ИИ в деле: как автоматизировать рутинные рабочие задачи?
Изображение создано нейросетью shutterstock.com
«В каждой компании, вне зависимости от сферы деятельности и решаемых задач, есть процессы, которые сотрудники выполняют механически. Чаще всего это ручная обработка документов. К примеру, у маркетолога объем таких задач может составлять 20% от общего числа, а у специалиста бухгалтерии, HR-отдела или отдела закупок на их решение нередко уходит полный рабочий день, – поясняет Антон Хаймовский, главный владелец продукта Content AI. – Получается, что в определенном смысле мы не так уж далеко ушли от времен, когда десятки машинисток в каждом ведомстве вручную набирали документы на печатных машинках».
Согласно исследованию Processmaker, типичный офисный работник тратит до 50% своего рабочего времени на создание или обновление документов и 10% — на ручной ввод данных, например, копирование и вставку данных из электронных таблиц в CRM. Эти задачи часто являются трудоемкими, занимают много времени, а их решение может содержать ошибки из-за человеческого фактора.
Кардинальным образом изменить ситуацию, избавив квалифицированных сотрудников от рутинного рабства, а компанию — от неэффективных процессов, может искусственный интеллект. ИИ представляет собой мощный инструмент для повышения конкурентоспособности и эффективности бизнеса. Так, по утверждению Accenture, он способен высвободить до 40% рабочего времени, автоматизируя рутинные задачи. В результате компании могут не только улучшить свои текущие операции, но и получить значительное преимущество на рынке.
Как это работает?
В число ИИ-технологий, с помощью которых можно оптимизировать рутинные операции, в первую очередь входят OCR (Optical Character Recognition – оптическое распознавание символов) и NLP (Natural Language Processing – обработка естественного языка). Первая отвечает за автоматическое распознавание текста в сканах и изображениях, например, фотографиях, вторая – за извлечение данных, классификацию документов и поиск по смыслу с упором на контекст.
Новые возможности для решения задач автоматизации рутинных процессов появились с распространением нейросетей, машинного обучения и больших языковых моделей. Эти технологии, например, позволяют настраивать OCR-системы таким образом, чтобы они постоянно повышали свою точность на основе накопленного опыта. Методы Deep Learning (глубинное обучение) и Machine Learning (машинное обучение) используются для обнаружения и классификации объектов в документе, например, штрихкодов, таблиц, колонтитулов.
Рассмотрим несколько сценариев, реализация которых уже доступна заказчикам в России.
Распознавание и извлечение данных
Это наиболее частотный и широко востребованный сценарий. Например, решения на базе технологий OCR, такие как ContentCapture от Content AI, могут быстро и точно распознавать текст и извлекать ключевые данные из счетов, договоров, актов и других документов.
Классификация и маршрутизация документов
ИИ-решения на базе NLP-технологий умеют автоматически классифицировать документы на основе их содержания и определять, куда они должны быть направлены — на согласование или для дальнейшей обработки.
Саммаризация текста и нахождение ответов на вопросы пользователя
Способность NLP-технологий понимать информацию позволяет выявлять с их помощью смысловые сущности текста. В практической плоскости это дает возможность получать краткое изложение материала любого объема и тематики, а также находить конкретную информацию по запросу пользователя внутри рассматриваемого документа. Например, извлекать основные характеристики из договоров: стороны, предмет услуг и их стоимость, сроки действия и ответственность участников.
Автоматическое создание и заполнение документов
ИИ может применяться для автоматического создания стандартных документов – договоров, счетов, отчетов – на основе преднастроенных шаблонов и заполнения их необходимыми данными, которые поступают из различных информационных систем.
Интеллектуальный поиск
С помощью технологий обработки естественного языка возможно осуществлять поиск информации в разрозненных корпоративных источниках по смыслу запроса, а не только по точному совпадению. Именно так работает решение Content AI Intelligent Search. Причем поиск возможен по любым форматам документов, включая PDF, jpeg, png и др.
Автоматизация согласования и утверждения документов
Процесс согласования и утверждения документов также может проходить под контролем искусственного интеллекта. Такие системы способны автоматически отслеживать статус документов, управлять процессом их согласования и уведомлять уполномоченных сотрудников о необходимости их подписания.
Анализ и проверка документов
Решения на основе ИИ могут анализировать документы на соответствие определенным стандартам и требованиям, проверять их на наличие ошибок, несоответствий, а также фиксировать отсутствующие пункты и выявлять потенциальные риски. В российском редакторе ContentReader PDF есть функция сравнения версий документов, которая помогает выявлять даже минимальные различия, вплоть до лишней точки.
