Sotsiaalkindlustusamet koostöös Feelingstreamiga viis pilootprojekti, mille eesmärgiks oli detailselt analüüsida kliendikõnesid ja veebivestlusi ning leida mustreid klientide pöördumiste põhjustes. Piloodi raames transkribeeris Feelingstream’i rakendus Sotsiaalkindlustusameti kõnesid maist augustini 2020. aastal (3 kuud) eesti ja vene keeles.

Kratt kliendivestluste transkribeerimiseks ja analüüsimiseks Töötukassas.

Kliendipöördumiste haldamise ja hoidmise funktsionaalsuse arendamise analüüsiprojekti põhieesmärgiks on välja selgitada parimad lahendused, kuidas automatiseerida kliendipöördumiste haldamisega kaasnevaid tegevusi. Analüüsi käigus otsitakse muu hulgas vastuseid küsimustele, kuidas saada klientide pöördumistest tervikvaade, kuidas leida isikute pöördumisi kiiresti üles, kuidas on mugav neid hallata ja lihtne tööülesanneteks suunata ning kuidas ära hoida lisakontakte isikutega. Antud analüüsiprojekti väljundina on teostatud analüüs kliendipöördumiste haldamise ja hoidmise funktsionaalsuse arendusteks, mille käigus on selgunud eesmärkide saavutamiseks vajalikud kasutajalood ja arendusmaht ning valminud prototüüp tulevasest lahendusest.

Texta toolkit on avatud lähtekoodiga tööriistaraamistik vabatekstiliste (suur)andmetega tutvumiseks ja nende analüüsimiseks. Tarkvara on mõeldud erinevatest valdkondadest pärineva informatsiooni töötlemiseks. Justiitsministeerium koostöös Registrite ja Infosüsteemide Keskusega eemaldas Texta abil ligi 80 000 kustunud karistusega kohtulahendist isikuandmed ja avalikustas need seejärel uuesti kohtute infosüsteemis.

Projekti eesmärk oli uurida digitaalse õppevara kasutamise logide rakendamise võimalikkust õpiväljundite mõõtmise mudelite automaatseks loomiseks, kasutades masinõppe meetodeid. Taolised mudelid võimaldavad korjata automaatselt, ilma õppetööd segamata, süstemaatilisemat teavet õppija arengu kohta ja seeläbi anda sisendit edasise õppe paremaks kavandamiseks ja automaatseks personaliseerimiseks. Projekti raames:
loodi visuaalne prototüüp õpiväljundite mõõtmistulemuste väljanäitamiseks,
treeniti masinõpet kasutades esimesed mudelid ja loodi esmane metoodika andmeteaduse jaoks.

Inimeste otsimine drooniga

Arendati välja Pythoni-põhine raamistik, mis eeltöötleb X-tee logisid, koostab ja edastab liikmetele kasutusraporteid, kuvab liikuva keskmise baasil tuvastades anomaaliaid ning anonümiseerib ja avaldab logide andmeid avaandmetena. Projekti tulemusena on RIA-l ülevaade, millised asutused ja kuidas X-teed kasutavad. Süsteem suudab kasutajaid anomaaliatest lähtuvalt juhendada ja vastab avaliku sektori avaandmete nõuetele.

Kratt kliendivestluste analüüsimiseks Haigekassas.

Eesti kaitsetööstusettevõte Kratt Works valmistab õhusihtmärke õhutõrjepataljonile. Bensiinimootoriga varustatud 2,2-meetrise tiiva siruulatusega ilma kereta ehk vaid-tiib saavutab maksimumkiiruse 180 km tunnis ja püsib õhus paarkümmend minutit. Droonil on lisaks suitsutõrvikutele ettevõtte Ruf Eesti valmistatud kuumuselemendid, mis eraldavad kuumust 2000 kraadi. Droon sobib nii kuulipilduja, õhutõrjekahuri kui ka lühimaa õhutõrjerakettide sihtmärgiks.

Projekti käigus transkribeeriti kriisiinfoliini kõnesid, et neid analüüsida ja koguda andmeid järgmiste krattide loomiseks.

Riskipatsientide eelmise aasta raviarvete andmeid kasutades prognoositakse järgmisel aastal välditavat hospitaliseerimist vajavad patsiendid. Riskipatsiendiks loetakse krooniliselt haiget inimest, kellel on suurenenud risk tervise halvenemisele. Lisaks hinnatakse mudeliga patsientidele hospitaliseerimise riskiskoor, mille alusel saab patsiendid järjestada.

Kratt tuvastab võimalikud käibemaksu pettused. Projekti eesmärk oli tuvastada valesti esitatud käibemaksu tagastamisnõudeid. Olgu see siis teadlikult (tegu on pettusega) või läbi inimliku eksimuse. Valminud masinõppe mudel võimaldab tulevikus esitatud käibemaksu tagastusnõudeid skoorida ehk määrata tõenäosust, kui reaalselt tegu on korrektselt või mittekorrektselt esitatud tagastusnõudega.