TFL Vsebine / TFLGlasnik

Miha Piber:
Hvala lepa tudi za priložnost, da predstavimo klepetalnega robotka tudi na ta način. Najprej bi povedal, da je moje osnovno delo na Finančni upravi koordinacija kontaktnega centra, v katerem odgovarjamo na telefonske klice in na pisna vprašanja. Kontaktni center obstaja že 8 let, deluje za celotno državo in v kontaktnem centru se ukvarjamo s problematiko, kako v primernem odzivnem času odgovoriti na vsa vprašanja davčnih zavezancev. Teh klicev in pisnih vprašanj je mnogo in pri tem razvijamo tudi dodatne storitve. Ena od teh je klepetalni robotek. Pogledali smo tudi, kako to delajo druge davčne službe v tujini. Predvsem bi tukaj omenil švedsko davčno službo, ki nam je dala nek zagon in idejo, kako se lotiti in kako postaviti klepetalnega robotka. Iskali smo tudi možnosti, kako klepetalnega robotka postaviti v slovenskem okolju in na davčni upravi. Na srečo se nam je to nekako sovpadlo tudi z okoljem, ki smo ga izbrali za klepetalnega robotka, in smo potem prenesli znanje iz kontaktnega centra v klepetalnega robotka. Mislim, da je bila to ključna kombinacija; agenti v kontaktnem centru so postali trenerji klepetalnega robotka. Po moji oceni je lažje strokovnjaka za vsebino naučiti uporabljati klepetalnega robotka kot tehnološkega strokovnjaka naučiti vsebine. Tako so agenti v kontaktnem centru postali trenerji klepetalnega robotka.

TFL Glasnik:
Klepetalni robotek deluje s pomočjo umetne inteligence, a poleg tega je bistveno tudi znanje vaših svetovalcev v centru, ki trenirajo klepetalne robotke. Preden greva na samo vsebino, bi vas še vprašala, katero orodje ste uporabili za izgradnjo teh robotkov?

Miha Piber:
Uporabili smo orodje Chatbase, istoimenskega kanadskega podjetje, ki se nam je zdelo najbolj primerno, ker je enostavno za uporabo, zato smo se zaposleni, ki prej nismo uporabljali umetne inteligence, hitro priučili. V tem okolju je možno uporabljati več različnih velikih jezikovnih modelov - LLM, ki jih izbiramo glede na potrebo. Tudi menjavamo jih lahko, prilagajamo se in preizkušamo ter smo s preizkušanjem ugotovili, kateri model je najboljši za naše potrebe. Verjetno se bova dotaknila tudi pomanjkljivosti.

TFL Glasnik:
Tudi, ampak bova najprej ostala pri pozitivnem, saj je teh vidikov več kot slabih. Tudi sam Chatbase je cenovno zelo dostopen, tako da ste bili tudi tu racionalni in zelo hitro ste postavili celotno rešitev.

Miha Piber:
Da. Od prvih poskusov do produkcije klepetalnika za področje DDV sta minila dva meseca. Že v enem mesecu je bila vsebina postavljena tako, da smo nekako prepričali tudi vodstvo, da je ideja pravilna, in smo lahko potem z zagonom nadaljevali. V nekako pol leta smo vključili vse vsebine na Finančni upravi. Seveda je treba tudi to povedati, da razvoj te generativne umetne inteligence, ki je vključena, poteka tako hitro, da pred dvema ali tremi leti tega še ne bi mogli narediti na tak način.

TFL Glasnik:
Vaš klepetalni robotek je zares več, kot smo lahko sploh kdaj pričakovali. Če sem konkretna: tudi v naši družbi smo pred leti želeli odgovor, ali smo upravičeni odbijati DDV ali ne, in smo dobili odgovor na štirih tipkanih straneh. Na koncu vseeno nismo vedeli, ali smo upravičeni ali ne. Sedaj zadeva deluje zares vrhunsko: zastaviš vprašanje in dobiš tudi čisto preprost odgovor. Ste verjetno tudi sami želeli, da robotek odgovarja strankam na enostaven, a točen način?

