Norfolk AI 非緊急來電突破 40%，但 911 仍由真人處理

Norfolk 的 AI 非緊急來電現已佔維珍尼亞州這個城市公共安全通訊中心所接查詢逾 40%。該助理會回答例行問題、將居民轉介至市政府部門，以及把需要真人協助的來電轉接。不過，Norfolk 為緊急來電劃下明確界線：每一通 911 來電仍會直接交由受過訓練的通訊員處理。

這種分流方式，正正界定了 Norfolk 部署方案的真正意義。該市並非要求自動語音作出緊急決定，而是利用人工智能，從同時要處理槍擊、火警、心臟驟停及 CPR 指引的員工手上，移除例行工作。

市政府表示，若現時的解決率持續，系統最終可處理 50,000 至 60,000 宗來電。這將令項目不再只是有限度的聊天機械人試驗，而是讓對話式 AI 成為居民與公共安全機構之間的實際服務層。

Norfolk 亦正測試地方政府面對的一項更大承諾：語音 AI 可以即時回答許多問題，但公共服務不能只取決於軟件是否理解來電者。因此，核心較量是自動化與可靠真人服務之間的取捨，而非人工智能與公共僱員之爭。

Norfolk AI 非緊急來電已超出初步目標

Norfolk 的助理已由預計分流來電的工具，發展為處理逾 40% 非緊急查詢的系統。

Norfolk 警察局於 10 月 5 日宣布推出這項服務，距離 9 月底啟用不久。其官方部署公告表示，該 Amazon Web Services 系統預期可分流約 35% 至 40% 的非緊急來電。

截至 10 月 18 日，E911 經理 Steven Summerlin 表示，該助理平均處理比例已超過 40%。這項早期結果超出原先估計的上限，但 Norfolk 尚未發布詳細的效能報告。

來電處理與完全解決之間的分別十分重要。一次成功互動可以是回答問題、把來電轉往其他部門，或將來電交給通訊員處理；這些結果並不代表相同程度的服務。

Norfolk 的非緊急電話號碼全天候運作。來電者會就不涉及即時威脅的警務事項致電，也會查詢一些其實應由其他市政府部門處理的問題。

Summerlin 表示，市內真人通訊員在 2026 年已處理逾 100,000 宗非緊急來電；同期亦接聽逾 130,000 宗緊急來電。

市政府較早前的公告則展示更完整的年度情況，指出 E911 員工每年接聽逾 250,000 宗警務、消防及醫療來電，另加約 150,000 宗行政來電。

這種混合工作量說明，表面看似簡單的查詢為何會構成實際營運問題。緊急來電一律優先處理，因此只是提出例行問題的居民可能要等候數分鐘；通訊員其後或會發現來電者其實需要另一個部門協助。

AI 助理嘗試消除這段等候時間。它可回答有關警方報告、市政服務、風暴準備、疏散指引、避難所、執法規例及其他已記錄程序的問題。

居民毋須像使用傳統選單般按數字選項，而可用日常語言描述需求並獲得語音回應。自動語音辨識會把來電者說話轉為文字，讓系統辨識請求內容。

助理其後會搜尋一套受控、獲市政府批准的資訊庫。Norfolk 利用市政府網頁及由市政府員工記錄的程序建立這個資料庫；它不會為答案搜尋開放互聯網。

這種設計類似受限制的 AI knowledge base。模型會從獲批准的資料庫檢索資訊，而非把更廣泛的網絡視為權威來源。

市政府員工每天會收到報告，顯示來電量及毋須轉接便完成的互動比例。他們亦可檢視錄音及逐字稿，找出系統未能回答的問題。

Summerlin 表示，當來電者揭示資料缺口時，官員可迅速澄清知識庫內容。這形成一個實際的改進循環：檢視失敗個案、加入獲批准資訊，再測試修訂後的回應。

系統目前不會自行接收警方報案或調派應變人員。這些功能仍屬未來可能擴展項目，居民不應假設現時已可使用。

來電者亦可要求與真人通話。只要說「I want to speak to an agent」，來電便會轉入真人非緊急服務隊列。這種轉接保留了獲取協助的途徑，但不保證可即時由真人接聽。

