Елена Истомина, Directum:
Крупные компании распробовали искусственный интеллект

Елена Истомина: Мы говорим уже в течение ряда лет о том, что границы классов систем стираются, и не стоит делить пальму первенства. Понятно, что концентрация функций и процессов преимущественно вокруг одной из информационных систем предприятия снижает общую стоимость владения ИТ-инфраструктурой. Обычно ядром цифрового ландшафта становится ERP, ECM или BPM-система. Какая конкретно – зависит от компании, ее бэкграунда, наличия ресурсов и функциональности.

Систему Directum RX мы вообще вывели за рамки определения ECM или BPM и позиционируем ее в более понятных клиентам терминах как интеллектуальную систему управления цифровыми процессами и документами. И развиваем так, чтобы предоставить клиенту готовую основу для цельной экосистемы предприятия.

Directum RX - готовая основа для единой экосистемы предприятия

Елена Истомина: Сама по себе система для работы с документами, действительно, никому не нужна. Важна возможность выстроить полностью цифровую работу, включая процесс и контент по нему. Электронный документ - только один из видов контента, участвующего в процессе. Но при этом важно обеспечить его юридическую значимость и электронное хранение, в том числе долговременное. Стандартная BPM-система эти потребности никак не закрывает. Нужна гибридная система, в которой можно выстраивать процессы с привязкой цифровых юридически значимых документов и организовать хранение контента. Компетенции по хранению и разграничению доступа наилучшим образом развиты именно у ECM-систем, выросших от документов.

В целом, мы не стремимся делать акцент на классе систем, а фокусируемся на задачах клиентов, предлагая им готовые решения: от классического делопроизводства и договорной работы до «трендового» кадрового ЭДО и цифровой бухгалтерии, долговременного архива и умного распознавания, а также инструментов для групповой работы. Directum RX разработана на ECM/BPM-платформе Sungero, таким образом, наряду с возможностями цифровизации бизнес-процессов система имеет мощную функциональность для работы с архивами.

Елена Истомина: Система, которая работает с документом, становится интеллектуальной: она может его классифицировать, распознать, достать реквизиты и т. д. Применительно к процессу интеллектуальная система может построить маршрут согласования, спрогнозировать вероятность выполнения работы в срок и т.д. Механизмы искусственного интеллекта (ИИ) делают цифровизацию еще эффективнее – это то, что нужно заказчикам.

С точки зрения конечного потребителя, умная система должна требовать меньше действий от пользователя и делать многое за него. При этом не важно, как это реализовано внутри. Лишь программист знает, какой алгоритм он применил, — нейронные сети, машинное зрение или просто написал команды «если...то». Например, система при выполнении задания подсказывает текст, часто набираемый конкретным пользователем. И для пользователя это – умная функция, несмотря на то, что специалист по машинному обучению не найдет в ней интеллектуальной начинки. Зато сервис, который выполняет, казалось бы, простую для человека задачу— определяет местоположения объектов (печати, номера документа, названия получателя) на сканах — использует для этого нейросетевые модели и машинное обучение. TAdviser выпустил новую Карту «Цифровизация промышленности»: свыше 250 разработчиков и поставщиков услуг 21.5 т Главное, что интеллектуальные системы дружелюбнее и больше ориентируются на потребности человека.

Елена Истомина: Интеллект, как и остальная функциональность в системе, бывает коробочной и заказной. Так, в нашей линейке есть интеллектуальный продукт Directum Ario One с уже заложенным в коробке набором «шаблонов» распространенных документов, которые система умеет распознавать на высоком уровне. Это ИИ-решение недорогое, доступное широкому кругу компаний. А вот если систему нужно научить работать с какими-то специфическими документами или адаптировать под свои правила, такое внедрение будет существенно дороже.