Miha Piber:
Jedrnatost je prav gotovo ena največjih odlik klepetalnega robotka, ki zna prepoznati, kaj stranka potrebuje, to pomeni vse okoliščine, ki so potrebne za pripravo odgovora. Tudi vpraša uporabnika, v kolikor ta v vprašanju ne navede vseh potrebnih okoliščin. Z uporabo klepetalnega robotka smo se veliko naučili tudi mi. Kot ste omenili, smo s temi dolgimi odgovori želeli napisati vse, uporabnik pa med obsežno vsebino ni našel tistega, kar je potreboval.

Vemo pa, da želijo naše stranke - davčni zavezanci izpolniti svoje obveznosti hitro, preprosto, brez nepotrebnega napora. Tudi v klicnih centrih pri pripravi odgovorov na pisna vprašanja uporabljamo klepetalnega robotka. To nam je pohitrilo delo: vnesemo vprašanje, ki ga prejmemo po elektronski pošti, v klepetalnik, ki nam pomaga pripraviti odgovor, ki je bolj jedrnat in hitrejši.

Mi smo se leta ukvarjali s to problematiko, kako poenostaviti odgovore, in človek oziroma uslužbenci, ki so davčni strokovnjaki, težko pišejo v jeziku uporabnika, ki je laik. Fizične osebe pogosto niso strokovnjaki na davčnem področju in mi moramo napisati odgovor v jeziku, ki je razumljiv. Tudi robotka naučimo, da prepozna, kakšno je predznanje uporabnika in kakšno besedoslovje uporablja. Marsikdo, recimo, ne bo vedel, kaj je cedularna obdavčitev.

TFL Glasnik:
In če nekdo vpraša: sem lastnik nepremičnine manj kot 5 let, recimo 3 leta, in jo želim sedaj prodati. Kakšen davek bom moral plačati?

Miha Piber:
Poleg davka na promet nepremičnin mora prodajalec oddati tudi napoved za odmero dohodnine na kapitalski dobiček pri odsvojitvi nepremičnine. Pri tem lahko uveljavlja oprostitev, v kolikor je imel zadnja tri leta pred odsvojitvijo v nepremičnini prijavljeno stalno prebivališče, je bil lastnik in tam dejansko bival. Poleg tega mora klepetalni robotek pojasniti tudi obveznosti, ki nastanejo pri spremembi evidence pri občini za nadomestilo za uporabo stavbnega zemljišča, kupec pa mora vložiti napoved za davek od premoženja. To je potem celovit odgovor, v katerega se vključijo različne obdavčitve v nek življenjski dogodek uporabnika. Popoln odgovor pa je takrat, ko je pojasnjen tudi potek postopkov na Finančni upravi.

TFL Glasnik:
Katera davčna področja pokriva robotek? Imamo davke, ki so pomembni za prebivalstvo, nekateri so pomembni za poslovni svet, nekaj jih pokriva oboje. Kako je s temi področji? Vem, da ste začeli z DDV-jem.

Miha Piber:
DDV je bil prvi, zdaj imamo vsa področja, tudi carino, trošarine in okoljske dajatve. Torej vsa področja, ki jih pokriva Finančna uprava. Tudi pri tem so seveda nekatera področja težja za robotke, nekatera lažja. Pravzaprav moram povedati, da imamo pet klepetalnih robotkov in tudi uporabnik na spletni strani trenutno še mora izbrati med temi robotki. V nadaljevanju razvoja razmišljamo o tem, da bo en vhodni klepetalni robotek za vse, kar je za uporabnike veliko boljše.V ozadju pa bo delovalo več robotkov. Trenutno pa imamo klepetalne robotke, ki so specializirani za določena davčna področja: za davke fizičnih oseb, DDV, davke poslovnih subjektov, carino ter trošarine, okoljske dajatve in CBAM.