這條退出路徑至關重要，因為非緊急不代表不重要。Norfolk 列出汽車盜竊、非進行中的爆竊、泊車問題、噪音音樂及其他警務事項，作為適合致電的理由。

因此，初步結果比標題數字所暗示的更有限。Norfolk 已顯示對話式軟件可吸收相當大比例的資訊需求，但尚未證明系統可改善每一名來電者的服務結果。

Norfolk 為何在例行問題與接線員之間加入 AI

眼前目標是減少工作切換及隊列壓力，而非淘汰公共安全職位。

Summerlin 表示，一名 Norfolk 通訊員在 12.5 小時更次中可處理 85 至逾 100 宗來電。這些來電可在危及生命的緊急情況，以及關於垃圾收集、雜草叢生或走失寵物的問題之間突然切換。

這種切換帶來營運成本。剛剛指導來電者進行 CPR 的員工，下一刻可能要解釋哪個辦公室負責處理例行投訴；數分鐘後，同一名員工又必須準備好應對另一場危機。

Norfolk 的系統將部分低風險資訊查詢從這個流程中移走。預期效益不只是減少來電數量，而是讓員工能更持續專注於需要判斷、仔細提問和情緒控制的工作。

人手情況令這項主張尤其重要。Summerlin 表示，該中心約兩年前的職位空缺率接近 50%，目前則接近個位數。

不過，另一份市政府更新顯示人手壓力尚未消失。警察局長 Mark Talbot 在 8 月 25 日的市議會工作會議上表示，E911 部門在 83 個職位中仍欠缺 16 名員工。

這些數字未必互相矛盾。職位空缺數目可以變動，而一個中心即使在一般更次中運作足夠，仍可能有未填補職位。它們顯示 Norfolk 必須比單一空缺率更仔細地衡量工作量。

