește cazul pentru follow-up și îmbunătățire proceduri.
Exemplul 3: Cerință Ambiguă Necesită Clarificare
Apelant spune:
NLP detectează:
→ Rezultat: Sistemul detectează ambiguitatea și pune întrebări clarificatoare targetate: „Înțeleg, vă pot ajuta cu actele auto. Vorbiți despre înmatricularea unui vehicul nou, sau despre transcrierea proprietății pentru o mașină second-hand?" Conversație ghidată până la identificare clară a cererii.
Capabilități Avansate NLP
Context Tracking Multi-Turn
Sistemul păstrează contextul conversației pe întreaga durată, chiar dacă subiectul deviază temporar:
Slot Filling Inteligent
Colectează automat toate informațiile necesare prin conversație naturală:
✓ Nume: Ion Popescu (extrase din „copilul meu, Ion Popescu")
✓ Preferință Zi: Marți SAU Joi (extrase)
✓ Preferință Oră: Dimineața (extras)
✗ Data Naștere: LIPSEȘTE
„Perfect. Îmi puteți spune și data nașterii copilului?"
Întrebări Frecvente
Cât de precis este sistemul NLP pentru română și rusă din Moldova?
96%+ acuratețe detectare intenție, 94%+ acuratețe extracție entități. Modelele sunt antrenate specific pe corpus de conversații reale din instituții publice moldovenești (peste 500,000 apeluri), inclusiv accente regionale, terminologie locală, variații dialectale.
Ce se întâmplă când sistemul nu înțelege cererea?
Dacă confidence score < 70%, sistemul cere clarificare: „Nu sunt sigur că am înțeles corect. Doriți să programați o întâlnire sau să verificați statusul unei cereri existente?" Dacă și după clarificare rămâne ambiguitate mare, transferă la operator uman.
Poate sistemul învăța cerințe noi specifice instituției noastre?
Da. În primele săptămâni, analizăm apelurile și identificăm intenții/entități specifice instituției dvs. care nu sunt în modelul base. Antrenăm modelul pe aceste cazuri noi. Procesul e continuu - sistemul devine mai precis cu fiecare lună de utilizare.
Cum gestionează expresii colochiale sau argou?
Modelul e antrenat și pe limbaj informal, abrevieri, argou comun („acte de stare civilă" = „actele alea pentru certificat", „urbanism" = „chestii cu construcții", etc). Normalizează expresiile colochiale la termeni formali pentru procesare corectă.
Este compatibil NLP-ul cu GDPR? Ce date se păstrează?
Da, 100% GDPR compliant. Datele personale (nume, CNP, adrese) detectate prin NER sunt criptate imediat. Modelul NLP învață din patterns, nu memorează date individuale. Transcripțiile sunt anonimizate pentru training. Drepturi complete de ștergere conform GDPR.
Înțelegere Profundă, Răspunsuri Precise
NLP de ultimă generație pentru conversații naturale și rezolvare rapidă.