Как измерить эффект от внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы

Всем привет! Вот уже месяц, как закончился 2023 год. Он запомнится тем, что об искусственном интеллекте заговорили на каждой кухне и в каждом офисе. Все это время я делился новостями, исследованиями, гипотезами. Спасибо, что комментировали статьи и не оставались равнодушными, а кое с кем из читателей мы даже обменялись полезными контактами. В прошлом году наша команда успела сделать очень многое, но еще больше только предстоит реализовать.

Как измерить эффект от внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы

Одной из последних тем прошедшего года стала оценка эффективности внедрения ИИ в бизнес (маленький, большой – не важно). Часто звучали вопросы: «Технология – вау! Но в чем эффект? Он действительно есть, или это просто маркетинг? Может, это просто тренд, как блокчейн, который скоро пройдет?»

Чтобы ответить, я расскажу про опыт Directum и кейсы наших клиентов с эффектами и измеримыми показателями.

Мини-итоги 2023

Ремарка — да, их надо было подводить в конце года, но в это время было много изменений. Плюс президент подписал новые поручения по ИИ только в январе, поэтому я решил подождать.

По итогам 2023 года положительный эффект пытались измерить и зафиксировать не только мы, ориентируясь на свои кейсы и проекты внедрения, но и профильные федеральные организации.

Ниже вы видите «Отчет о стратегических направлениях развития ИИ в 2022 – первой половине 2023 года в России и мире». Его подготовили в АНО «Цифровая экономика».

Как измерить эффект от внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы

По данным этой таблицы можно понять, какие именно задачи и в каких отраслях компании решают с помощью искусственного интеллекта. Обратите внимание, что многие делают упор на увеличение продаж, оптимизацию маркетинга и производства. Но мало кто делает ставку на управление, стратегию и внутренние коммуникации. А зря, ведь именно здесь скрыто много точек роста для компаний.

Еще один график из другого исследования.

Как измерить эффект от внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы

Это скриншот из доклада АНО «Цифровая экономика». В течение 2023 года коллеги подсчитывали «Индекс интеллектуальной зрелости отраслей экономики, секторов социальной сферы и системы государственного управления Российской Федерации»

По нему видно четко выделенные критерии оценки эффективности ИИ. Мы с командой считаем те же метрики, когда оцениваем успешность применения интеллектуальных инструментов у наших клиентов.

Хорошая статистика, но давайте рассмотрим, как это всё работает в жизни. Ниже кейсы компаний, которые уже используют искусственный интеллект для автоматизации рутинный процессов при работе с документами.

«Подружка»

Сеть магазинов косметики, парфюмерии, средств по уходу за собой, аксессуаров и бижутерии.

Компания основана в 2005 году и на начало 2018 года уже насчитывала 200 магазинов в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге.

Сотрудники используют ИИ-сервисы для распознавания и классификации документов с 2019 года. Начинали с обычных Актов отгрузки и выполненных работ, потом начали расширять базу и подключать дополнительные документы (Счета на оплату, Счета-фактуры и прочее).

Как измерить эффект от внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы

Сейчас в компании обрабатывается в среднем около 4 тысяч документов этого типа, при этом на обработку одного тратится порядка 45 секунд. До внедрения ИИ уходило порядка 3-х минут. Получается, процесс ускорился в 4 раза. В общей сложности около 100 человек получают пользу и ценность от работы в тандеме с ИИ.

«IDS Borjomi Russia & Belarus»

Я думаю, многие знакомы с продукцией компании, и в дополнительном представлении она не нуждается. Так вот, коллеги используют ИИ-сервисы для распознавания и классификации договорных документов, а также для сравнения между собой разных версий, чтобы видеть исправления и отличия.

Представьте, у вас есть один экземпляр договора, вы отправляете его на подпись контрагенту, он вносит в него кое-какие исправления и присылает обратно. Далее задача юриста сравнить эти два экземпляра и подсветить различия. А они могут быть в разных форматах, например, docx и pdf, так что стандартные инструменты word не подходили. Раньше эту работу делали три человека. За год через них проходило 14 тысяч договоров.

В компании не замеряли затрачиваемое время на один документ, так как даже не знали, что можно работать по-другому. Сейчас на сравнение версий уходит меньше одной минуты одного сотрудника юридического департамента, и он может уделить больше времени другим обязанностям внутри компании.

ИИ показывает изменения в документе
ИИ показывает изменения в документе
Результат сверки
Результат сверки

Итого сокращение трудозатрат и ускорение процесса в десятки раз. Изучить кейс подробнее можно на нашем сайте.

Финансовый сектор

Этот кейс я расскажу, не называя компанию, так как у нас подписано соглашение о конфиденциальности.

Организация занимается управлением активами частных, институциональных и корпоративных инвесторов. В своей стратегии развития компания обозначила цель — повысить качество процессов, связанных с предоставлением услуг клиентам. Для этого руководство решило использовать возможности интеллектуальных сервисов для обработки документов. Важно было работать быстрее и снизить риск человеческих ошибок.

Первой задачей в рамках этого вектора стратегии стала обработка распоряжений клиентов на вывод средств. До внедрения ИИ процесс выглядел так: человек подавал соответствующую заявку, ее скан-копия отправлялась в систему документооборота. Затем на специально настроенном маршруте ответственные сотрудники модерировали документ. Они вручную сверяли номер расчетного счета, указанный в заявке, с тем, который указан в банковской системе. После успешной проверки стартовало согласование вывода средств, затем выполнялась заявка.

После внедрения ИИ-сервисов временные затраты на анализ одного комплекта документов сократились с 10 до 1,5 минут, при этом в 40% случаев обработка вообще не требует участия менеджера. Проверка и сопоставление с корпоративной системой происходит автоматически и далее уже идет оформление вывода денежных средств.

Хочу отметить еще один эффект, который сложно замерить, но не учитывать его нельзя — это сокращение текучки штата менеджеров в 2 раза. Да, прямой связи не показать, но цифры вполне объяснимые: люди, которые раньше занимались рутиной и от этого быстро выгорали, теперь занимаются более эффективной работой и видят, что их труд приносить пользу.

А еще есть?

Это еще не все кейсы и эффекты. Портфель достаточно большой, есть чем поделиться, но не хочется превращать статью в базу знаний.

Добавлю лишь, что, анализируя текущее состояние на рынке, общаясь с коллегами и проводя встречи с заказчиками, я вижу, что около 30% компаний готовы использовать ИИ-сервисы. Они действительно видят в них необходимость и пользу.

Я уверен, что 2024 год даст еще больший толчок в развитии и популяризации искусственного интеллекта в бизнес-процессах и покажет свою пользу оставшимся 70% компаний.

А что вы думаете на этот счет? Пишите в комментариях свои наблюдения. А я продолжу делиться нашими новостями и исследованиями, плюс скоро расскажу о выпуске решения со встроенными большими языковыми моделями!

2
2 комментария

главные критерий это время ,которое затрачивается на работу с ИИ и без

1
Ответить

Отличный пример!
Но мы еще смотрим шире, пытаемся конвертировать сэкономленное время в деньги.
Владельцам и директорам компаний важны деньги.
Либо увеличение прибыли за счет ускорения
либо экономия денег за счет оптимизации

Ответить