Артём Пермяков, Directum:
Мы создаем «цифровых сотрудников» и «цифровых ассистентов»

Артём Пермяков : Развитие интеллектуальных инструментов в Directum началось с задач, которые сегодня мы уже считаем мастхэвом: классификация входящего потока документов, извлечение данных и заполнение регистрационных карточек. Сегодня к этому добавились дополнительные решения и инструменты:

• интеллектуальное сравнение документов,
• определение ответственного и создание проектов резолюций,
• интеллектуальная обработка обращений граждан (для государственных органов)
• быстрое оформление авансовых отчетов и командировок,
• автопроверка комплектности и правильности оформления документов, анализ и контроль рисков,
• умный поиск.

Наш приоритет — это создание комплексных умных решений, а не внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в качестве самоцели. Облачные сервисы для бизнеса: особенности рынка и крупнейшие поставщики. Обзор TAdviser 7.3 т

Разработки, которые мы развиваем сегодня, можно условно поделить на «цифровых сотрудников» и «цифровых ассистентов».

Первая группа — это участки процессов, где сотрудника можно заменить полностью. Здесь мы говорим о так называемых «роботах-делопроизводителях» и «роботах-бухгалтерах». Интеллектуальная система в этом случае может без участия человека выполнять роль оператора ввода документов в ECM — а затем автоматически передавать информацию ответственным и формировать проводки в учетных системах.

«Цифровые ассистенты» — это использование ИИ в качестве консультанта там, где от человека нужна сложная экспертиза, к примеру, правовая. Здесь искусственный интеллект встраивается в более широкий контекст и предоставляет специалисту информацию к размышлению: «вот эта формулировка неудачная, лучше заменить, а вот здесь возможны дополнительные штрафные санкции». К примеру, так в Directum появилась концепция «Договоры 2.0», где помимо интеллектуального сравнения документов и анализа юридических рисков, ECM-система может предоставить конструктор договоров, совместное рецензирование текстов — эти возможности не относятся к области искусственного интеллекта, но значительно облегчают работу договорного отдела и делают процесс более «умным».

Еще одним примером встраивания ИИ в сквозной процесс можно считать «умную бухгалтерию», где интеллектуальная ECM становится связующим звеном для другим систем: ERP, сервиса обмена, финансового архива. Это важный момент: для умного процесса не должно существовать ограничений в рамках конкретной системы, искусственный интеллект должен работать со всеми корпоративными данными и обогащать их — тогда бизнес увидит наиболее серьезный эффект.

Артём Пермяков: Все клиенты воспринимают такие новшества позитивно. Но нужно понимать, что между положительным восприятием и готовностью к использованию есть небольшая пропасть. Далеко не все готовы к внедрению интеллектуальных инструментов. Несмотря на то, что вендоры не первый год говорят о цифровизации, огромное количество заказчиков, в том числе крупный бизнес, говорят:«это здорово, но давайте сначала решим вопросы автоматизации, а про ИИ поговорим через пару лет.»

Многие компании находятся на этапе смены системы. Да, они смотрят на интеллектуальные возможности, скажем так, «на вырост», но в первую очередь решают стандартные задачи.

Сейчас внедрением искусственного интеллекта занимаются новаторы. Стоит отметить, что применение ИИ на производстве приносит больший эффект для бизнеса, позволяя серьезно сократить производственные издержки. Выгода от внедрения интеллектуальной ECM тоже значительная, но для таких предприятий это проекты второй очереди.

Вдобавок все еще силен страх перед новыми инструментами: заказчики боятся, что ИИ будет работать нестабильно, а сотрудники опасаются, что их заменят. Уровень недоверия пока не позволяет технологии распространиться широко.

Артём Пермяков: Система Directum доступна заказчикам в нескольких вариантах поставки: интеллектуальные функции нужны не всем клиентам, так что есть возможность выбрать систему с теми инструментами, которые действительно нужны. Есть опции разного уровня: небольшие умные дополнения доступны из коробки, например, сравнение документов. Если же речь идет о крупных решениях для обработки большого количества документов, то здесь заказчик может выбрать наиболее оптимальный пакет, исходя из объема документооборота в месяц.

Артём Пермяков: Да, на примере делопроизводства мы говорим о том, что время на регистрацию документов с внедрением ИИ сокращается практически в 2 раза. В «Объединенной двигателестроительной корпорации» и «ОДК-Авиадвигателе» мы фиксировали процесс поминутно и подтвердили эти показатели: время регистрации одного документа сократилось с 4 минут до 1,5–2.

