Минус издержки, плюс выручка: в чем выгода современных IDP-решений для бизнеса

Иван Волков Директор по продуктам компании Content AI

Почему интеллектуальная автоматизация процессов важна для бизнеса

Наиболее востребованный сценарий применения решений для интеллектуальной обработки информации (IDP) — это обработка входящих или внутренних бумажных и электронных документов с извлечением данных и их использованием для решения различных задач. Зачастую такие системы применяются для разгрузки бухгалтерии или отдела кадров, сотрудники которых освобождаются от ручного ввода данных, а также для создания электронных архивов. Здесь эффективность IDP-продуктов очевидна и всем понятна: устранение рутинных операций, сокращение количества ошибок, повышение продуктивности работы сотрудников.

Однако потенциал продуктов для интеллектуальной обработки документов для бизнеса гораздо выше. Благодаря искусственному интеллекту такие системы могут напрямую влиять на получение прибыли, повышение эффективности продаж, улучшение качества обслуживания.

Сегодня эти возможности нечасто используются бизнесом. Это подтверждается совместным исследованием автоматизации работы с документами в российских компаниях, которое провели Content AI и TAdviser. Большинство опрошенных представителей бизнеса из различных сфер экономики главной целью внедрения решений для автоматизации обработки документов назвали сокращение расходов и повышение эффективности работы сотрудников.

По мнению Ивана Волкова, это традиционный и довольно узкий взгляд:

В современной цифровой среде с помощью IDP-решений можно не только снижать расходы, но и наращивать выручку за счет автоматизации влияющих на нее процессов. Например, можно увеличивать скорость и качество обслуживания клиентов. Это повысит уровень их удовлетворенности и вероятность повторных покупок.

Важное свойство современных IDP-решений с искусственным интеллектом — их гибкость и применимость для большого количества различных задач. Они позволяют трансформировать привычные операционные процессы как в бэк-, так и во фронт-офисе.

Например, в банковской сфере интеллектуальная автоматизация может ускорить рассмотрение кредитных заявок в два раза. Высокая скорость обслуживания влияет на опыт взаимодействия клиентов с компанией, повышает их лояльность и тем самым позволяет бизнесу быть более конкурентоспособным. То же самое актуально для сферы государственных услуг, где способность быстро оперировать данными из различных источников и скорость обработки информации напрямую определяют доступность сервисов, качество их работы и удовлетворенность граждан.

В промышленности, логистике, торговле и других отраслях интеллектуальная автоматизация помогает снизить трудоемкость при работе с цепочками поставок. В частности, сократить количество рутинных операций при поиске и взаимодействии с поставщиками, контроле ценообразования партнеров, времени выполнения заказов. Сюда же можно включить работу с первичной документацией, контрактами, претензиями. В целом умная автоматизация процесса управления закупками существенно высвобождает время сотрудников для принятия качественных управленческих решений. Это позволяет снизить риски возникновения дефицита сырья и ТМЦ, что напрямую влияет на прибыль предприятий.

Как искусственный интеллект меняет IDP-решения

Российский рынок интеллектуальной обработки информации активно развивается. Ставку на разработку такого ПО делает компания Content AI, которая использует всемирно признанные технологии распознавания для выпуска собственных IDP-решений, ориентированных на актуальные запросы отечественного бизнеса. Главный продукт компании в этом сегменте — универсальная платформа для потоковой обработки документов и автоматизации документо-ориентированных бизнес-процессов ContentCapture. Она извлекает данные из любых типов документов, обрабатывает по определенным сценариям и направляет в нужные корпоративные информационные системы, связывая их между собой для решения различных бизнес-задач.

ContentCapture — зрелый продукт, давно зарекомендовавший себя при работе в компаниях из множества отраслей, которые ежедневно сталкиваются с большим потоком документов, — отмечает Иван Волков. — Однако цифровая реальность и современные подходы к управлению информацией предъявляют к продукту новые требования. С помощью ИИ-технологий мы повышаем интеллектуальный уровень платформы для решения более комплексных задач.

В ContentCapture искусственный интеллект применяется в OCR-технологиях при распознавании текста, классификации документов и обработке естественного языка. В новом выпуске продукта ContentCapture 14.2 усовершенствован инструмент добавления новых типов документов. И это, по мнению Ивана Волкова, позволит значительно повысить эффективность при взаимодействии с платформой.

Ранее при необходимости добавления нового типа документа, например, акта или отчета со специфическими для компании элементами оформления, клиентам приходилось обращаться к вендору или интегратору. Эта работа занимала некоторое время и имела свою стоимость, к тому же, во многих случаях бизнесу нужен результат «здесь и сейчас».

В новой версии ContentCapture можно самостоятельно вводить новые типы документов, не обращаясь к партнерам. Обучение распознаванию реализовано на базе ИИ. Теперь модели достаточно показать 5-7 примеров документа, выделить вручную нужные для извлечения поля и таким образом научить продукт находить определенную информацию на других документах того же типа. Все вместе это занимает около 5-7 минут. Качество распознавания полей при таком способе добавления новых типов документов сохраняется на высоком уровне.

Этот способ ввода новых типов документов позволяет ускорять выполнение бизнес-задач и упрощает настройку комплекса, — подчеркнул Иван Волков.

С помощью искусственного интеллекта в ContentCapture удалось реализовать и другие важные новшества. Например, в платформе улучшено качество распознавания русского рукописного текста. Эта функциональность появилась в продукте в 2023 году. Она востребована в банковской сфере, в образовательных учреждениях, у страховых компаний.

Сейчас мы научились распознавать многострочные поля и гораздо лучше понимать сложный почерк, — отметил Иван Волков. — Кроме того, в версии 14.2 появилось распознавание печатного и рукописного текста в одном поле, а также распознавание слов, содержащих буквы и цифры, например, артикулов деталей. В дальнейшем планируется научить программу распознавать рукописный текст на уровне человека через добавление дополнительной контекстной информации. И все это стало возможным благодаря ИИ-технологиям.

Отечественные вендоры IDP-решений, в частности Content AI, сегодня стремятся решать задачу комплексной автоматизации процессов с использованием различных инструментов извлечения и обработки данных, например, RPA, BPM, машинного обучения и нейронных сетей. Разработчики фокусируются непосредственно на решении задач пользователей и повышении эффективности управления данными.

По словам Ивана Волкова, в ContentCapture в скором времени появятся инструменты на базе генеративного искусственного интеллекта. Платформа будет гибче в решении различных задач бизнес-автоматизации. Также упростится процесс ее установки, настройки и эксплуатации в типичных сценариях.

Мы стремимся к тому, чтобы наши пользователи получали лучшее, что могут дать современные технологии для практического использования, — резюмировал Иван Волков.