Trenerji, ki upravljajo s temi klepetalnimi robotki, vsebinsko najbolje poznajo področje tega robotka. Toliko kot ima znanja trener, ga ima tudi robotek. Pomembna ugotovitev je, da naj vsebinsko specializirane robotke upravljajo strokovnjaki z izkušnjami in poglobljenim znanjem z ustreznega področja. Celotno vsebino, ki jo pokriva Finančna uprava, bi zelo težko obvladovali samo z enim robotkom.

TFL Glasnik:
Verjetno trener potem pogleda odgovore, ki jih robotek pripravi, in jih ustrezno dopolni ter izboljšuje. Na ta način trenira robotka.

Miha Piber:
Trenutno imamo šest bivših agentov v kontaktnem centru, ki so zdaj trenerji klepetalnih robotkov in svoje delo opravljajo profesionalno. To je njihovo primarno delo. Dnevno pogledajo, kakšni so bili odgovori. Vprašanj je že toliko, da ne pregledajo vseh, pregledajo vzorec in se osredotočajo na tiste odgovore, kjer je vsebina nova ali kjer je prišlo do spremembe. Pozorni so tudi na primere, kjer robotek ni našel primerne vsebine v bazi znanja. V primeru odstopanj od želenih rezultatov, poiščejo vzrok in ga odpravijo. Včasih je to kar zahtevno.

TFL Glasnik:
Kako pa poteka dopolnjevanje znanja?

Miha Piber:
To je stalna naloga, da je treba bazo znanja dopolnjevati; robotka pa lahko naučimo tudi, da na določena vprašanja ne odgovarja. Nam je zelo všeč, če robotek reče, se opraviči, tega ne znam. To je super, boljše, kot da pride do kakršnihkoli halucinacij. To tveganje želimo čim bolj zmanjšati. Kar pa se vseeno lahko zgodi, saj gre za generativno umetno inteligenco. To hibo lahko zmanjšujemo z boljšo bazo znanja in rednim upravljanjem klepetalnega robotka. Če robotek ne zna, uporabnika napoti na klicni center. Še nimamo možnosti eskalacije, kar pa v prihodnje načrtujemo, da bo robotek lahko preusmeril pogovor do agentov v klepet v živo.

TFL Glasnik:
Pa poglejva nekaj številk. Kakšna je zdaj statistika v tem času, to je malo več kot pol leta? Koliko je vprašanj fizičnih in koliko pravnih oseb? Kako rastejo številke?

Miha Piber:
Število klepetov na vseh klepetalnikih se ob delovnikih giblje med 700 in 900 dnevno, v vsakem klepetu pa je lahko več vprašanj, povprečno tri. Od vzpostavitve vseh robotkov je bilo odgovorjeno na približno 800 tisoč vprašanj.

Najbolj pogosto je uporabljen klepetalni rototek za DDV. V zadnjem času ga dohiteva klepetalnik za davke fizičnih oseb, v februarju ga je celo prehitel. Tudi uporaba klepetalnika za davke poslovnih subjektov konstantno narašča.

Graf na mesečni ravni prikazuje razmerja med klepetalnimi robotki od oktobra, to je bil prvi mesec, ko so bili robotki vzpostavljeni za vsa vsebinska področja Finančne uprave:

Število klepetov po posameznih klepetalnikih je odvisno od različnih dejavnikov, ki vplivajo tudi na število klicev in pisnih vprašanj, ki jih prejmemo v kontaktnem centru, npr. uvedba evidenc obračunanega DDV in odbitka DDV lani poleti, rok za vložitev vloge za uveljavljanje vzdrževanih družinskih članov pri informativnem izračunu dohodnine itd.

V primerjavi med številom klicev s področja DDV in uporabo klepetalnega robotka s področja DDV opažamo, da je v določenih dnevih že več klepetov s klepetalnim robotkom kot klicev v klicni center.