Summerlin 多次表示，這名助理並非用來取代通訊員。他在本地公共媒體報道中形容，這是一項把現有人手重新配置至中心最高優先任務的工具。

營運界線支持這一說法。所有 911 來電仍由真人員工接聽；新助理只設於非緊急專線，並會轉接需要警方或消防介入的事項。

Norfolk 已在緊急來電背後使用另一種 AI。RapidSOS Communicator 可在真人與來電者通話期間產生即時逐字稿。

軟件可以標示「gunshot」、「not breathing」及「unconscious」等字詞。主管因而可在原接線員繼續通話時，監察正在發展的緊急事故。

這套後台系統展示另一種自動化模式：AI 負責聆聽、轉錄、摘要及發出訊號；受過訓練的人員則保留對話及詮釋的權限。

非緊急助理更進一步，因為它直接與公眾交談。這使辨識、檢索及升級處理的質素，成為居民服務體驗的一部分。

與為每次例行來電量增加而增設人手職位相比，擴展這項技術的成本亦較低。Norfolk 按使用量付費，但評估公共服務成效並不需要其披露的商業條款。

更好的問題是，市政府為這筆支出得到甚麼。可用指標包括縮短等候時間、減少放棄來電、加快緊急來電接聽、正確轉介，以及成功轉接至真人。

Norfolk 已提供早期自動化比例，但尚未發布這些輔助指標。Summerlin 表示，系統最終可能有助加快緊急回應，但他並未聲稱回應時間已經改善。

這項分別應保持清楚。移除例行來電可釋放處理能力；中心能否把這種能力轉化為更快或更準確的服務，仍需另行證據支持。

Norfolk 的工作量亦會在風暴及其他重大事件期間波動。居民可能因疏散、避難所、寵物、路況及公共設施等問題，大量湧入市政府電話線路。

對話式助理可在這些高峰期同時擴展處理大量來電。真人人手無法同樣迅速擴充，尤其是同一事件亦會引發真正的緊急事故。

這正是部署方案最有力的理據。最新、由市政府控制的知識庫，可在不佔用處理緊急來電所需員工的情況下，發放一致的風暴資訊。

同一情況亦提高出錯的風險。過時的避難所資料或被誤解的疏散問題，可能令居民前往錯誤地點。因此，Norfolk 必須把內容維護視為營運責任，而非一次性的設定工作。

機制是受控檢索、轉介及真人升級處理

Norfolk 的做法將助理限制於獲批准的資訊及預先定義的交接方式，減少令通用 AI 難以預測的自由度。

系統首先辨識來電者所說內容，然後識別可能意圖，搜尋市政府已批准的資料，並提供語音答案或作出轉介決定。

這個流程有別於傳統互動式語音回應系統。傳統系統要求來電者從固定選單中選擇；Norfolk 的助理則接受對話式請求，即使來電者不用市政府偏好的術語也可處理。

來電者可詢問應到哪裡舉報棄置車輛，而毋須知道哪個部門負責相關程序。助理可理解請求、提供指示，或轉接來電。

技術供應商為 Amazon Web Services。AWS 文件描述可回答問題、維持對話脈絡，以及在需要真人時升級處理互動的語音自助服務系統。

其自助服務文件將升級處理列為標準操作。這一點很重要，因為公共安全助理既必須辨識明確要求真人協助的情況，也必須辨識不應自行處理的情況。

Norfolk 尚未公開披露其實施方案背後的每項服務、模型、提示詞、置信度門檻或來電流程規則。把系統稱為「Amazon AWS」只表明平台供應商，並不代表完整的技術配置。

市政府對資訊邊界的說明較為清晰。這個助理依賴市政府網頁，以及由員工彙集的機構程序資料。Summerlin 表示，系統不會瀏覽公開網絡。

這項限制處理了一種常見失效情況。通用模型可在未依據獲批准來源的情況下，生成聽來可信的答案。受控的檢索系統則會收窄每次回應可使用的資料範圍。

收窄來源資料並不能杜絕錯誤。相關文件本身可能不完整、過時、互相矛盾，或難以配合來電者的用語。

語音辨識亦帶來另一類錯誤來源。口音、背景噪音、情緒化說話、不常見姓名、連線不良、殘疾，以及語碼轉換，都可能影響語音系統的理解。

該助理目前以英語溝通。需要其他語言的人士可轉接至真人職員，並使用市政府的傳譯服務。

Norfolk 延後推出多語言自動化，因為官員不希望來電者先完成一段冗長的 AI 對話，才接通無法以該語言繼續服務的職員。這是合理的分階段推出限制，但亦留下了服務可及性缺口。

英語能力有限的居民，所經歷的服務流程與英語來電者不同。市政府應衡量該流程是否涉及更長等候時間、重複解釋，或來電者中途放棄通話。

轉交真人處理亦不能只依賴一句被辨識到的指令。緊張的來電者未必知道要說：「我想與客服人員交談。」系統應能回應不同形式的要求、困惑、沉默、重複失敗，以及看似例行的情況正變得緊急的跡象。

