Куда только ни ступала нога ИИ: собрали несколько популярных кейсов применения в промышленности

Всем привет, это Илья Петухов – эксперт по применению и внедрению ИИ в компаниях, которого недавно приглашали в эфир РБК.

В апреле мы с вами говорили о кейсах применения ИИ в строительных организациях, я тогда обещал, что мы продолжим рассматривать и другие отрасли: промышленность, банки, госсектор, нефтегаз. Начнем по порядку.

На сегодняшний день промышленные компании активно используют ИИ для роста эффективности производства, повышения качества продукции и снижения затрат. Нейросети помогают автоматизировать производственные процессы, тем самым повышают производительность. Также искусственный интеллект используется для предиктивной аналитики — анализа данных, полученных от различных устройств, чтобы выявить тенденции и спрогнозировать изменения. Это помогает компаниям принимать быстрые и обоснованные решения, что влияет на качество продукции и услуг.

Вернемся к специализации Directum. Наша команда работает над применением ИИ в офисе: чтобы он помогал избавиться от рутины при работе с документами, ускорить процессы, точнее анализировать данные и быстрее принимать управленческие решения. Делимся с вами кейсами, когда использование искусственного интеллекта в бизнес-процессах промышленных организаций приносит наибольшую пользу.

Вроде этим уже никого не удивишь, но больше 50% компаний, с которыми я успел пообщаться, все еще не автоматизировали этот рутинный процесс.

В промышленности, где большой объем документов, уходит слишком много времени на их обработку и анализ. Практика показала, что ИИ значительно ускоряет процесс автоматического распознавания текста. Возможно, среди читателей найдется человек, который скажет: «но для обмена документами есть сервисы ЭДО!». И будет прав, они действительно есть. Но компании обмениваются в этих сервисах PDF-сканами документов. Затем их надо перенести в корпоративную систему и там обработать.

ИИ автоматически преобразует отсканированные документы в редактируемый формат, упрощает их анализ и использование. А также маршрутизирует по ответственным сотрудникам, которых определяет на основе исторических данных и содержания.

Те компании, которые уже подключили ИИ для работы с документами, видят ошеломительные эффекты:

· Ускорение процессов в среднем в 3 раза. А когда что-то в организации начинает происходить быстрее, автоматически растет скорость выполнения и других задач. Например, вовремя отправленный ответ или подписанный договор влияет на доход компании.

· Оптимизация затрат. Компании, которые не первый год используют ИИ, отмечают, что даже при ежегодном росте объемов документопотока на 15% количество персонала, обрабатывающего его, не увеличилось. То есть за ту же единицу времени теми же ресурсами решается большее количество задач.

Прорабатывая функциональность нашего продукта, мы проводим исследования. В этой части у нас сформировалось несколько мини-кейсов, которые особенно нужны клиентам.

В юридическом департаменте, где контракты и соглашения являются основной работой, ИИ используют для анализа этих документов. С помощью машинного обучения и анализа текста нейросети выявляют ключевые условия, риски и потенциальные проблемы, что помогает юристам и бизнесменам принимать более взвешенные решения.

Эти же сотрудники-юристы используют ИИ для сравнения документов разных форматов. Как и в строительных компаниях, тут на технологию высокий спрос. ИИ сравнит документы гораздо быстрее человека с уставшим «замыленным» взглядом.

Проверка комплекта документов, поступившего от контрагента. И самое классное, что мы нашли, — это анализ доверенностей.

Представьте, вам от контрагента приходит пачка документов (договор, спецификация, доверенность, паспорт технического изделия и прочее). И вам надо все их связать между собой, отнести к одному комплекту, и, более того, проверить, что эти документы содержат одинаковую информацию:

· что закупаемые позиции из спецификации соответствуют договору

· что подписант в договоре имеет право подписи по доверенности

· что предлагаемый товар имеет паспорт изделия со штампом

и многое другое…

И вот эти все проверки и соотношения между документами делает ИИ, а вам как сотруднику выдает результат проверки.

«Просто фантастика», — скажете вы! А эти функции уже внедряют компании!

Это достаточно общая технология, которая может выполнять очень большой блок функций, но я предлагаю посмотреть на нее с точки зрения онбординга сотрудников.

Есть такая технология RAG (Retrieval Augmented Generation) — это модель машинного обучения, которая объединяет генеративную языковую модель и модель извлечения информации.

Технология RAG может использоваться в бизнес-процессах для решения различных задач. Например, она может помочь в автоматизации ответов на часто задаваемые вопросы клиентов или сотрудников компании. Это может включать в себя создание интерфейса для взаимодействия, например, диалога с ИИ, который способен отвечать на вопросы сотрудников о регламентах компании либо об информации о продуктах. То есть такой умный помощник, в котором много информации, и он всегда в контексте вашей компании.

Пример использования RAG

Пользователь: Как мне оформить служебную записку?

ИИ: Оформить служебную записку можно в системе Directum RX по нажатию на кнопку «Создать» и выбрать вид документа «Служебная записка». Вы хотите оформить служебную записку?

Пользователь: Да, мне надо заменить ноутбук, так как мой начал самостоятельно перезагружаться.

ИИ: Хорошо! Служебная записка создана, ознакомиться с ней можно по «гиперссылке». Из карточки документа вы можете ее отредактировать и отправить на согласование.

Таким образом, технология RAG помогает ускорить процесс поиска информации и дальнейшую работу с ним.

Мы в Directum пока исследуем и тестируем эту технологию, но, думаю, в ближайшие месяцы начнем пилотные внедрения.

Предлагаю пока закончить на этих пунктах. С одной стороны, они очень понятные, но и их пока не все спешат внедрять. Присматриваются. Если у вас тоже есть идеи, или какие-то из кейсов откликнулись, — пишите мне в комментариях или любым другим способом.

P.S.Мы проводили ещё одно небольшое исследование о готовности компаний к внедрению продуктов на базе ИИ. Выяснилось, что 49% из тех, кто пока не проявляет интерес к технологии, опасаются менять сложившиеся паттерны поведения.

Как любят говорить ИТ-директора с инженерным прошлым: «Работает? Не трогай!». Но если не меняться, как успевать за изменениями в мире и оставаться конкурентными на рынке?