Klantbeschrijving‍

Een middelgrote gemeente met ruim 100.000 inwoners ontving jaarlijks duizenden meldingen over afval, schade, overlast en storingen in de openbare ruimte. De meldingen kwamen binnen via een app, telefoon en webformulier.

Uitdaging‍

Door handmatige beoordeling en routing van meldingen ontstonden vertragingen en foutieve toewijzing. Inwoners moesten lang wachten op actie of ontvingen geen terugkoppeling. De gemeentelijke afdelingen werkten gefragmenteerd en op basis van subjectieve inschattingen.

Oplossing‍

Blackbirds ontwikkelde een AI-classificatiemodel dat meldingen automatisch categoriseert, prioriteert en toewijst aan de juiste uitvoeringsdienst. Dit werd geïntegreerd in het bestaande zaaksysteem, zodat medewerkers direct met gestructureerde input konden werken.

Aanpak

1. Analyse van meldingshistorie
   We verzamelden en structureerden historische meldingen (tekst, locatie, type) en labelden ze op afhandeling en urgentie.
2. Training van classificatiemodel
   Het AI-model werd getraind op herkenning van meldingstypes zoals zwerfafval, straatverlichting of gevaarlijke situaties, inclusief locatie-informatie.
3. Integratie in proces
   Het model werd gekoppeld aan het zaaksysteem en meldingen-app, zodat classificatie automatisch gebeurde bij binnenkomst.
4. Monitoring en doorontwikkeling
   Feedback van uitvoerders werd gebruikt om het model continu te verbeteren en nieuwe meldingstypen toe te voegen.

Resultaten

• 40% snellere afhandelingstijd van meldingen
• Consistentere toewijzing van meldingen aan juiste afdeling
• Verhoogde tevredenheid bij burgers én gemeentelijk personeel
• Lagere werkdruk voor meldkamers en servicedesk

Conclusie‍

De inzet van AI bij meldingsverwerking zorgt niet alleen voor meer snelheid, maar ook voor meer grip en transparantie in het proces. Voor de gemeente betekende dit minder ruis, betere dienstverlening en ruimte om proactief te sturen op leefbaarheid.

‍