ИИ для служб 112 и ЧС: речевая аналитика вызовов и прогноз происшествий

Оператор службы 112 за минуту разговора должен понять, что произошло, где, сколько пострадавших, и передать карточку нужным службам. Под нагрузкой — при массовых происшествиях, паводках, пожарах — время ожидания растёт, карточки заполняются с ошибками, адреса уточняются повторными звонками. Часть вызывающих говорит невнятно, на другом языке или в состоянии стресса.

Штабы ЧС и пожарные гарнизоны расставляют силы по нормативам, хотя риски меняются по сезону, погоде и времени суток: пожары в частном секторе в морозы, ДТП на конкретных участках в гололёд, подтопления при определённой динамике уровня рек. Данные за годы есть, прогнозных моделей на них, как правило, нет.

Речь вызывающего распознаётся в реальном времени, LLM извлекает суть происшествия, адрес, число пострадавших и подсказывает оператору уточняющие вопросы; черновик карточки готов к моменту окончания разговора. Прогнозные модели на истории происшествий, погоде и календаре оценивают риск по территориям на ближайшие часы и сутки для планирования дежурств и размещения техники.

• Транскрипция и структурирование вызова в реальном времени, распознавание адресов и ориентиров.
• Автоматическое определение типа происшествия и приоритета, маршрутизация службам.
• Выявление повторных вызовов об одном событии и объединение карточек.
• Карта прогнозного риска по типам происшествий и рекомендации по расстановке сил.
• Разбор записей после смены: контроль качества, обучение операторов.

Какие данные нужны

• Записи вызовов и карточки происшествий за несколько лет
• Метео- и гидрологические данные
• Реестры адресов и объектов повышенного риска