ИИ в работе с неструктурированными данными: 6 бизнес-примеров от «Преферентум» компании SL Soft

Работа с неструктурированными данными — задача со звездочкой

Сегодня ИИ стал неотъемлемой частью стратегии цифровой трансформации для многих предприятий. Рост интереса к технологии стимулируется как внутренними потребностями бизнеса, так и мерами государственной поддержки. Предмет повышенного внимания в последнее время — генеративный ИИ. Однако внедрение таких популярных технологий, как например GPT, — не панацея: ряд бизнес-процессов требует максимальной прозрачности логики принятия решений ИИ, а также гарантированной предсказуемости его поведения, в частности, точности в работе с текстом и полного соответствия установленным стандартам. Поэтому на практике намного результативнее показывают себя иные методы.

Одно из зарекомендовавших себя на рынке решений для интеллектуальной обработки и анализа текстовой информации — платформа «Преферентум» от российской компании SL Soft. Она предлагает комбинацию машинного обучения (ML) и алгоритмических правил.

ML-инструменты наиболее эффективны, если в информационных системах заказчика уже накоплены данные и созданы размеченные выборки документов, чтобы на основе этих материалов система могла самообучаться. Алгоритмический подход, напротив, предполагает обработку по строго установленным правилам, от которых система не может отступать. Их применение обеспечивает быстрый запуск проектов и простую адаптацию при изменении требований заказчика.

Как работает «Преферентум»

Для качественной и точной обработки и анализа текста требуется глубокое понимание его смысла, поскольку одна и та же идея или одно и то же концептуальное понятие может быть выражено десятками и даже сотнями разных способов.

Процесс обработки начинается с извлечения текста из документов. Если необходимо, предварительно система переводит материалы, например скан-образы, в машиночитаемый вид. Затем осуществляется токенизация: разделение текста на отдельные слова, словосочетания и смысловые конструкции. После чего производится морфологический, синтаксический и семантический анализ текста. Система разбирает структуру слов, словосочетаний и предложений и определяет взаимосвязи между ними. Для обеспечения высокого качества обработки естественного языка и поиска связей между понятиями в «Преферентум» применяются семантические сети. Они служат основой для формирования онтологий по предметной области.

В результате система распознает смысл текста, извлекает ключевые факты, термины и сущности для дальнейшего анализа и выполнения разнообразных прикладных задач:

• классификации и кластеризации текста;
• идентификации именованных сущностей (NER), таких как имена, названия организаций, местоположения, даты, ссылки и т. д.;
• атрибутирования — выделения данных и переноса в информационную систему;
• правовой экспертизы;
• поиска на естественном языке по массивам данным.

Комплекс технологий «Преферентум» помогает сотрудникам бизнес-заказчиков в рутинных прикладных задачах. Вот несколько применений системы в работе компаний.

Закупки

Закупочная деятельность предполагает большой пласт разных бизнес-процессов, связанных с анализом договоров, коммерческих предложений (КП), предложений поставщиков (ПП), технико-коммерческих предложений (ТКП), технических заданий (ТЗ), бухгалтерской документации и других.

Один из примеров типовых задач сотрудников отдела закупок — сопоставление технических заданий с технико-коммерческими предложениями. Профильным экспертам приходится «вручную» сравнивать документы, выявляя различия, проверять на соответствие требованиям и находить ошибки. Такая, с одной стороны, рутинная, а с другой — требующая предельной внимательности деятельность может быть легко автоматизирована с помощью технологий текстовой аналитики.

В закупочной деятельности «Преферентум» помогает автоматизировать:

• Проверку соответствия ТКП, КП и ПП установленным регламентам и стандартам;
• Анализ и сравнение ТЗ с ТКП, спецификаций с накладными и другими видами документов;
• Ответы на вопросы по регламентам закупок;
• Привязку товарных позиций к справочникам организации;
• Расчет начальной минимальной цены тендера;
• Поиск ошибок, в том числе в расчетах.

«Преферентум»

Применение ИИ помогает не только упростить действие, но и исключить человеческий фактор. Как показывает практика, технологии «Преферентум» ускоряют процесс закупок в 2-5 раз, а также сокращают трудозатраты сотрудников на 80%.

Кейс «Преферентум» в закупках

Одна из крупнейших топливных компаний использует набор технологий «Преферентум» для поддержки процессов управления закупками. Компания внедрила подсистему интеллектуальной обработки информации, которая получает документацию из внутренних систем и выдает результат анализа с учетом задачи: например, чек-лист с проверкой соответствия предложения подрядчика требованиям закупочной документации или расчет начальной минимальной цены на основе предложений поставщиков. Таким образом компании удается сократить участие специалистов в рутинных операциях и ускорить обработку предложений.

«Преферентум»

Документация

Документооборот – неотъемлемый и важный бизнес-процесс любой компании, который включает в себя множество типовых задач: от назначения ответственного за обработку документов до подготовки проектов договоров и обмена данными между сотрудниками делопроизводства.

Внедрение решений «Преферентум» помогает упростить и повысить эффективность работы с документацией, а именно:

• Выявлять несостыковки и отсутствующие разделы в договорах и других типовых документах;
• Оперативно реагировать на изменение законодательства и НПА;
• Проверять корректность реквизитов и ссылок, полноту пакета документов;
• Автоматически назначать ответственных за обработку документов и устанавливать сроки выполнения на основе артефактов и принятых в компании регламентах;
• Отвечать на запросы клиентов, партнеров и государственных органов на основе автоматически формируемых проектов исходящих писем;
• Использовать автоформирование протоколов, прогнозирование резолюций.