Сейчас мы ведем пилотный проект по переходу на полностью цифровую обработку первичных учетных документов на поставку ТМЦ. Речь идет не только о распознавании первички: процесс включает в себя автоматическое сопоставление номенклатуры и определение типовых хозяйственных операций, проверку соответствия заказу. По нашим расчетам, за счет применения интеллектуальных инструментов процесс ускорится в 3 раза, а 60-80% документов можно будет обрабатывать без участия человека.

Артём Пермяков: Я бы сказал, что не совсем корректно так ставить вопрос. Скорее, внедрение ИИ в системах СЭД/ECM позволяет перестать наращивать штат экстенсивными методами, если количество документов и обрабатываемой информации увеличивается. Такой рост неизбежен для развивающегося бизнеса: больше контрагентов, с которыми идет взаимодействие, внушительнее внутренний документооборот. Но теперь необязательно нанимать больше людей, чтобы справиться с обработкой растущего объема данных. Прямой цели сократить людей — нет. Мы работаем над тем, чтобы увеличить скорость прохождения процессов, например, уменьшаем число итераций при согласовании договоров и, как следствие, сокращаем сроки старта работ по важным контрактам.

Артём Пермяков: Если говорить о задачах распознавания документов, то технически сложной остается обработка рукописных документов. Несмотря на тенденцию к цифровизации, на предприятиях все еще остается очень много документов, частично заполненных от руки. Например, в договорах или письмах это номер и дата документа. Пока для решения этой задачи эффективных инструментов нет.

Недоверие руководства компаний тоже можно считать такой проблемой. Возьмем задачу по определению ответственного за документ: правильно обученный ИИ сегодня позволяет сформировать релевантный проект резолюции и направить документ напрямую ответственному специалисту, минуя длительную иерархическую цепочку и ускоряя старт работы. Но руководители не готовы к этому, хотят пропускать маршрутизацию документов через себя, так как боятся потерять управление, если система будет лишь уведомлять их о передаче документа на исполнение. В процессе остается «бутылочное горлышко». В том или ином виде бизнес часто задает вопрос: «кто сядет, если робот совершит ошибку». Люди боятся, что система сделает от их имени то, что повлечет за собой административную, финансовую или даже уголовную ответственность.

Артём Пермяков: Ключевой риск связан с вероятностным результатом работы ИИ. Внедрение интеллектуальных технологий не гарантирует стопроцентной уверенности в результатах обработки. И здесь нужно соотносить риски: что страшного произойдет, если система некорректно распознает, например, дату документа при регистрации? В первую очередь, здесь стоит говорить о том, что сама процедура регистрации документов — это довольно старая традиция, которая требует пересмотра. Старые бумажные журналы были гарантией того, что письмо не потеряется. Сегодня у ECM-систем есть множество поисковых возможностей, к примеру, существует Smart Search, помогающий найти документ даже при отсутствии точных критериев. И если с ошибкой ИИ при регистрации вы боитесь не найти нужный документ, то страховать этот риск можно с помощью умного поиска.

В случае с определением ответственного мы можем задать тот же самый вопрос: что случится, если входящий документ, волей ИИ попадает не к тому специалисту? Часто страх связан с вопросами конфиденциальности информации. В этом случае мы опять говорим, что вопрос разграничения прав доступа нужно решать другими способами: на старте обработки классифицировать документ с точки зрения секретности. Если же не тому специалисту попадает общедоступная информация, то стоит предусмотреть удобный механизм переадресации письма. И если в целом мы снимем с руководителей 98% резолюций, и ошибемся в оставшихся 2% — то эффект вполне может превысить риски.

Артём Пермяков: Наша концепция интеллектуальной ECM подразумевает, что ИИ в том или ином виде будет доступен в любом процессе. Если говорить о работе госорганов, то здесь перспективной остается задача определения исполнителя по обращениям граждан. Прием документов в архивы и распределение их по делам также можно оптимизировать с помощью ИИ. Нормоконтроль документов: корректность оформления, правильность перекрестных ссылок, соответствие локальным нормативным актам — такие задачи тоже можно решать интеллектуальными инструментами.

Кроме этого, с помощью ИИ можно отслеживать полномочия сотрудников: проверять в процессе утверждения документа, кто может его согласовать и подписать, имеет ли право конкретный специалист выписать премию или совершить другое действие в системе. В целом, мы считаем, что такие возможности могут быть полезны практически в любом процессе.