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4ward Blog

Cognitive Services e Machine Learning per gestire la customer experience nella PA: il caso Alkalima per la Digital Inclusion

By 4ward 26 febbraio, 2019

In un momento storico in cui spesso si discute di digital divide, Alkalima (dall’arabo “parola”) fa esattamente l’opposto: diventa uno strumento di inclusione sociale a disposizione soprattutto delle istituzioni e della pubblica amministrazione, i soggetti che sono chiamati per primi a semplificare il dialogo fra persone che parlano lingue differenti.

 Cognitive Services e Machine Learning per gestire la customer experience nella PA il caso Alkalima per la Digital Inclusion

Stranieri in Italia, gli ultimi dati

Se pensiamo all’Italia, secondo le ultime rilevazioni Istat gli stranieri residenti nel nostro Paese al primo gennaio 2018 erano 5.144.440 e rappresentavano l’8,5% della popolazione. La comunità più numerosa è quella proveniente dalla Romania (23,1%), seguita da Albania (8,6%) e Marocco (8,1%). La fascia anagrafica più cospicua, pari a 615.170 individui, è quella compresa tra i 35 e i 39 anni, tallonata dai 30-34enni (587.803). Non sappiamo quanti di questi e degli altri appartengano alle prime o alle seconde generazioni. Di certo il problema della lingua è diffuso e comune, con punte di estrema difficoltà nel momento in cui gli immigrati si rivolgono alla PA per richiedere documenti, ottenere certificazioni, occuparsi di pratiche necessarie al corretto svolgimento del proprio lavoro. E poiché la pubblica amministrazione sta adottando sempre più spesso modalità innovative (chatbot, totem, IoT) per migliorare la user experience dei cittadini, non può più esimersi dall’allargarla anche a questa fetta rilevante di popolazione.

 

Come funziona Alkalima

Alkalima, quindi, viene incontro ai funzionari e agli addetti allo sportello che, in qualsiasi ufficio pubblico, si relazionano con persone di lingua straniera. Si basa sui Cognitive Services offerti dalla piattaforma Cloud Azure di Microsoft e sull’API Traduzione vocale. A questa API è associato il servizio Microsoft Translator che consente l’analisi della voce, la conversione in testo, l’individuazione immediata della lingua d’arrivo e la trasposizione del testo in testo e voce nella lingua d’uscita. Il riconoscimento vocale e la traduzione in tempo reale sono possibili grazie a due tecnologie combinate insieme, SMT (Statistical Machine Translation) e NMT (Neural Machine Translation). Quest’ultima, in particolare, sta concorrendo a rendere più fluida la lingua delle traduzioni, perché usa il contesto completo di una frase e non soltanto l’insieme delle parole come avviene con la tecnologia SMT. Sfruttando questi Cognitive Services, perciò, Alkalima oggi è in grado di tradurre fino a 36 lingue e di dare, così, un contributo determinante al lavoro degli impiegati della PA, da una parte, e una customer experience soddisfacente ad almeno tre milioni di utenti (se dagli oltre cinque milioni escludiamo gli stranieri sotto i 20 anni e quelli, presumibilmente, di seconda generazione che non hanno problemi di lingua).

 

Totem e miglioramento continuo con il Machine Learning

Lo step successivo su cui 4ward sta ultimando la fase di sviluppo è l’adozione di totem interattivi muniti di chatbot che, integrandosi con il sistema Alkalima, permettono di guidare i cittadini di nazionalità diversa da quella italiana nel disbrigo di pratiche amministrative o nella richiesta di atti e documentazione. Il totem funge da assistente virtuale con cui poter interagire nella propria lingua d’origine. Nel caso in cui l’algoritmo non riesca a comprendere l’interlocutore o non sia in grado di fornire ciò che è stato richiesto Alkalima farà partire automaticamente, tramite sistemi di Virtual Communication, una chiamata ad un operatore umano. L’aspetto interessante è che il Machine Learning è in grado di apprendere sulla base dell’esperienza e dell’intervento dell’operatore, memorizzando nuove risposte alle domande e nuovi significati e vocaboli per la traduzione. Tanto che l’utilizzo del sistema è la garanzia stessa del suo crescente miglioramento, nonché di una progressiva integrazione in cui l’ostacolo della lingua peserà molto meno e l’obiettivo di una user experience positiva vedrà la pubblica amministrazione addirittura più avanti rispetto al mercato.

 

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