Graf prikazuje razmerje med klici v klicnem centru za DDV in številom klepetov s klepetalnikom za DDV v naključno izbranem tednu v marcu 2026:

Razmerja med številom klepetov med klepetalniki so nekoliko drugačna kot razmerja med številom klicev v klicnih centrih, kjer največ klicev prejmemo v klicnem centru za davke fizičnih oseb.

Graf prikazuje gibanje števila klicev v Klicnem centru za davke fizičnih oseb (KC FO). Klepetalnik za dohodnino je bil vzpostavljen konec maja 2025, septembra je bil nadgrajen v klepetalnik za fizične osebe. Glede na leto 2025 lahko opazimo trend zmanjševanja števila klicev glede na enako obdobje v letu, kar je tudi posledica vzpostavitve klepetalnega robotka:

TFL Glasnik:
Poslovni uporabniki so vendarle malce bolj izobraženi, kar zadeva davke, tega od fizičnega prebivalstva ne moremo čisto pričakovati. Morda niti vprašanja ne znajo dobro zastaviti.

Miha Piber:
Fizično prebivalstvo se obrne na Finančno upravo takrat, ko se zgodi nek življenjski dogodek: prodal sem hišo, dobil sem informativni izračun dohodnine, imam vzdrževane družinske člane – kako to urediti, katere obrazce uporabim? Pogosto gre za enkraten dogodek ali dogodek, ki se ponovi enkrat letno. Poslovni subjekti se običajno z davčnimi obveznostmi srečujejo bolj pogosto, vendar so njihove obveznosti bolj kompleksne. Tako so tudi njihova vprašanja bolj kompleksna.

Pomembno je, da se znamo prilagoditi predznanju stranke – davčnega zavezanca in proaktivno ugotoviti okoliščine, ki so pomembne za pripravo celovitega in popolnega odgovora – tako v kontaktnem centru kot pri upravljanju klepetalnih robotkov.

TFL Glasnik:
Ali beležite prihranke glede zasedenosti uslužbencev in kako drugače? Kako pravzaprav doživljate vse to?

Miha Piber:
Stroški klepetalnika v obdobju enega bodo približno 10.000 dolarjev, kar, če pogledamo, koliko znašajo samo plače enega zaposlenega v kontaktnem centru, pokaže, da je naš novi pomočnik imel najnižjo “plačo”.

Števila uslužbencev v kontaktnem centru zaradi uvedbe klepetalnega robotka nismo načrtno zmanjšali, ampak so nekateri agenti postali trenerji klepetalnih robotkov. Beležimo pa naravno zmanjšanje števila zaposlenih v kontaktnem centru.

V kolikor govoriva o prihrankih na procesu informiranja je uvedba klepetalnega robotka daljnoročna naložba. Gotovo pa uvedba klepetalnega robotka že sedaj vpliva na boljšo uporabniško izkušnjo pri komunikaciji s Finančno upravo. Tukaj lahko izpostavim izboljšan odzivni čas pri telefonskih klicih v času letne konice pred rokom za oddajo vlog za vzdrževane družinske člane pri informativnem izračunu dohodnine. V času konice v letu 2026 je več kot 83 % klicateljev prejelo prostega agenta v 30 sekundah, medtem ko je bil ta kazalnik v letu 2025 nižji od 50 %.

Tako nam je klepetalnik pomagal, da smo bili v času konice veliko bolj odzivni na telefonih.

Seveda bi ocenil, da je obdobje uporabe klepetalnika še vedno prekratko, da bi lahko zanesljivo govorili o zmanjšanju števila zaposlenih. Se pa lahko agenti v kontaktnem centru posvetijo bolj zahtevnim vsebinam, za katere potrebujejo več časa, saj je bilo prej zelo težko odgovarjati na bolj zapletene primere. Tudi kakovost informacij se na ta način povečuje.

TFL Glasnik:
Zagotovo, saj je prvi korak pravzaprav v tem, da ste hitrejši, kar je že odlično za prebivalstvo in poslovne subjekte.

