Automatisch samenvatten van telefoongesprekken (Klantcontactcentrum)
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- Veld niet ingevuld.
- Status
- In gebruik
Algemene informatie
Thema
Begindatum
Contactgegevens
Verantwoord gebruik
Doel en impact
Afwegingen
Het algoritme helpt medewerkers van het Klantcontactcentrum om telefoongesprekken sneller en vollediger vast te leggen. Hierdoor hoeven zij minder tijd te besteden aan administratieve werkzaamheden en kunnen zij zich tijdens het gesprek beter richten op de inwoner of ondernemer en sneller nieuwe gesprekken aannemen. Ook zorgt het algoritme voor meer consistentie, omdat gesprekken op een vergelijkbare manier worden samengevat.
Er zijn ook nadelen. Een samenvatting kan onjuist of onvolledig zijn. Daarom wordt iedere samenvatting gecontroleerd door de medewerker die het gesprek heeft gevoerd voordat deze wordt gebruikt. Het algoritme neemt geen besluiten en vervangt geen menselijke beoordeling.
Als alternatief is gekeken naar handmatige verslaglegging door medewerkers. Dit kost meer tijd en de kwaliteit van de vastlegging kan verschillen per medewerker. De voordelen van een snellere, meer uniforme en completere vastlegging wegen op tegen de beperkte risico's. Deze risico's worden verkleind door menselijke controle en het beperken van de verwerking tot het maken van een korte samenvatting van het gesprek.
Menselijke tussenkomst
De samenvatting is een voorstel, geen eindresultaat. Direct na het gesprek krijgt de medewerker die het gesprek voerde de samenvatting te zien en controleert deze aan de hand van het eigen gesprek. Daarna wordt de samenvatting vastgelegd bij het contact; dat gebeurt handmatig of automatisch via een koppeling met het klantsysteem, afhankelijk van de inrichting. Waar die functie is aangezet, kan de medewerker de tekst aanpassen. Bij twijfel is de gespreksopname gedurende de bewaartermijn beschikbaar als bron. Het algoritme neemt zelf geen besluiten; er is geen geautomatiseerde besluitvorming en geen profilering.
Risicobeheer
De belangrijkste risico's zijn dat een samenvatting onjuist of onvolledig kan zijn (bijvoorbeeld door een fout in de omzetting van spraak naar tekst) en dat gevoelige informatie die in het gesprek is genoemd, in de samenvatting terecht kan komen. Daar staan de volgende maatregelen tegenover. Elke samenvatting wordt gecontroleerd door de medewerker die het gesprek voerde. Het taalmodel krijgt een vaste instructie, de variatie in de uitvoer staat op nul en de uitvoer is begrensd tot een korte tekst. De tijdelijke transcriptie wordt niet opgeslagen en het model wordt niet getraind op de gesprekken. De volledige verwerking vindt plaats binnen Microsoft Azure, regio West-Europa. Fouten en klachten worden via het supportproces van de leverancier geregistreerd en opgevolgd. De leverancier richt daarnaast een evaluatieproces in: een eerste evaluatie van de nauwkeurigheid van transcriptie en samenvatting in het vierde kwartaal van 2026, daarna jaarlijks en tussentijds bij wijziging van het model of de instructie.
Werking
Gegevens
Het algoritme gebruikt de audio-opname van het telefoongesprek. Daarin zitten de stemmen van de beller en de medewerker en alles wat in het gesprek is besproken, dus mogelijk ook persoonsgegevens die de beller zelf noemt (zoals naam, adres of de reden van het bellen). Uit de opname wordt een tijdelijke transcriptie (tekstversie van het gesprek) gemaakt; die wordt niet bewaard. Het eindresultaat is een korte samenvatting, die wordt bewaard bij het contact in de contacthistorie van het telefonieplatform. Het algoritme gebruikt geen andere gegevensbronnen: er is geen koppeling met bijvoorbeeld de BRP of andere registraties. Het is niet getraind op gegevens van de gemeente.
Technische werking
Automatisch samenvatten is onderdeel van het Unexus Contact Server-platform (UCS) en bouwt op de gespreksopname. De keten werkt als volgt. Direct na afloop van een opgenomen, via een wachtrij gerouteerd gesprek wordt het opnamebestand aangeboden aan Azure Speech, de spraak-naar-tekst-dienst van Microsoft. Die zet de audio om naar een transcript; grof taalgebruik wordt daarbij gemaskeerd. Het transcript gaat vervolgens, samen met een vaste instructie (prompt), naar een taalmodel in Azure OpenAI, standaard GPT-4.1 mini. De prompt kent een rangorde: een eigen prompt per wachtrij gaat vóór de prompt van de omgeving, die weer vóór de meegeleverde standaardinstructie gaat. Het model werkt met variatie nul (bij dezelfde invoer nagenoeg dezelfde uitvoer), de uitvoer is begrensd tot een korte samenvatting en de taal van de samenvatting volgt de taal van het gesprek. Er wordt alleen samengevat bij ten minste drie gesprekssegmenten; zeer korte gesprekken leveren geen samenvatting op. De samenvatting is ongeveer tien seconden na het gesprek beschikbaar en wordt vastgelegd in de contacthistorie.
Het algoritme is niet zelflerend: het model wordt niet getraind op de aangeboden gesprekken en past zichzelf niet aan. De transcriptie is een tijdelijke tussenstap en wordt nergens opgeslagen. Mislukt de transcriptie, dan komt er geen samenvatting voor dat gesprek; er is geen automatische nieuwe poging. De volledige keten (platform, opslag en AI-diensten) draait binnen Microsoft Azure, regio West-Europa. Azure OpenAI is een dienst van Microsoft; de aangeboden gegevens worden niet gedeeld met het bedrijf OpenAI. Updates van de modelversie worden door Unexus beheerd en gecontroleerd doorgevoerd.