AI inom kollektivtrafiken

På 14 tunnelbanestationer används AI-baserad videoanalys i trygghetsövervakningen för att upptäcka om någon har hamnat på spåret. Tekniken kan också läsa av människors rörelsemönster på perrongen och se om någon riskerar att falla eller hoppa ner på spåren. Om någon har ramlat ner larmas SL som då kan stoppa trafiken. Vid minst 14 tillfällen har denna teknik hjälpt när någon har försökt ta sitt liv i tunnelbanan. 

AI-prototyper i olika område

Ett team inom Trafikförvaltningen i Region Stockholm undersöker olika tillämpningar av avancerad analys och AI. Just nu testar teamet var AI-metoder kan ge störst nytta genom att utveckla och utvärdera olika prototyper.

Ett område som teamet har undersökt är möjligheten att använda sensordata för att effektivisera energianvändningen i energikrävande system som växelvärme och ventilation. Genom att identifiera och beräkna specifika mått i nära samarbete med energiexperter kunde teamet peka ut förbättringsområden. Resultaten visade tydligt att detta är ett effektivt sätt att identifiera möjligheter till energibesparingar, vilket är en viktig pusselbit i den gröna omställningen.

Teamet har också implementerat en pilot för en AI-baserad chattbot som hjälper medarbetare att snabbare hitta och sammanfatta information från olika interna dokument. Den första utvärderingen visar att chatboten är uppskattad av medarbetarna som testade den, och diskussioner pågår om att vidareutveckla och produktifiera den.

Ett annat område som teamet har utforskat är kategorisering och analys av kundtjänstärenden. I ett test av nästan 700 inkomna ärenden kategoriserade AI dessa på samma sätt som en människa i 80 procent av fallen. Många av de återstående ärendena var gränsfall som kunde placeras i flera kategorier. Teamet har även använt AI för att analysera specifika kategorier, exempelvis kategorin "barn," för att identifiera de största problemen och var de inträffar.

Dessutom har AI testats för att sammanfatta kundtjänstärenderapporter från SL-appen. Varje vecka inkommer cirka 150 ärenden relaterade till appen, och det kan vara tidskrävande att skapa en överblick över vilka problem som rapporteras. För närvarande pågår en pilotstudie där AI används för att sammanfatta rapporterna och ge förslag på åtgärder.

Användningen av AI för att hantera kundtjänstärenden kan leda till effektivare processer, en bättre förståelse för kundernas behov och snabbare identifiering av områden som kräver åtgärder. Detta bidrar i sin tur till en förbättrad kundupplevelse och en mer välfungerande kollektivtrafik.

Ett ytterligare användningsområde för AI inom kollektivtrafiken är avtalshantering. Teamet har testat AI-stöd för att granska och bearbeta avtalstexter. En undersökning pågår där AI-metoder utvärderas för att även stödja processen för avtalsuppföljning.