Артем Пермяков, Directum:
Мы будем двигаться в сторону максимальной интеллектуализации и роботизации процессов

Артем Пермяков: По сути, в любых сферах есть два ключевых направления развития ИИ: рутинные операции, где надо заменить человека, и операции, связанные с анализом большого объема данных. Такие задачи есть во многих отраслях.

На производстве ИИ уже сейчас применяется для прогнозирования поломок оборудования. С помощью технологий интернета вещей проводится сбор данных с датчиков. Затем интеллектуальные решения анализируют показатели оборудования, которые предшествовали той или иной неисправности, и прогнозируют возможные проблемы.

Также актуальна роботизация производства, процессов контроля качества и планирования закупок. На рынке уже есть прецеденты таких решений — компания LG собирается запустить «умный» завод, где все процессы будут осуществляться в роботизированном виде.Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга 2 т

Другая сфера — это банки, для которых актуальна проверка клиентских досье и автоматизация техподдержки. Здесь используется роботизация с элементами искусственного интеллекта, а чат-боты в связке с ИИ позволяют исключить человека при общении с клиентами на первой линии.

Ещё одно направление — автоматизация складской работы. Прекрасный пример — роботизированные склады Amazon, которые позволяют продумать логистику и организовать доставки сборных грузов с помощью интеллектуальных систем.

Очень много ресурсов в государственных учреждениях тратится на обработку обращений граждан: их классификацию, регистрацию, переадресацию на конечного пользователя. Искусственный интеллект мог бы использоваться для сокращения издержек государства при работе с входящими запросами.

Кроме этого, ИИ можно подключить к HR-задачам, как внутренним, так и внешним.

Внутренние задачи — это аналитика:

• выгорания сотрудников;
• данных, по которым можно судить, собирается работник покинуть компанию или нет;
• эмоциональной напряженности, например, анализ конфликтных сообщений между сотрудниками.

Другими словами, интеллектуальные инструменты могут собирать данные внутри компании, анализировать, чем занимаются сотрудники, выявлять отклонения.

Внешние задачи HR — это, например, анализ резюме. Для этой цели ИИ анализирует качества и компетенции большого круга сотрудников и формирует идеальный портрет кандидата на конкретную позицию. Затем чат-боты сравнивают входящие резюме с полученным профилем и выдают предварительную оценку кандидата.

Искусственный интеллект можно применять в информационной безопасности: проводить анализ утечки документов, фиксировать, к каким документам люди обращаются чаще, с какой целью.

В любой компании можно использовать ИИ для проведения массовых исследований на основании большого количества данных, которые человек просто не в состоянии обработать.

Артем Пермяков: Сегодня ИИ работает только в высокотехнологичных и передовых компаниях, таких как банки и авиакомпании. Производственные компании пока отстают. Есть, конечно, исключения, которые заточены на инновации в производстве, — к примеру, «Концерн Калашников». Но в целом проникновение ИИ не глубокое. По большей части эти инструменты используются для выполнения рутинных операций, но под контролем человека. Полностью его исключить из процесса нельзя.

Артем Пермяков: Во многих решениях существует риск ошибок — ни один из производителей не дает стопроцентной гарантии точности инструмента, так как это зависит от многих факторов. Пока решения принимает человек, ответственность будет за ним. А когда мы пытаемся его исключить, например, при анализе договоров, то риск возрастает, и многие пока не готовы на это идти.

К сожалению, это замкнутый круг, потому что технические недостатки устраняются с появлением практики, а из-за того, что люди боятся их применять, практики не хватает. Решения отлично работают в лабораторных условиях, а когда сталкиваются с реальными ситуациями, совершают ошибки.

Артем Пермяков: Как я уже говорил, ключевой фактор — это ответственность. Ответственность за принятое решение можно возложить на конкретного человека. А при использовании ИИ непонятно, с кого спрашивать результат. Люди пока не готовы передать ответственность за решения искусственному интеллекту.

Кроме того, руководители компаний боятся сделать свой бизнес слишком прозрачным. Не только для себя, но и для внешних проверяющих органов. Этот страх перед внедрением новых технологий тоже создает проблемы.

