Programa electoral de Sumar para las elecciones catalanas
CGD2021 - "Aprenent a millorar la gestió documental amb la intel·ligència artificial"
1. Aplicació del “Machine
Learning” en els serveis del
Consorci AOC. Una prova de
concepte
Raimon Nualart Mercadé
NOUS ESCENARIS. NOVES OPORTUNITATS.
2. Què és el “Machine Learning”?
És una disciplina científica de
l'àmbit de la IA que crea sistemes
d’aprenentatge automàtics.
Es basa en algoritmes que revisen
les dades i detecten patrons de
comportament
Permet orientar-nos cap a serveis
proactius, personalitzats i de
millora continua
Existeixen diferents modalitats
d’aprenentatge
Aprenentatge NO supervisat
Aprenentatge supervisat
3. Com es pot aplicar en les trameses genèriques de
l’EACAT?
Un 25 % de la tramitació administrativa utilitza la tramesa genèrica:
Volum de 400.000 tramitacions anuals
Format PDF
Informació no estructurada – llenguatge natural
Impossible de classificar prèviament i implica dedicació Oficines de registre
Què hem fet?
Captura de 300.000 i extracció de dades claus per crear dataset: ens origen, ens
destí, assumpte, exposo, sol·licito
Aplicació metodologia aprenentatge NO supervisat i clusterització dels camps
textuals
4. Com es pot aplicar en les trameses genèriques de
l’EACAT?
Resultats de la prova de concepte i actuacions realitzades
Crear nous serveis específics a l’EACAT que permeten:
Millorar la qualitat de les dades que es demanen
Integració de les dades i documents a un BO per facilitar la tramitació de forma automatitzada
Disminució càrrega de treball manual i millores en l’eficiència
5. Com es pot aplicar en les instàncies genèriques de
l’e-TRAM?
Un 80 % de la tramitació ciutadana utilitza la instància genèrica
500.000 instàncies presentades anualment.
Informació no estructurada – llenguatge natural
Impossible de classificar prèviament i implica dedicació Oficines de registre
Què hem fet?
Aplicació metodologia d’aprenentatge supervisat amb xarxes neuronals
Entrenar l’algoritme per tal que pugui classificar les instàncies genèriques seguint el
quadre de classificació municipal (4000 sol·licituds)
Aplicació de l’algoritme a 1.000.000 sol·licituds i classificar-les en tres nivell del
Quadre de classificació municipal: Nivell 1, Nivell 2 i sèrie documental
6. Com es pot aplicar en les instàncies genèriques de
l’e-TRAM?
Resultats de la prova de concepte:
% precisió/cobertura pel nivell 1 del quadre de classificació
7. Com es pot aplicar en les instàncies genèriques de
l’e-TRAM?
Resultats de la prova de concepte
API per poder fer ús de l'algoritme