Обработка больших объемов документов и данных
ИИ позволяет обрабатывать большие объемы документов в кратчайшие сроки. Это особенно полезно для компаний, работающих с постоянным потоком входящих и исходящих бумажных документов, которые необходимо оцифровать, или при необходимости анализа большого количества контрактов, договоров и актов.
Автоматизация юридической и финансовой отчетности
Решения с ИИ могут автоматизировать подготовку юридической и финансовой отчетности, извлекая данные из различных документов и формируя отчеты в соответствии с установленными стандартами и регламентами.
Вот это поворот!
Объединение различных ИИ-инструментов, участвующих в автоматизации рутинных процессов, в единую цепочку или под шапкой одного продукта – один из главных трендов в этой области, характерный и для международного, и для российского рынка.
«Мы постепенно уходим от монофункциональных решений и движемся к созданию универсальных цифровых помощников, которые можно будет индивидуально настраивать для решения задач конкретного специалиста или подразделения, – уточняет Антон Хаймовский. – Такие решения смогут не только находить и извлекать информацию, но и обрабатывать ее по разным сценариям в связке с другими корпоративными сервисами и даже принимать самостоятельные решения в определенных случаях. По такому пути, например, движутся все флагманские решения Content AI – платформа для интеллектуальной обработки информации ContentCapture, решение для интеллектуального поиска Content AI Intelligent Search и даже редактор СontentReader PDF».
Развитие инструментов автоматизации рутинных бизнес-процессов меняет и степень влияния этой сферы на бизнес в целом. Принято считать, что ее главная цель – сокращение операционных затрат и издержек. Но сегодня становится очевидным, что автоматизация работы с документами с помощью ИИ способна также существенно повысить выручку компании посредством ускорения процессов, улучшения клиентского сервиса и оптимизации использования ресурсов.
Вот как это происходит:
- Ускорение бизнес-процессов. За счет автоматического согласования документов, обработки счетов или оформления заказов может быть значительно сокращено время, необходимое для завершения сделки, запуска нового проекта, вывода продукта на рынок. Это позволяет компании быстрее получать доход.
- Улучшение клиентского сервиса. ИИ-решения могут помочь компании более оперативно и точно реагировать на запросы клиентов, обеспечивая оперативное оформление и обработку документов. Например, виртуальные ассистенты автоматически генерируют и отправляют клиентам договоры или счета, что ускоряет процесс обслуживания, способствует увеличению удовлетворенности потребителей, повышению их лояльности и, как следствие, увеличению объема продаж и доходов.
- Снижение ошибок и рисков. Способность ИИ анализировать документы на предмет ошибок и несоответствий напрямую влияет на финансовое благополучие компании. Своевременное обнаружение неточностей в документах помогает избегать штрафов, судебных разбирательств и других коллизий, что сохраняет прибыль. Оптимизация управления цепочками поставок. В компаниях, работающих с большим количеством поставщиков и контрактов, ИИ поможет оптимизировать управление цепочками поставок. А автоматизация обработки заказов, договоров и логистических документов позволит более эффективно управлять запасами, сокращать издержки на хранение и транспортировку. Оптимизация управления цепочками поставок приводит к снижению затрат и более быстрому удовлетворению спроса, что позволяет увеличить объемы продаж и доход.
- Анализ данных и предиктивная аналитика. Автоматизированный анализ данных, извлекаемых из документов, дает широкие возможности в поиске ценных инсайтов для улучшения бизнес-стратегий. ИИ может анализировать контракты и другие документы, чтобы выявлять тренды и предсказать будущие потребности клиентов или изменения на рынке. Предиктивная аналитика помогает компании лучше адаптироваться к изменениям рынка, предлагать актуальные продукты и услуги, а также улучшать таргетинг и маркетинговые стратегии, что в конечном итоге увеличивает продажи.
- Масштабирование бизнеса. Интеллектуальная автоматизация обеспечивает обработку большего количества документов без необходимости увеличивать штат сотрудников. Это особенно важно, если бизнес планирует выходить на новые рынки. Масштабирование операций без значительного увеличения затрат позволяет компании увеличить доходы, сохраняя или даже повышая рентабельность.
* * *
«Автоматизация рутины – это неиссякаемый источник для оптимизации и повышения эффективности операционных процессов, по крайней мере в обозримом будущем. А технологии искусственного интеллекта, если продолжать аналогию, можно назвать волшебной палочкой, которая помогает бизнесу в достижении намеченных целей», – резюмирует Антон Хаймовский.
Реклама ООО "Контент ИИ" erid: LjN8KCrgm
Опубликовано 29.08.2024