Артем Пермяков: У нас есть решение Directum Ario, которое на данном этапе ориентировано на выполнение рутинных операций обработки документов. Мы реализуем кейсы распознавания данных из входящего потока, облегчаем работу делопроизводителя и вообще любого человека, который заносит документы в систему. Такая обработка включает в себя:

• Интеллектуальную классификацию. Directum Ario автоматически распределяет входящий поток по видам документов, журналам регистрации и ответственным.
• Автоматическое заполнение реквизитов. На основе классификации сервис создает заполненную карточку ECM-системы. После этого секретарь лишь проверяет корректность заполнения реквизитов.

Эти сценарии использования ИИ уже опробованы в крупных корпорациях. В октябре мы завершили тестирование решения в «ОДК-Авиадвигатель» и еще нескольких компаниях. Большинство пилотных проектов показали точность извлечения реквизитов на уровне 85% и выше.

Артем Пермяков: Мы видим интерес рынка к подобным решениям. В большей степени мы получаем запросы на первичную обработку входящего потока: регистрацию и массовое занесение документов в систему.

Также одна крупная нефтегазовая компания интересуется возможностью анализа договоров. Заказчику необходимо, чтобы ИИ мог сравнивать документ с типовыми шаблонами и выносить рекомендации по изменению договора. Это подразумевает создание на базе ЕСМ экспертной системы, которая не только хранит контент, но и обеспечивает его интеллектуальную обработку. Для создания рекомендаций такая система может подключиться к анализу внешней нормативной базы или использовать набор типовых форм внутри ECM. Благодаря обработке этих данных система «понимает», соблюдены ли в договоре необходимые условия или нет.

Мы предполагаем, что в перспективе наши клиенты заинтересуются и возможностями самостоятельной доработки интеллектуальных решений. Сейчас настройка возможна на уровне правил. Пока мы делаем это своими силами, но планируем развивать инструмент и предоставлять заказчикам интерфейс для разработки своих правил.

Артем Пермяков: Прямо сейчас мы работаем над автоматическим созданием проектов резолюций по документам, развиваем чат-боты, планируем подключить анализ естественного языка для общения с системой.

Вместе с этим мы ориентируемся на развитие поиска с элементами искусственного интеллекта, который поможет создать корпоративный «мини-Google». Мы хотим, чтобы пользователь при поиске решения конкретной задачи, например, при запросе «оформить отпуск», получал подсказку в поисковой строке сразу в виде нужного мастера действий: «Оформление заявления на отпуск».

Умный поиск должен уметь проводить морфологический анализ строки. Например, мы формулируем запрос: «вся первичка от Лукойла». Интеллектуальная система понимает, что под словами «вся первичка» имелись в виду счета-фактуры, акты и накладные. «От Лукойла» она расшифрует как «весь перечень дочерних обществ Лукойла, с которыми мы ведем работу».

Конечно, интеллектуальный поиск — это не только ИИ и морфологический анализ, но и изменение раскладки, исправление опечаток и фасетная фильтрация результатов.

Еще одно направление — это создание экспертных систем, которые будут подсказывать пользователям, кому перенаправить документ, кто может помочь с определенным вопросам, с кем собрать совещание. Такие решения будут еще более эффективны, если не завязывать применение ИИ только на анализе данных Directum, а включать информацию из окружения системы.

В дальнейшем мы будем двигаться в сторону максимальной интеллектуализации и роботизации процессов, то есть развивать концепцию Robotic Process Automation (RPA) и Intelligent Process Automation (IPA). Это и автоматизация рутинных операции и анализ данных, которые можно использовать для принятия управленческих решений.

Роботизация может помочь полностью закрыть рутинные операции во многих процессах бэк-офиса. Например, робот-бухгалтер сможет анализировать документы, извлекать информацию и совершать проводки — осуществлять полный цикл бухгалтерских операций. Роботы-юристы смогут анализировать договоры с точки зрения возможных рисков, сравнивая их с типовыми формами. После такой предварительной проверки инициатор уже на момент старта договора будет знать, какие спорные пункты стоит исправить, чтобы сократить время на согласование.

В перспективе Directum Ario может стать отдельным продуктом, который выступит надстройкой для взаимодействия с любыми системами. Мы хотим, чтобы решение выросло в интеллектуальный инструмент для выполнения рутинных операций и анализа данных не только в ЕСМ, но и в корпоративных системах вообще.