AI-driven supportassistent för Ledningskollen

Bakgrund

Ledningskollen är en offentlig webbtjänst som drivs av PTS sedan 2008. Tjänsten används av alla från stora teleoperatörer som Telia till privatpersoner som ska göra ett grävarbete en enda gång i livet. Det gör supportbehovet både stort och varierat.

En stor del av supportärendena handlar om återkommande, enkla frågor: glömda lösenord, hur man skapar ett konto, eller missuppfattningar om vad Ledningskollen faktiskt kan hjälpa till med.

Att svara på samma frågor om och om igen var varken ett effektivt eller stimulerande arbete för personalen. Och för en statlig myndighet med strikta krav på hantering av personuppgifter gick det inte att lösa problemet genom att bara kopiera ärenden rakt in i ett externt AI-verktyg. Lösningen fick inte exponera användarnas personuppgifter för externa system.

En standardprodukt räckte inte, det krävdes en skräddarsydd lösning.

 

Anonymisering i realtid

Innan ett ärende skickas vidare till språkmodellen passerar det genom ett eget anonymiseringsfilter som tar bort personuppgifter. AI:n får bara se en avidentifierad version av frågan, till exempel: “Användaren undrar om Ledningskollen kan komma hem och rita ut ledningar på hens tomt.”

En egen kunskapsbas

Systemet hämtar sina svar från Ledningskollens egna FAQ:er, historiska ärenden samt manualer och information från sajten. Därför kan assistenten svara korrekt på frågor om tjänsten och säga “det vet jag inte” när en fråga faller utanför det underlaget.

Mänsklig kontroll i loopen

I dag är assistenten ett beslutsstöd. Supportpersonalen ser ett förslag på svar i ärendesystemet och väljer själva om de vill skicka det som det är, redigera det eller skriva ett eget svar. Så behåller teamet kontrollen och kan kvalitetssäkra svaren medan systemet utvärderas.

Intelligent avgränsning

Om en fråga inte alls rör Ledningskollen flaggar systemet ärendet, så att supportpersonalen snabbt kan avfärda det med ett lämpligt svar.

Tre testfall

1. Klassisk missuppfattning.

En användare frågade om Ledningskollen kan komma hem till Mölnlycke på torsdag och rita ut ledningar, eftersom hen planerade att börja gräva på fredag. Systemet svarade korrekt att Ledningskollen inte gör det, men att användaren kan skapa ett ärende i tjänsten, och att en ledningsägare då kommer och visar var ledningarna går.

2. Helt irrelevant fråga.

En testfråga om en saknad pizzatopping skickades in. Systemet såg att ärendet saknar koppling till Ledningskollen och flaggade det för handläggaren.

3. Fråga med ovidkommande information.

En lång fråga med mängder av personliga detaljer (sommarstuga, partisympatier, badbeteenden) innehöll en relevant kärna. Systemet sållade fram den faktiska frågan och svarade enbart på den.

Teknisk arkitektur

Lösningen består av tre delar:

• Anonymiseringsmotor: en lokal språkmodell som filtrerar bort personuppgifter innan data lämnar den kontrollerade miljön.
• RAG-baserad kunskapsbas: ett vektoriserat index över Ledningskollens dokumentation, FAQ och ärendehistorik som styr vilken information AI:n får basera sina svar på.
• Integration mot ärendesystemet: ett API-lager som hämtar inkommande ärenden, skickar dem genom assistenten och visar svarsförslagen direkt i handläggarens gränssnitt.

Grunden är modulär. Den kan byggas ut med ett webbgränssnitt för förvaltningen, så att personal utan teknisk bakgrund kan lägga in nya manualer eller FAQ:er i kunskapsbasen utan att köra skript.

Resultat och nästa steg

Systemet utvärderas och finjusteras nu. Supportteamet granskar svaren löpande, och nästa steg är att hitta de ärendetyper där svaren håller så hög kvalitet att de kan skickas automatiskt. De svaren märks då tydligt som AI-genererade, och användaren kan höra av sig om något är oklart.

På sikt kan Ledningskollen också få en AI-driven chatt direkt på webbplatsen, som lämnar över till en människa när frågan kräver det.