Amazon 的架構可在轉接期間保留對話脈絡。Norfolk 尚未公開詳細說明有多少脈絡會傳送給其通訊調度人員，或來電者是否必須重複提供資料。

這種轉接質素將影響公眾接受程度。能附帶逐字稿及已表達需求的轉接可節省時間；若轉接後要重新開始對話，便會增加另一重障礙。

市政府可透過每日報告改善表現。官員可識別不熟悉的問題、低置信度互動、轉接模式，以及意外結束的來電。

檢視錄音亦帶來自身的管治問題。居民應知道何時是在與人工語音互動、哪些資料會被儲存、誰可存取逐字稿，以及錄音會保留多久。

Norfolk 的公開聲明說明了真人服務選項，但對披露與保留安排提供的細節有限。由於系統位處公共安全服務的入口，市政府應令相關政策容易查閱。

清晰的披露亦可避免一項基本信任失誤。居民不應需要主動追問與其交談的一方是否軟件。

這套機制在維持狹窄角色範圍時才會成功。它應回答已有文件記載的問題、轉介已知要求，並在不確定時轉交真人。它不應就安全問題即興作答，或說服來電者毋須真人協助。

這種分工令 Norfolk 擁有可辯護的營運模式。自動化為可重複的資訊服務提供速度與規模；人員則保留判斷、緊急情況問話，以及對影響應變人員決策所負的責任。

真正的考驗是服務可及性，而非來電分流百分比

只有在來電者獲得正確資訊，並可在沒有不必要阻礙下聯絡真人時，40% 的自動化率才有意義。

Norfolk 的早期數字衡量的是活動量，而不是公平性或準確度。它無法揭示助理未能理解哪些來電者、多少人中途放棄互動，或轉接是否到達正確目的地。

其他可比較的部署案例顯示，這些細節為何重要。Virginia 州 Richmond 在 Norfolk 之前，已為非緊急及市政服務來電推出客製化 Amazon Connect 助理。

Richmond 表示，其系統可完全處理約 10% 至 15% 的非緊急來電，另有 5% 直接轉介至其他機構。

一項獨立的 Richmond 實地測試發現結果好壞參半。助理能正確處理部分基礎設施問題，但有一次轉接似乎中斷；一次西班牙語互動亦以接通英語調度員告終。

Richmond 的經驗並不能證明 Norfolk 存在相同問題，但顯示高層次的解決率不能取代對完整服務流程的測試。

研究 AI 倫理的 University of Virginia 助理教授 Renée Cummings，在 Richmond 的報道中清晰闡述服務可及性的問題：若系統只適用於它容易理解的人，就不算改善可及性。

這項標準在公共安全領域尤其重要。商業支援系統可令客戶感到挫折，卻未必影響其法定權利或人身安全；政府電話線則承擔不同責任。

Norfolk 的來電者可能包括長者、有言語障礙的人士、使用低質素連線的居民，以及在壓力下說話的人。系統必須配合他們，而不是把最容易處理的來電者定義為常態。

披露是另一項要求。根據 Richmond 的報道，National Emergency Number Association 曾建議機構告知來電者何時正在與 AI 互動。