Исходя из самого понятия машинного обучения, внедрять ИИ можно по-разному, и некоторые варианты позволяют значительно сэкономить на проекте. Например, в процесс внедрения можно изначально заложить обучение модели. Это потребует довольно большого объема предварительной работы: формализовать правила, подобрать выборки документов по типам, провести обучение (его качество напрямую зависит от массива документов: чем больше, тем лучше). Плюс подхода в том, что пользователи практически с начала опытной эксплуатации получают высокий уровень распознавания (80-90%). То есть запускаешь систему в работу, и она практически с первого дня «умная». Но стоит помнить о затратах на внедрение, подготовку обучающих выборок — на это уходит очень много времени.

Ускоренный вариант предполагает запуск системы сразу «как есть». Она будет распознавать на первых порах немного, пусть 20-30% от всех необходимых данных, но при этом будет постепенно учиться. Да, обучение растягивается, но и бюджет экономится. Какое-то время люди просто работают по-старому, поправляют данные, подсказывают системе, дообучают ее. И после нескольких итераций обученная система достигает целевых показателей.

Кроме того, тренд для оптимизации затрат – это использование облаков и вынос непрофильной работы на аутсорс. Для интеллектуального распознавания тоже есть такая возможность, то есть платить не за абстрактное внедрение некоторой интеллектуальной системы, а за конкретный объем распознанных документов. Для этого мы предлагаем уникальную услугу – стопроцентное распознавание документов в облаке. Это для бизнеса дешевле, так как не предполагает проекта внедрения вообще.

Елена Истомина: Нужно понимать, что быстрое внедрение — это внедрение готового. Проработанное решение дает качество, скорость и снижение стоимости проекта.

Поэтому для тех, кому нужна скорость, в Directum RX сделана ставка на готовые проработанные решения с элементами настройки - в современных терминах это no-code. При этом адаптивность в наших готовых продуктах заложена высокая. Есть визуальная настройка регламентов, готовые блоки сценариев и т.д. ИТ-решения, помимо технической реализации, глубоко прорабатываются аналитиками методически: учитываются лучшие практики наших клиентов и требования законодательства. При готовности заказчика подстраивать процессы под систему, внедрение проходит легко и быстро. И мы постоянно расширяем продуктовую линейку.

Для более сложных и индивидуальных решений предоставляется предметно-ориентированная среда разработки. По сути в ней заложена концепция low-code – сущности, экранные формы, процессы задаются визуально, без кода. Когда же нужно разработать какую-то сложную бизнес-логику, программист может работать в полноценном редакторе кода. «Чистый low-code» на практике часто оказывается маркетинговым флагом. Реализовать сколько-нибудь сложный процесс, затрагивающий десятки пользователей и тысячи экземпляров процесса, с интеграцией нескольких систем без программирования невозможно.

Елена Истомина: Достижением можно считать то, что процессы ускоряются не сами по себе, а благодаря концептуальным изменениям современного цифрового общества. Электронная подпись и электронные документы достигли зрелости и достаточного уровня доверия. Скорость обработки данных и искусственный интеллект позволяют реализовывать более сложные ИТ-решения. Изменения в обществе, требованиях и ожиданиях сотрудников, пандемия заставляют менять подходы к трудовым отношениям и управленческие методики.

Например, тектонические сдвиги происходят в области кадровых процессов, и проекты оптимизации не заставили себя ждать. Пример — компания «Мон’дэлиc Русь». Переведя HR-менеджмент в «цифру», находясь на удаленке, компания не испытывала трудностей с кадровыми приказами и документами по командировкам и отпускам.

Оптимизация за счет сквозных процессов – это тоже тренд. Хороший пример - сервис доставки продуктов «Самокат» (ООО «Умный Ритейл»). Там переведен в цифру внутренний и внешний документооборот по закупкам и продаже товаров и услуг, причем, цепочка выстроена так, что люди на рабочих местах в darkstore (помещении, где собираются заказы) не перегружены сложными системами, а критичная обработка документов выполняется централизованно. За счет этих инноваций снижаются потери времени во взаимодействии между поставщиком и покупателем, а это крайне важно для бизнеса.

