Журнал об электронном контенте, документах и бизнес-процессах
Учебники Просто о СЭД ЭП/ЭЦП Внешний документооборот Цифровая трансформация Эксперты
Тренды, мобильность и контент в жизни

Искусственный интеллект и цифровые процессы. Обзор кейсов 2020

  1 комментариев Добавить в закладки

Какие digital-технологии сегодня активно внедряют компании в России? Насколько серьёзные задачи решают с их помощью? И какие проекты стали самыми обсуждаемыми за последний год? Обо всём этом – в новом обзоре ЕСМ-Journal. 

Цифровая трансформация, а особенно с приставкой «ИИ», – повод для гордости многих компаний в России. И неважно, чем они заняты – производят ракеты или продают алкоголь. Все хотят стать «цифровыми» в глазах инвесторов и клиентов.

Крупные компании внедряют в процессы искусственный интеллект, RPA, запускают чат-боты и другие модные решения. И, конечно, сообщают об этом в СМИ. Однако за громкими заголовками новостей часто стоят проекты, которые компетентные ИТ-директора вряд ли отнесли бы к кейсам ИИ. В этом обзоре таких примеров нет. Впрочем, как и презентаций интеллектуальных решений от разработчиков.

Бум на «умную» цифровую трансформацию начался в начале 2019 года.  Если изучить новостную ленту с этого момента, то легко заметить общую тенденцию – многие избавляются от рутинных операций и сложностей документооборота.

Тренд №1. Распознавание документов

В числе самых популярных – решения для распознавания и дальнейшей обработки документов. Чаще всего это проекты в компаниях, работникам которых приходится иметь дело с миллионами бумажных сканов каждый день. В их числе финансовые организации, холдинги и промышленные предприятия с множеством контрагентов. Ручное занесение данных в информационную систему – драгоценные часы сотрудников. Используя распознавание документов, организации разгружают работников для более важных задач. 

В марте 2020 года о внедрении такого решения заявили в «Альфастраховании». Ежедневно в офисы компании поступает свыше 20 000 бумажных документов.  Благодаря инновациям массово создаются скан-образы, перепроверяются данные и передаются в систему электронного документооборота. «Умная» система сканирования умеет распознавать штрихкоды (они нужны для формирования комплектов), фиксирует время сканирования и сотрудника, который поместил документ в МФУ.

Подобный проект реализовали в компании «ОДК-Авиадвигатель» – внедрили решение Directum Ario. Интеллектуальные инструменты самостоятельно определяют вид поступающего бумажного документа, журнал регистрации и ответственного сотрудника. Делопроизводителю остаётся лишь проверить корректность автоматически заполненных данных. Общая трудоёмкость операций по регистрации документа в системе снижается на 15-20%. Позже в «ОДК-Авиадвигатель» внедрили умный поиск от того же разработчика. Инструмент помогает находить документы в системе, даже если пользователь ошибается при вводе запроса.

Очевидный тренд на российском рынке – внедрение ai-технологий в работу с клиентами-физлицами. Благодаря им компании совершенствуют сервис для пользователей, а ещё оптимизируют маркетинг и продажи.

Пример – внедрение компьютерного зрения в Альфа-банке. В прошлом году компания заявила о переооборудовании помещений – установке специальных устройств на входе в подразделения. Планировалось, что они помогут в распознавании клиентов с помощью биометрии. На практике это выглядит так: клиент входит в офис, а система считывает геопозиционирование смартфона и определяет лицо человека. Так она понимает, какой клиент пришёл в банк и что ему нужно. 

Технологии компьютерного зрения встраивают в CRM-системы. На российском рынке b2c всё чаще появляются решения для распознавания данных с фото или скана паспорта. Примеров – множество. В их числе – опыт девелопера Sminex.

В некоторых компаниях особое внимание уделяют не столько распознаванию документов, сколько их сверке. Сегодня там автоматически сравнивают как бумажные, так и электронные оригиналы и версии.  И даже есть кейсы, в которых с помощью ИИ сверяют изначально созданный документ в системе с тем, что пришёл от контрагента в печатном виде.

В феврале о таком решении рассказал Райффайзенбанк. Компания упростила обработку кредитных соглашений с юридическими лицами. Тысячи документов в год теперь сверяются автоматически. Решение сравнивает скан уже подписанной бумажной версии соглашения с электронной и отображает изменения. Благодаря ИИ в банке смогли избежать ошибок и разночтений, которые возникают в работе с несколькими экземплярами документов.

 

Тренд №2. Цифровые ассистенты

Искусственный интеллект часто требуется там, где нужна серьёзная экспертиза. И судя по новостям, эту задачу российские компании охотно решают с помощью цифровых ассистентов. Такой ИИ-сервис встраивается в процессы и помогает пользователям с формулировками в задачах и документах. Или предупреждает о возможных ошибках.