這種透明度不只是禮貌問題。它可幫助來電者理解停頓、重複提問及意料之外的回應，也讓他們知道何時適宜要求真人協助。

準確度需要公開分母。Norfolk 表示助理處理超過 40% 的來電，但公眾需要知道「處理」的定義。

嚴謹的報告應分開列出已回答問題、轉介至部門的來電、轉接至 E911 人員的來電、來電者要求的升級處理、中斷來電，以及未解決的對話；亦應追蹤最終目的地是否正確。

市政府應按語言需要、來電類型、時段及辨識困難程度比較這些指標。匯總報告可揭示服務缺口，同時不披露個別來電者資料。

Norfolk 亦應審核自動化是否改變來電者行為。部分居民可能因非緊急助理令人受挫而改撥 911；另一些人則可能放棄原本仍關乎社區安全的報告。

即使助理的內部完成率看似理想，這些外溢影響仍會削弱部署成效。市政府應監察 911 分類錯誤、重複來電及網上舉報量。

資料管治帶來另一項不確定性。語音錄音和逐字稿可能包含姓名、地址、醫療細節、指控，以及從未親自致電市政府人士的資料。

Norfolk 表示員工可檢視逐字稿及錄音以改善系統，但尚未廣泛公開保留時間表、供應商存取規則、資料遮蓋程序，或來電資料會否用於模型訓練。

在助理承擔更敏感的工作前，這些政策應明確訂立。為警方報告收集初步資料，風險會高於回答避難所查詢。

市政府亦必須保護其知識庫，避免載有過時指示。今天正確的答案，可能在部門更改辦公時間、電話號碼、資格規則或緊急計劃後變成錯誤。

每日技術報告無法解決內容責任歸屬問題。每個參與部門都需要有人負責批准更改，並核實高影響資訊。

外部測試將強化 Norfolk 的說法。建立系統的職員熟悉預期問題，未必能重現真實來電者使用的不可預測語言。

測試應涵蓋帶口音的說話、被打斷的句子、含糊的緊急情況、背景噪音、與殘疾相關的言語模式，以及跨越部門界線的要求。評審人員亦應測試間接要求真人協助的說法。

目標並非完美辨識。人類及自動化系統都無法達到這一標準。目標是在辨識失敗時迅速復原。

因此，Norfolk 決定保留要求真人服務的選項，是此項目最強的保障之一。其價值取決於助理能否持續辨識該要求並完成轉接。

市政府應在把助理擴展至接收報告或其他影響更重大的流程前，公開表現證據。單憑龐大的來電分流數字，不足以證明應賦予更大的決策角色。

Charleston 與 Richmond 顯示這正成為市政機構的操作手冊

Norfolk 是一場日益擴大的轉變其中一環：由實驗性聊天機械人，轉向嵌入緊急通訊運作的語音自動化。

Norfolk 從 South Carolina 州 Charleston County 得悉這種做法。該郡早已在其非緊急電話線上採用機器學習，並成為其他公共安全中心的參考案例。

Charleston 於 2023 年 11 月宣布全面自動化的非緊急服務流程。該郡表示，其中心每年接獲約 210,000 宗非緊急來電。

其自動化公告描述了涉及狗隻吠叫、單車被盜及鄰居噪音等常見要求。這些事項仍需作出報告，但不一定每次都需要由接線員處理。

Charleston 把電話自動化與網上工具結合，用於提交報告、查詢機構聯絡方式、值班人員及街道名稱預約。這種較全面的做法很重要，因為語音 AI 不應成為取得服務的唯一途徑。

據 Summerlin 表示，Virginia Beach 亦在 Norfolk 之前採用類似技術。Norfolk 推出後，另有兩個中心聯絡市政府討論該項目。

這個模式顯示，市政機構的採用將透過同儕網絡擴散。緊急通訊主管會出席相同會議、比較人手問題，並研究已在相似司法管轄區運作的系統。

供應商平台亦降低實施門檻。Amazon Connect 在同一雲端環境中提供電話服務、聯絡流程、語音服務、分析及以知識庫為基礎的自助服務。

地方機構仍須配置流程、批准資訊及界定升級處理規則，但毋須從零開始建立語音網絡或語音引擎。

這種組合令該模式可複製。城市可先從常見問題開始，監察轉接率，再逐步加入經批准的流程。

競爭壓力主要並非存在於 Norfolk 與另一個城市之間，而是落在傳統營運模式上：受過訓練的緊急服務人員同時擔任一般市政資訊人員。

一旦某個中心報告 AI 消除了三分之一或以上的非緊急工作負擔，鄰近機構便必須解釋為何仍維持長時間等候；供應商亦因而取得可信的公共部門參考案例。

然而，Charleston 與 Richmond 同時顯示，不同部署之間存在重大差異。Charleston 強調自動化及網上舉報；Richmond 把 AI 用作市政服務導航員；Norfolk 則強調根據受控知識庫提供對話式回答。

