Наверх

ИИ в бизнесе: "Создать универсальный инструмент в формате «взял и внедрил» здесь не получится"

Архив
Время чтения: 6 минут
0
ИИ в бизнесе:

В рамках опроса, посвященного теме искусственного интеллекта и его применению в бизнесе, дал свои ответы технический директор компании «МайТэк» Денис Архипов.

Журнал «Бизнес и информационные технологии» недавно провел опрос, посвященный теме искусственного интеллекта и его применению в бизнесе. Спикеры компании «МайТэк» поучаствовали и дали экспертное мнение. Ведь в линейке продуктов DIRECTUM, которую представляет компания, есть решение, построенное на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения. Подробности — в интервью Дениса Архипова, технического директора «МайТэк».

Возможности искусственного интеллекта признают, наверное, все. Однако многие европейские компании и организации сегодня не делают ставку на ИИ-проекты. Такой парадоксальный вывод содержится в новом исследовании компании Fujitsu, посвященном внедрению искусственного интеллекта в бизнес. Расскажите, что мешает его повсеместному применению?

Я бы назвал здесь несколько причин — это технологическая сложность ведения проектов, необходимость создания узкопрофильных решений и многомиллионная стоимость услуг разработчиков.

Сейчас искусственный интеллект только набирает обороты и развивает потенциал. Это сравнимо с «прощупыванием» почвы, когда первые пользователи и сами создатели тратят массу ресурсов на освоение новой технологии и опытным путем задают направление машинного интеллекта. Но создать универсальный инструмент в формате «взял и внедрил» здесь не получится. Сначала требуется определить перспективные варианты использования ИИ в конкретной сфере, и только затем адаптировать технологию к задачам бизнеса. А на это нужны время, деньги и наукоемкие знания нескольких специалистов. Позволить себе такие разработки может не каждая компания.

— Планирует ли ваша компания использовать технологии и методики на основе ИИ для трансформации бизнеса?

Да, такие планы есть. Мы стремимся сделать наш бизнес и бизнес наших партнеров прогрессивнее с технологиями безбумажного управления корпоративным контентом. Поэтому в 2018 сделали акцент на улучшении процессов работы с документами. Для этого планируем использовать технологии машинного обучения в рамках решения DIRECTUM Ario.

Стратегия развития продукта включает сервисы, которые выполняют задачи «умной» обработки документов и сокращают время работы делопроизводителей.

Происходит это следующим образом.  Работа с входящими письмами, договорами начинается с их первичной обработки и регистрации. DIRECTUM Ario исключает ручные операции на этом этапе и автоматически распределяет входящий поток по видам документов, журналам регистрации и сотрудникам на основе обученной модели. После распознавания происходит верификация документов в системе, а за сотрудником остается проверка корректности внесенных в справочники параметров.

Подробнее об автоматическом распознавании электронных документов

В перспективе технологию планируется применять при подготовке клиентской документации, кадровых, бухгалтерских и управленческих бумаг. Также планируется развитие и других направлений с использованием нового решения. Например, это создание «умной» ECM, построение интеллектуальных поисков, аннотирование документов. 

Для руководителей планируем настроить автоматическое создание проектов резолюций на основании вида и содержимого документов. Управленцу останется только ознакомиться с резолюцией, которая будет подготовлена машиной, согласиться с ней или отправить на корректировку. Есть даже немного фантастичная, но думаю, реализуемая в перспективе идея, когда искусственный интеллект будет сам оценивать резолюцию и при согласии на 90 % и выше автоматически отправлять в работу. Процент риска прогнозируется здесь как невысокий, так как при некорректности резолюцию можно будет вернуть на доработку.

Естественно, будет развиваться интеллектуальное сравнение и маршрутизация документов.

Какие компетенции необходимы для реализации ИИ-технологии? Где их получают сегодня?

Для внедрения искусственного интеллекта необходимо понимать специфику работы организации, потребности и задачи, которые будут закрыты с помощью технологии. Кроме того, специалист, ответственный за это направление, должен смотреть вперед на несколько шагов, видеть нишу для перспективного развития технологии в своей отрасли. И главное, он должен быть профессионалом, объединяющим знания из нескольких областей. Пока таких уникумов в мире один на тысячу. Вероятно, поэтому достижения в области ИИ связаны с небольшим числом ведущих ИИ-центров при крупных университетах.

Андрей ШиробоковАндрей Широбоков, разработчик команды интеллектуальных механизмов, компания DIRECTUM

Как опытным, так и начинающим программистам рекомендую начать с онлайн-курсов на MOOC-площадках. Например, на Coursera есть отличная специализация «Машинное обучение и анализ данных» от Яндекса и Высшей школы экономики. Подробнее

Поможет ли внедрение интеллектуальной инновации в бизнес-процессы компаний развитию новых направлений?

Уже сегодня машинный поиск скрытых и неочевидных человеческому восприятию закономерностей помогает выстраивать стратегию бизнеса и поддерживать принятие управленческих решений.  Однако у многих владельцев компаний, кто еще только планирует использовать данную технологию, нет четкого понимания, как это будет. Поэтому внедрение искусственного интеллекта часто бывает ради внедрения. А это заведомо ложный путь, который приводит к неоправданным инвестициям. Технология будет приносить плоды только тогда, когда есть четкое понимание аспектов и целей внедрения.

Каковы перспективы внедрения ИИ в корпоративном секторе России в ближайшие 5 лет? Ваш прогноз.

Использование технологии искусственного интеллекта в корпоративном секторе — это подспорье для принятия решений, дополняющее возможности человеческой оценки. Машинный интеллект быстрее и разностороннее обрабатывает данные и выдает результаты. Поэтому резонанс, думаю, вызовет внедрение в тех областях, что связаны с аналитикой и прогнозированием. Например, в банковской сфере искусственный интеллект может быть применен при анализе профилей заемщика, в том числе с использованием информации о нем в соцсетях. Процесс по проверке и анализу будет производиться машиной, а человек станет оператором, который на основе предоставленной и обработанной информации даст согласие или откажет клиенту в получении кредита.

Источник: Журнал «Бизнес и информационные технологии»

Чтобы прочитать эту статью до конца,
или зарегистрируйтесь

Комментарии 0

Чтобы прокомментировать, или зарегистрируйтесь