Возможности «Преферентум» в работе с документацией

С помощью технологий «Преферентум» можно создать интеллектуальный архив. Как правило, документы попадают в хранилище и лежат там мертвым грузом в течение определенного времени, после чего их уничтожают. Эти данные часто недооценивают, хотя при работе с ними можно извлечь много полезных знаний. Благодаря «Преферентум» можно выделять из архивов документов фактическую информацию, сохранять ее в реляционной базе данных и получать из нее нужные поисковые результаты, например для прогнозирования показателей.

«Преферентум»

Юридическая сфера

Несмотря на консервативность подходов в области права, в работе с юридическими документами уже применяются решения «Преферентум». Многие бизнес-заказчики используют платформу для правовой и антикоррупционной экспертизы. Система выявляет риски и ошибки в договорах, признаки коррупциогенных факторов, а также проверяет, соответствуют ли акты внутренней нормативной базе и требованиям законодательства. Помимо этого, она может прогнозировать судебные решения с помощью статистического анализа схожих ситуаций в судебной практике.

Это позволяет компаниям избежать появления «пробелов» и нестыковок в нормативных правовых документах, облегчить договорную работу, а также эффективнее использовать время и знания сотрудников.

«Преферентум»

Кейс «Преферентум» в области права

В одном из министерств ведомственные нормативные правовые акты, распоряжения и другие документы, поступающие на государственную регистрацию, проходят правовую антикоррупционную экспертизу. Как правило, пакет законопроекта включает тысячи страниц в дополнение к самому тексту закона: он связан с перепиской ведомств по разным вопросам, а также включает набор сопроводительных документов, таблицы разногласий, пояснительные записки, финансово-экономические обоснования. Обработка такого массива информации занимает у эксперта несколько дней, в том время как система на базе «Преферентум» делает это за считанные минуты. С помощью платформы министерство автоматически проверяет пакеты сопроводительных документов, что существенно упрощает работу госслужащих и повышает качество издаваемых актов.

Техническая поддержка клиентов

Сервисная и техническая поддержка клиентов — еще один блок типовых задач. Как правило, обращения сначала поступают операторам первой линии, которые, вникнув в суть проблемы, предоставляют ответ или перенаправляют запрос профильному специалисту. Обработка таких обращений не требует глубокого знания предметной области и может быть делегирована ИИ.

«Преферентум» в состоянии автоматизировать классификацию запросов с точностью до 96% (на уровне человека), вернуть заявки на доработку при некорректно заполненной информации, уточнить дополнительные данные у обратившихся в чатах, настроить «умный» поиск в архиве схожих запросов и ответов на них. Все это обеспечивает сокращение трудозатрат на первой линии Service Desk в 5-10 раз и повышает удовлетворенность клиентов за счет более быстрых и точных ответов.

Кейс «Преферентум» в клиентской поддержке

Крупный российский банк автоматизировал классификацию обращений пользователей в службу поддержки, тем самым решив проблему резко возросшего — в 3,5 раза — количества ежедневных заявок в связи с миграцией на новую АБС. Технологии «Преферентум» помогли обеспечить соблюдение SLA по отработке запросов пользователей без увеличения числа сотрудников техподдержки. Весь поток сообщений по теме АБС распознается и регулируется приложением без участия человека. Точность маршрутизации достигает 93-95%, а время отработки заявки — менее секунды.

Информационные технологии

Часто компаниям необходимо управлять мастер-данными или нормативно-справочной информацией. Этот процесс требует сопоставления показателей из разных справочников, приведения их к единой форме, загрузке в информационные системы. Поэтому технологии «Преферентум» становятся частью процессов ETL и MDM.

Например, при необходимости сопоставления данных со справочником товаров, почтовых адресов или названий организации простое сравнение двух текстовых строк не будет давать нужный результат. «Преферентум» же способен обрабатывать такого рода информацию интеллектуальным образом: представлять ее в виде объекта с совокупностью свойств и сравнивать не просто текстовые единицы, а сформированные сущности. Далее данные могут собираться в виде цифрового архива, в котором можно искать необходимые сведения, делая запросы на естественном языке.

«Преферентум» помогает ИТ-специалистам, в автоматическом режиме осуществляя:

• Индексирование и извлечение данных;
• Дедупликацию и сверку данных;
• Выявление взаимосвязей;
• Нормализацию и очистку данных;
• Выгрузку данных в базу и их анализ для построения аналитики.

Сфера HR

«Преферентум» помогает HR-службам предотвращать возможное увольнение ключевых сотрудников, анализируя лексику текстовых сообщений для выявления эмоциональной окраски, обеспечивать непрерывность бизнес-процессов и предоставлять сервисы самообслуживания для работников.

HR-специалисты могут использовать «Преферентум» для:

• отслеживания зон ответственности конкретных специалистов в проектах;
• более точного расчета индивидуальных KPI’s;
• контроля эффективности сотрудников;
• выявления экспертов и неформальных лидеров;
• встраивания в корпоративные информационные системы и сервисы для общения с пользователями на естественном языке.

Больше о возможностях платформы «Преферентум» от SL Soft можно узнать на сайте компании.