当AI开始赋能人类生活,一些技术开发者和政府部门,陆续看到了AI之于社区治理的价值。
AI比个体的人知识面丰富,且不知疲倦。如果一个年轻社工刚走上工作岗位,还不知道该怎么和老百姓打交道,那AI一定可以帮的上忙。如果一个街镇想要让投诉类的工单能够快速准确派发到相关的部门、找到具体的人,那AI一定比人工操作更高效。
我们能想到的这些应用场景,实际上就是上海各区目前正在探索实践的AI社工场景。尽管不同的地区所理解的AI的功能不同,让AI发力的地方也不同,但大家的目标却是如此一致:让AI,成为基层干部的助手。
AI,带带新老社工
几个月前,宝山月浦七村社工曹嘉依在准备策划一场活动的时候,想起了全区正在试点的“全科社工·AI助手”工具。
她以前没有办活动的经验,总觉得无从下手。于是将活动背景、参与人员、设想目标等情况输入工具,不一会儿,电脑端给了她详细的活动环节建议、注意事项等,一个活动策划新手,有了实践的底气。
近年,上海社区干部队伍持续年轻化,一些村居甚至早已有了90后的书记、00后社工。年轻人的“长板”是学习能力强,对新技术的接受度高,“短板”是工作经历缺乏,与人交往的社会经验不足,AI的出现,可以说是完美切中了现实的需要。
如今,浦东、宝山、普陀等地,都将AI首先应用在了政策询问场景里。把常用的政策、工作流程“喂”给AI,让它深度学习之后,再教社工,效率比“老带新”高,且“教学能力”也绝不输给一个有经验的社工“老法师”。
在浦东塘桥街道,今年推出的数字社工项目有一项重要职能,就是能够通过深度学习法律法规、优秀历史案例等,给社工输出标准事项处置流程。
塘桥街道房办工作人员金吉莎是几个月前才转岗过来的,具体的业务还在边熟悉边摸索。一次她突然接到一个关于“小区电梯坏了”的投诉工单,当时身边没有其他同事,她只能硬着头皮自己应对。按照规定,涉及停水、停电、电梯停运等紧急民生事项,是需要在4个小时内完成处置,并回复居民。和时间赛跑的情况下,根本不允许金吉莎从头学起。这也是她第一次主动打开数字社工软件,输入问题后,软件很快跳出标准事项处置流程,金吉莎只需要一板一眼照抄,很快就完成了处置全流程。
“这个东西真的有用。以前我们不会的就百度搜索,其实根本搜不到具体的处理方案,但AI却可以把答案直接送到你眼前,闭卷考试变成开卷考试,照抄谁不会啊?”金吉莎说。
有经验的老社工就不需要AI了吗?恐怕也未必。在塘桥街道蓝村居委,记者遇到了居委会主任温琼瑜。她在社区工作多年,她说现在很多社区事务需要多方协调、合力推动。基层干过的人,不一定在机关干过,对条线职能不熟悉,怎么统筹力量,怎么寻找问题的突破口,其实谁都得边学边干。
今年5月,温琼瑜就遇到一遭让她感到棘手的事情。一位居民反复投诉小区停车位不足,诉求时希望把部分绿化变成停车位。温琼瑜与这位居民交流过很多次。“但由于我只能告诉他,这个事情不是我们居委会能够解决的,具体的解决路径是什么我也讲不清,反而让这位居民增加了对我们的不信任感。”
数字社工项目推出后,温琼瑜输入软件的第一个问题,就是绿化改停车位。按照标准事项处置流程,她重新回复了那位居民:“我告诉对方,这个事情咱们可以做,但是首先要经过业主大会同意,然后咱们再准备材料报绿化部门、规划部门等。如果你想要推动这件事情,希望你做一个牵头人、志愿者,咱们一起努力。”居民听后表示了理解。
AI出手,工单处置效率提升130%
当然,任何社会分工都是需要支撑的,同时也需要约束。AI可以帮助社工,也可以用于考核和强化社工责任。
塘桥街道城运中心副主任卜丹凤告诉记者,其实最初引入AI,是为了让“一网统管”能力提升。以往在接到12345工单后,工作人员必须全面了解各个部门的具体工作职责及范围,并仔细阅读每件工单的诉求,才能在40个单位中准确选出相对应的承办部门进行派单,而且在派单过程中,容易遇到处置案件种类繁杂、权责划分不够清晰、问题描述不够准确、信息缺失、法律法规调整变动等情况,都在一定程度上影响着派单的精准度及诉求的处置速度。
如今,街道城运中心工作人员已经不再需要整天盯着屏幕,进行人工派单了。“自动派单”功能可以较为精准地判断权责单位,既可压缩工单内部流转时长,又能进一步将主体责任落细落实,提升派单的效率与准确度。目前,“自动派单”的工单量约占当月街道总量的40%,准确率达90%。对于一部分暂无法“自动派单”的,也会根据诉求自动检索类似工单信息,智能推荐权责单位,辅助工作人员合理派单。
这套系统经过了近半年的学习,派单精准度由原来的80%提升到95%,特别是一些涉及多部门的复杂工单,遗漏协办部门的情况也大大减少了。
当工单进入处置环节,对街镇职能部门来说,就要通过一些方式来督办了。“以往街道城运平台工作人员需每天定时查看已分派工单,对未接单、未处置、即将超时、已超时的工单及时对处置部门进行电话催办提醒,不仅耗费人工和时间,还可能会遗漏。”卜丹凤说,如今通过数字社工“智能催办”,将所有处置部门、接单超时工单件数、处置超时工单件数进行统计分类,根据工单接单、处置限期时间,对未接单已超时、处置中将超时、处置中已超时等状态的工单,按照紧急程度,即时推送给相关办单人员、部门负责人。
运行以来,工单处置效率提升130%、处置超时提醒覆盖率100%,工单接单时长从大于1天,缩短至小于等于1天;处置部门对于标准工单的办单时长从10个工作日缩短至4个工作日。
能否摊薄AI持续学习的成本?
采访中记者发现,之所以围绕城运派单、社工办件能够率先形成AI的应用场景,一方面是因为基层有具体的需求,另一方面是由于AI具有持续学习的可能性。要知道,AI之所以越来越聪明,是因为一线有足够多的数据、案例可提供。
“比如,‘12345’工单内容就有着数量大、重复性多、高频事件占比大等特点,涵盖了基层治理方方面面的共性难题和潜藏规律,为数字社工的应用研究提供了丰富的场景类型、反复的数据训练和闭环的处置流程,为工单全链条、全覆盖、精准化处理提供可能。”塘桥街道党工委书记费维照说。
不过,为塘桥街道开发数字社工系统的科大讯飞一线技术员也表示,现有的可供AI学习的资料,是街道近三年积累的1.8万条历史工单,一共可以形成104个事项分类(其中高频28类)。“如果想要强化AI能力,就必须导入更多数据。而目前来看,一个街道的数据积累相对缓慢,事项也趋同性高。迫切需要在更大范围内获得数据接口。”
此外,一些AI工具的前期开发成本较高。一些地区是以“区“为单位进行前期开发,AI工具的应用面相对较广,有利于成本控制。仍有一些地区,以街镇,甚至村为主体单位进行工具开发、平台搭建,不仅前期一次性投入较高,也缺乏进一步强化AI能力的后续成本投入。
不少基层单位提出建议,希望在一定层面上,统一推广已有的、好用的AI工具。“如果好的工具能够在一地实践、多地推广,扩大复制面,就可以摊薄成本,让更多街镇、社区享受实惠,同时也可以扩大数据获取范围,共同帮助AI更智能。”费维照说。