В АО «ЭнергосбыТ Плюс» выстроен сквозной процесс коммуникации между потребителями и внутренними службами компании. Омниканальная единая система приема заявок идеально интегрирована в обработку запросов подразделениями по всей России.

Централизация отдельных функций, создание ОЦО – это тоже тренд управленческих методик, который должен быть подержан цифровизацией. Например, в российском представительстве компании METRO оптимизация процесса позволила перераспределить нагрузку на согласующих участках, снизить риски ошибок и увеличить скорость обработки документов в бухгалтерии и казначействе. В ОЦО «Миррико» ускорили согласование и выстроили удаленную работу бухгалтеров.

Елена Истомина: Про «единую ось» интеллектуальных систем говорить сложно. Это растущий рынок – по данным IDC, в России вырос на 22%. Крупные компании распробовали искусственный интеллект. Но этот рынок нельзя назвать сформировавшимся, и потому сложно задать четкую классификацию корпоративных умных технологий. Скорее, нужно говорить, что есть ряд технологий - так называемых сквозных, - которые могут применяться в разных сферах разным образом, в меньшей или большей степени. Где-то они будут востребованы бизнесом, а где-то нет.

Например, есть производственные системы с цифровыми двойниками, например, нефтяных скважин. Технологии виртуальной реальности внедряются в ритейле или в обучении летчиков, наладке бурового оборудования, дроны – в оценке строительных объектов и т.д. Вот, распознавание голоса, которое получило распространение в умных помощниках на потребительском рынке, на корпоративном пока внедряется слабо. Те направления, которыми мы занимаемся, - более универсальны. Они связаны с бизнес-процессами и контентом, а это есть на любом предприятии.

Елена Истомина: Наши интеллектуальные решения включают технологии рекомендательных систем, машинное обучение, нейронные сети и компьютерное зрение. И все это мы встраиваем в системы управления бизнес-процессами и контентом, и мы сильны именно в этом направлении, у нас большой опыт и компетенции. Мы постоянно предлагаем новые решения рынку, тестируем их. Например, летом запускали краудсорсинговый проект по роботу-юристу. Его цель – обучить полнофункционального интеллектуального «Цифрового ассистента юриста» анализу данных на реальных договорных документах инвесторов, участников проекта. Это решение сможет самостоятельно проверять комплектность приложений, находить отклонения от шаблона, извлекать и анализировать ключевые условия контракта, а также прогнозировать финансовые и другие риски, например, штрафы, просрочки исполнения обязательств, неактуальность реквизитов и проч. Недавно мы выпустили на рынок услугу 100%-ного распознавания документов в составе интеллектуального облачного сервиса Ario One. Рассказываем, просвещаем сообщество о реальных возможностях ИИ в корпоративном секторе, которые можно получить за реальные деньги.

RPA наиболее эффективна внутри сквозного процесса и лучше, чтобы все это было интегрировано с ИИ. Например, в компании «Тольятти Азот» программные роботы, интегрированные с системой Directum, в совокупности с встроенными интеллектуальными механизмами показали пример хорошей оптимизации на бухгалтерских операциях. Данные по отгрузкам раньше проходили много этапов между людьми и подразделениями, а за счет внедренного решения количество этапов максимально сократились. За такими процессами будущее.

Интеллектуальные системы на предприятии могут образовать целую экосистему, охватывающую различные сферы: от снабжения, производства, до отгрузки со склада. Тогда эти направления будут работать на качественно новом уровне. Следующий шаг – общение умных ИТ-систем между собой. И при этом будет достигаться максимальный эффект для бизнеса. Но пока это отдаленная перспектива. Сегодня мы находимся на этапе, когда искусственному интеллекту поручают отдельные небольшие части в процессах. Впрочем, движение вперед – это, в том числе, вопрос уровня понимания и привыкания к тому, какие действия и на каких участках бизнеса заказчики готовы доверить умной системе. Так формируется и развивается интеллектуальный функционал, наиболее востребованный рынком.