Самый популярный в России цифровой ассистент – юрист. Его используют при оформлении договоров. Экспертиза в этой области настолько популярна, что за последний год своих цифровых юристов представили клиентам не только ИИ-разработчики, но операторы связи – «МегаФон» и МТС.

Судя по пресс-релизам, российский бизнес ещё путает понятия «цифровой ассистент» и «чат-бот». Или делает это намеренно, как маркетинговый ход – для придания большей значимости традиционному чат-боту, созданному в Telegram или другом мессенджере. 

Тренд №3. RPA

Роботизация процессов – уверенный тренд последних двух лет. В основном RPA используют, чтобы избавиться от несложных, но трудозатратных операций.

Так поступил и банк «Открытие». Робот Анфиса занимается обработкой заявок на получение бизнес-карт от малого и среднего бизнеса. Она одновременно работает в трёх информационных системах и выполняет рутинные действия сотрудников бэк-офиса – заполняет поля для выпуска карт. Но делает это в разы быстрее человека.

Среди самых популярных задач, которые сегодня доверяют RPA:

  • заполнение документов, в том числе таблиц;
  • формирование отчётов;
  • проверка данных на корректность и т.д.

 

При этом появляются и другие практики. Ритейлер «Юлмарт» разработал робота-оператора. Он работает за сотрудника контакт-центра. Автоматизированное решение подтверждает заявки клиентов, которые заказывают доставку товара до пункта выдачи.

Ещё один громкий пример последних лет – робот-бухгалтер RobBee от «Билайн». В 2020 году компания рассказала, что благодаря RPA в общем центре обслуживания в Ярославле смогли сэкономить более 50 млн рублей. RobBee ведёт проверку и учёт кассовых операций, а также сверяет поступление денежных средств из всех офисов продаж в банк и выявляет недосдачи или излишки. 

И наконец, в последние годы роботов стали применять не только коммерческие организации, но и госструктуры. В прошлом году о нововведении сообщил Роскомнадзор.

Инвестировать по-умному. Мнение разработчика

Компании продолжают вкладывать деньги в умные технологии и инструменты. Хотя далеко не все понимают, что этого мало – нужны трудозатраты и дальнейшее развитие. Чтобы получить максимальную выгоду от инноваций, всё необходимое делают только 5% компаний по всему миру. Об этом говорят аналитики в исследовании PwC Global Digital IQ 2020. В России процент может быть ещё меньше.

 

https://ecm-journal.ru/images/37918806image002.png

«Внедрение искусственного интеллекта – это всегда высокорисковые инвестиции для компании, – напоминает Виталий Астраханцев, руководитель проектов развития бизнеса компании Directum. – Любого поставщика ИИ-решений выбирают не по маркетинговым материалам на сайте, а по тому, как долго он на рынке и какие у него есть реализованные кейсы. При этом путь от появления потребности и начала общения до момента внедрения занимает минимум 1 год. За это время может измениться многое – от макроэкономической ситуации, которая отразится на приоритетах заказчика, до возможностей самих решений, которые с каждым месяцем становятся всё шире».

Эксперт отмечает, что один из вариантов снижения рисков – пилотный проект. Интеллектуальное решение проверяется непосредственно на данных заказчика. Благодаря этому легко в цифрах спрогнозировать результат, который можно достичь уже при промышленном использовании ИИ.

«Обычно пилотные проекты сосредоточены на проверке интеллектуальных инструментов, а не на бизнес-процессах заказчика или интеграциях между системами. Причина понятна – автоматизация этих этапов в рамках внедрения не вызывает вопросов», – уточняет Виталий Астраханцев.

Заказчиков, по его мнению, можно разделить на несколько групп. Первые хотят закрыть с помощью интеллектуальных инструментов какую-то одну задачу в рамках бизнес-процесса. Другие же рассматривают покупку ИИ-сервисов как инвестицию в платформу, на базе которой можно постепенно улучшать разнонаправленные процессы компании.

«Первые компании, как правило, ищут решение в сегменте low-cost от нишевых игроков рынка – они могут хорошо выполнить их конкретную задачу. Вторых интересуют все возможности системы и roadmap вендоров, предлагающих ИИ-сервисы, – говорит представитель компании-разработчика интеллектуальных решений. – При таком подходе первые компании получают быстрый эффект здесь и сейчас.  Хотя при масштабировании потом их ждут проблемы, с которыми ИТ-индустрия столкнулась в период «лоскутной» автоматизации. Тех же, кто приобретает платформу как ИИ-инструмент для развития, ожидает отложенный эффект. Вот только он будет в разы выше, чем в первом случае».

Ещё материалы автора
Похожие записи
Комментарии (1)
Наталья Демина 29 мая 2020 г. 09:20  
Так она понимает, какой клиент пришёл в банк и что ему нужно. 

Могу представить, как система по лицу определяет человека, но как она понимает, что ему нужно? Ищет, с какими запросами клиент обращался в предыдущие посещения, и предполагает, с каким вопросом пришел сейчас? Или что-то более интересное?

Сейчас обсуждают
Больше комментариев