這些差異令比較變得複雜。一個城市的解決百分比，可能反映較簡單的來電、較寬鬆的轉介規則，或不同的成功定義。

公職人員不應把來電分流當作排行榜。會把不確定情況轉交真人的審慎系統，或會呈現較低自動化率，但可帶來更安全的結果。

最有用的比較應以營運表現為本。城市應詢問助理辨識意圖的頻率、來電者到達正確服務渠道的速度，以及人員需要修正自動化互動的頻率。

它們亦應比較風暴及大型活動期間的服務持續性。當需求突然上升、資訊迅速變動時，語音自動化的營運價值最高。

Norfolk 的沿海位置令這個應用場景尤其重要。颶風相關查詢可能會大量湧入，包括有關撤離區域、避難所開放情況、交通及動物安排的請求。

經城市核准的助理可在同時進行的多通電話中重複提供最新指引。然而，情況一有變化，官員必須立即更新來源資料。

這並非一個「設定後便不用理會」的聊天機械人項目，而是一個需要人手、監察、測試及管治的新公共通訊渠道。

這項部署亦反映應用 AI 的更廣泛發展。許多實用系統正變得更專門，而非更自主。

Norfolk 限制助理可使用的資料來源，讓緊急電話繼續由人員處理，並提供轉接安排。這些限制並非弱點，而是界定自動化何處能帶來合理公共效益的界線。

考慮採用相同模式的城市，應從這條界線開始。例行資訊及確定性的路由安排是合適的起點；緊急情況判斷及酌情決策則不然。

如果 Norfolk 的推行能證明的不只是亮眼的處理量，它將具影響力。其他機構將希望看到證據，證明該助理能減少排隊等候，同時不會製造新的服務接觸障礙。

Norfolk 達成 40% 里程碑後值得關注的事項

下一階段應以緊急服務表現、平等服務可及性，以及審慎的擴展界線來評估。

第一個訊號是 Norfolk 是否會公布 AI 處理來電比例以外的成效數據。緊急電話接聽時間最能直接驗證城市的核心主張。

若在可比較時段內，911 接聽時間持續縮短，便會加強以下論點：移除例行查詢有助緊急服務運作。若結果持平，則可能表示釋出的處理能力被用於其他地方。

非緊急電話的等候時間同樣重要。由助理轉接的來電者，不應面對比自動化前更長的隊列。

城市應報告放棄接聽的來電及重複聯絡次數。數字下降表示市民正獲得有用答案；數字上升則會揭示完成率背後被掩蓋的挫敗感。

第二個訊號是人工轉接及語言服務的表現。Norfolk 需要證明來電者可透過日常說話方式聯絡真人，而不只是說出某個背熟的指令。

評估應包括帶有口音、使用輔助科技或需要傳譯員的居民，亦應涵蓋嘈雜環境，以及在情緒壓力下撥出的電話。

若 Norfolk 擴展自動化語言支援，整個轉接流程必須維持多語言服務。一段流暢的 AI 對話後接上只提供英文的轉接，只會轉移障礙，而非消除障礙。

第三個訊號是城市會否將助理擴展至收集報告資料或為調度作準備。Summerlin 曾討論這些功能作為未來可能性，但它們並不屬於目前服務。

在人員加入前收集結構化資料，或可減少重複提問，但亦會令系統接觸更多敏感事實，並令誤解細節的後果更嚴重。

任何擴展都應經過公開影響評估。Norfolk 應說明系統收集甚麼資料、職員如何核實資料、資料何時納入正式紀錄，以及居民如何更正錯誤。

緊急調度應繼續置於助理的自主權限以外。城市目前的立場支持這條界線，而 Summerlin 表示，當有人身處危險時，直接的人際互動仍然不可或缺。

Norfolk 亦應澄清其披露、保留及供應商政策。居民有權知道何時正與 AI 對話、電話如何儲存，以及其資料會否用於改進任何外部模型。

這些問題並不否定早期成果。處理超過 40% 的非緊急查詢，是一個有意義的營運訊號，尤其是同一中心同時處理大量緊急來電。

這個數字顯示，許多接通公共安全人員的電話屬於資訊性及可重複處理的查詢。對話式軟件可處理其中相當一部分，而毋須迫使居民瀏覽僵化的選單。

尚未解答的問題是，Norfolk 能否在軟件最不容易理解的人群與情況中，維持這種便利。

對公共機構而言，最強的 AI 部署並非從工作流程中移除最多人員的方案，而是讓人員有更多時間作出判斷，同時保持可隨時聯絡的方案。

Norfolk AI 非緊急來電如今為這項原則提供了明顯測試。應關注接聽時間數據、轉接失敗情況、語言服務表現及未來擴展範圍。這些指標將揭示該助理是在改善公共服務可及性，還是只是在產生一個吸引人的自動化百分比。