Bài toán đặt ra là xây dựng một hệ thống có khả năng tiếp nhận, phân tích và quản lý số lượng lớn phản hồi của cư dân để giúp ban quản lý nhanh chóng nhận biết các vấn đề nổi bật, mức độ nghiêm trọng, xu hướng phát sinh và hướng xử lý phù hợp. Thay vì đọc thủ công từng phản hồi, hệ thống sử dụng mô hình ngôn ngữ để tách nội dung thành các vấn đề cụ thể, xác định khía cạnh, cảm xúc và bằng chứng liên quan, sau đó tạo embedding cho từng issue và phân cụm các phản ánh tương đồng thành những nhóm vấn đề có ý nghĩa. Các cụm chi tiết được tổ chức dưới những domain lớn để vừa hỗ trợ quản lý tổng quan, vừa giữ được mức độ cụ thể cần thiết cho việc xử lý, truy xuất chính sách và sinh đề xuất hành động. Giải pháp có tính khả thi cao vì tận dụng các công nghệ hiện có như LLM, mô hình embedding đa ngôn ngữ, thuật toán phân cụm, cơ sở dữ liệu vector và kiến trúc backend–frontend hiện tại; đồng thời có thể triển khai từng giai đoạn, đánh giá trên dữ liệu cố định và chạy thử song song trước khi đưa vào production. Trong tương lai, hệ thống có thể mở rộng theo hướng tự động cập nhật taxonomy, theo dõi vòng đời và mức độ tái diễn của vấn đề, cải thiện độ chính xác của recommendation, phân tích xu hướng theo thời gian và hỗ trợ xử lý hiệu quả khi quy mô dữ liệu tăng lên hàng nghìn hoặc hàng chục nghìn phản hồi.