Miha Piber:
Zagotovo. Hitre, jedrnate, celovite in popolne informacije so zelo pomembne za pozitivne izkušnje pri komunikaciji s Finančno upravo, kar pa je temelj za zaupanje. Zaupanje pa je izredno pomembno za pripravljenost davkoplačevalcev na pravočasno in pravilno izpolnjevanje davčnih obveznosti. Na tak način robotek prispeva k povečanju javnofinančnih prihodkov.

TFL Glasnik:
Kakšni so vaši načrti za naprej?

Miha Piber:
Za kontaktni center, ki ga najbolje poznam, načrtujemo nadaljnji razvoj. Kot sem prej omenil, se že zdaj poslužujemo klepetalnika za pripravo odgovorov na pisna vprašanja, načrtujemo pa samodejno pripravo odgovorov na elektronsko pošto, s tem da bo uslužbenec samo potrdil pravilnost. Ne bo šlo za popolnoma samodejno odgovarjanje, ampak bo uslužbenec na namizje dobil že predpripravljen odgovor, ki ga bo lahko korigiral. Umetno inteligenco bomo uporabili tudi kot triažo, kar pomeni, da bo razdelila prejeto elektronsko pošto vsebinsko pristojnim uslužbencem.

Velik korak naprej bo uvedba glasovnega robotka. Tudi tukaj bo najprej deloval kot triaža oziroma kot IVR (interactive voice response). Robotek se bo oglasil in usmeril k vsebinsko pristojnemu uslužbencu. Zdaj imamo v kontaktnem centru približno 10 odstotkov klicev, ko uporabniki pokličejo vsebinsko nepristojni kontaktni center in jih moramo prevezovati. To so klici z nizko vrednostjo tudi za uporabnike. Seveda zelo pazimo, da se kakšen ne izgubi, vendar želimo tudi tukaj uporabiti umetno inteligenco, da bo uporabnik takoj prišel do pristojnega uslužbenca, ki mu bo lahko v prvem stiku podal celovito in popolno informacijo.

V nadaljevanju se bo glasovni robotek tudi učil in bo lahko odgovarjal 24 ur na dan. S tem bomo lahko bolje obvladovali komunikacijski kanal telefonskih klicev. Že leta se ukvarjamo s tem, da bi imeli pod kontrolo, kam kdo pokliče, kdo je pristojen za odgovor, da se uporabniki ne znajdejo v labirintu telefonskih številk z mnogimi prevezovanji. Na ta način bomo omogočili hiter dostop do informacij že ob prvem stiku.

TFL Glasnik:
To je odlično. Predvsem bi rekla, da ni pomembno le to, da imate načrte za naprej, amapk tudi to da imate ves čas v ospredju zadovoljstvo uporavnikov. To se mi zdi ena najlepših stvari - da se zavedate, kako pomembno je to.

Miha Piber:
Hvala. Morebiti bi si kdo mislil, da so pogovori v kontaktnem centru negativni. Ne. Vsakdo, ki pokliče na Finančno upravo, želi urediti svoje davčne obveznosti in mi mu pri tem pomagamo. Želimo biti proaktivni in prepoznati, kaj nas zavezanec želi vprašati. Iz izkušenj to tudi vemo in na ta način pogovori tečejo pozitivno.

Seveda je nekaj odstotkov primerov, kjer se ljudje ne strinjajo, vendar je večina pogovorov pozitivnih. Lahko rečemo, da so delovna mesta agentov v kontaktnem centru pozitivna delovna mesta, ker pomagajo davkoplačevalcem pri njihovih obveznostih.

Pomembno je tudi, da agentom v kontaktnem centru zagotovimo znanje in njihovo izobraževanje. In tukaj se krog sklene, saj smo z znanjem uslužbencev lahko zgradili klepetalnega robotka.

TFL Glasnik:
Res je, vse čestitke. Samo še zadnja misel – kakšno je vaše sporočilo Slovencem?

Miha Piber:
Prav je, da vsak prispeva svoj pošteni delež k dobrobiti naše družbe in plačevanje davkov je gotovo en način, mi pa vam pri tem pomagamo.