2018/10/30 11:27:47

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

Артем Пермяков, R&D-директор компании Directum, в интервью TAdviser рассказал о наиболее перспективных сферах применения технологий искусственного интеллекта (ИИ), использовании подобных возможностей в решениях Directum и планах будущих ИИ-разработок.

Артем <br /><b>Пермяков</b> <div>Мы видим интерес рынка к интеллектуальным решениям</div>
Артем
Пермяков
Мы видим интерес рынка к интеллектуальным решениям

Как вы считаете, в каких сферах наиболее перспективно применение технологий искусственного интеллекта (ИИ)?

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.

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.

Насколько сильно технологии ИИ уже проникли в российскую бизнес-среду?

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.

Что не хватает уже доступным на рынке ИИ-решениям? В чем их основные недостатки?

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.

Какие факторы, по вашему мнению, препятствуют внедрению технологий искусственного интеллекта в российских компаниях?

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.

Какие интеллектуальные функции уже присутствуют в решениях Directum?

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.

Каковы отзывы клиентов на подобные возможности? Есть ли запросы на какой-то конкретный ИИ-функционал?

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.

Расскажите, пожалуйста, о перспективах использования технологий искусственного интеллекта в ваших решениях. Какие возможности сейчас разрабатываются, а какие пока только обсуждаются, но могут быть внедрены в обозримом будущем?

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.