Läti maksuamet (Valsts ieņēmumu dienests – VID) tegeleb maksude arvestuse ja maksusummade kogumise kontrolliga, et tagada riiklike õigusaktide järgimine. Klienditoe toimingute täiustamiseks arendas asutus koostöös Tildega väljagenereerival tehisintellektil põhineva ettevõtteteabe haldussüsteemi Vidis.
Katseprojekti algne eesmärk oli testida, kas genereeriv tehisintellekt suudab koostada kliendipäringutele VID ressursside abil valmisvastuseid. Protsessi käigus selgus, et Vidis sobib paremini konsultantidele tugitööriistaks, mis aitab neil hoopis koostada vastuste malle.
Klient: Maksuamet (VID)
Tegevusala: Maksuhaldus
Vajadus vähendada otsimisele kuluvat aega
VID töötajad otsivad regulaarselt teavet mitmesugustest üksikasjalikest juriidilistest dokumentidest, et täpselt vastata klientide küsimustele. Õige teabe leidmine võib olla aeganõudev, aeglustades nende tööd ja põhjustades klientidele vastamisel viivitusi.
VID soovis lahendust katsetada, et näha, kuidas aitaks tehisintellekt täiustada konsultantide töövooge, genereerides vastuseid maksuhaldusega seotud kliendipäringutele.
Kontseptsioonist Vidise prototüübini
VID vajaduste täitmiseks töötas Tilde välja ettevõtteteabe haldussüsteemi prototüübi Vidis, mis põhineb tehnoloogial Retrieval-Augmented Generation (RAG).
RAG kasutab teabe hankimise mehhanismi, et pääseda andmetele juurde kindlaksmääratud teabebaasist – see aitab tagada, et genereeritud väljund on täpne, ajakohane ja põhineb usaldusväärsetel, asutuse esitatud dokumentidel. Nii sobib see lahendus suurepäraselt ülesannete jaoks, mis nõuavad täpsust ja asjakohasust, nagu seda on VID toimingud.
Et Vidis saaks anda usaldusväärseid vastuseid, töötati välja põhjalik teabebaas. See hõlmas kureeritud valikut dokumente (nt juhendid, õigustekstid ja KKK-d), kõik teisendatud tehisintellekti treenimise jaoks optimeeritud vormingusse. Tänu sellele sai Vidis vastuste genereerimisel hankida teavet VID ressurssidest.
Seejärel viimistleti Vidist, et see töötleks mitteametlikke vestluspäringuid. Lahendusse integreeriti näited tüüpilistest kliendiküsimustest ja VID tavapärane vastuste stiil, et olla kindel, et süsteem pakub vastuseid kasutajasõbralikul viisil.
Kui prototüüp oli paigas, tuli järgmiseks hinnata selle tulemusi testimise kaudu.
Ülevaated, korrigeerimine ja areng
Vidis läbis kaks VID töötajate abiga korraldatud testimisvooru, mis andsid ülevaate tulemustest ja näitasid, mis vajab täiustamist.
Esialgse testimise ajal olid paljud Vidise vastused valed või puudulikud. Põhjuseks olid lüngad teabebaasis ja vajadus viia lahendus paremini kooskõlla VID konkreetsete suunistega.
Esialgse testimise ajal olid paljud Vidise vastused valed või puudulikud. Põhjuseks olid lüngad teabebaasis ja vajadus viia lahendus paremini kooskõlla VID konkreetsete suunistega. Pärast tulemuste läbivaatamist laiendati teabebaasi, et see sisaldaks rohkem üksikasjalikku teavet, ning süsteemi päringuid korrigeeriti, et vastused oleksid selgemad ja paremini struktureeritud. Need viimistlused parandasid Vidise tulemusi märkimisväärselt.
Teises testimisvoorus loeti õigeks üle poole Vidise vastustest, mis oli märk olulisest edasiminekust.
Koostöö VID spetsialistidega oli kogu selle protsessi käigus ülioluline. Nende tagasiside levinud kliendipäringutele ja nende ülevaade süsteemi tulemustest suunas süsteemi täiustamist, näidates, kui oluline on tõhusate tehisintellektipõhiste lahenduste arendamisel meeskonnatöö.
Samuti aitas testimine VID-l täpsemini mõista Vidise potentsiaali. Kuigi algselt nähti Vidist kui tööriista, millega genereerida lõplikke valmisvastuseid, näitas projekt, et Vidis toimib kõige parmemini tugitööriistana vastusemallide mustandite koostamisel.
Töötajate toetamine tõhusate tehisintellektipõhiste vastuste abil
Vidise prototüüp – genereeriva tehisintellekti põhjal loodud vestlusroboti katselahendus – toob VID konsultantidele kasu mitmesugustel viisidel.
- Loomuliku keele mõistmine (Natural Language Understanding – NLU). Vidis mõistab kasutajapäringuid ka siis, kui ta saab lihtsas keeles küsimusi, mis sisaldavad grammatikavigu.
- Vormindatud vastused. Vastused on struktureeritud nii, et need vastaksid VID suhtlusstiilile (see hõlmab tervitusi, vestluse lõpetamist ja lisaressursside linke, kui see on asjakohane).
- Tagasisidetööriistad. Konsultandid saavad vastuseid hinnata, et toetada sellega jätkuvat viimistlus- ja täiustamistööd.
Süsteemi käitatakse Microsoft Azure‘is, millega tagatakse andmete privaatsus ja EL-i määruste järgimine. Ehkki Vidis pole ette nähtud asendama inimteadmisi, oskab see töödelda selgeid küsimusi, et konsultandid saaksid pakkuda klientidele kiiremini täpseid vastuseid.
Avaliku sektori innovatsiooni verstapost
VID on tõestanud end ettemõtlejana, olles üks esimesi avaliku sektori asutusi, mis katsetas tehisintellekti kasutamist ettevõttesiseste protsesside täiustamiseks. Projekti käigus selgus, et tehisintellekt sobib kõige paremini konsultantide tugitööriistaks, mitte iseseisvaks lahenduseks, mis genereerib valmisvastuseid. Kuigi Vidis on osutunud tõeliselt potentsiaalikaks, on selle tõhususe täiustamiseks vaja edasist viimistlemist ja teabebaasi laiendamist. Katseprojekt näitab, et täiendavate arenduste ja kohanduste abil võiks Vidisest saada tulevikus VID konsultantide jaoks usaldusväärne lahendus.
Tahaksin tänada kõiki projektis osalenud Tilde partnereid nende töö, pühendumise ja professionaalsuse eest meie koostöös. Sellises uuenduslikus projektis osalemine andis meile väärtuslikke teadmisi ja me oleme veendunud, et hangitud teadmised on meie tulevase arengu jaoks väga vajalikud. Meie moto on: koos loome veelgi parema Läti. Seetõttu on meil hea meel, et tänu Tilde partneritele oleme saanud astuda sammu meie maksumaksjate tõhusama, kiirema ja kvaliteetsema teenindamise suunas, mis on omakorda samm lähemale meie eesmärgile.
– Jānis Upmanis, VID peadirektori asetäitja
