Как искусственный интеллект меняет представление о системах электронного документооборота

Многие компании уже цифровизировали управление документами и бизнес-процессами. Но не все достигли максимального эффекта: трудозатраты на некоторые операции, в том числе рутинные, всё еще велики. Следующий шаг – снизить издержки, включив в процессы искусственный интеллект (ИИ).

AI-механизмы решают задачи, которые традиционно считались прерогативой человеческого мышления. Например, искусственный интеллект способен составить ответ на письмо или определить ответственных, исходя из контекста документа. В статье рассмотрим, какие еще операции можно передать ИИ-системе, и какой эффект это даст бизнесу.

Крупные организации ежедневно получают сотни писем, договоров, счетов и т.д. Перед регистрацией нужно вручную открыть каждое письмо, определить вид документа и занести в соответствующий журнал. Даже если этот процесс цифровизирован, часть рутинной работы всё равно ложится на человека. Интеллектуальная система может взять этот участок на себя: автоматически распределить корреспонденцию по видам и журналам регистрации, создать карточки и занести в них извлеченные реквизиты.

Проще всего обучить ИИ тому, как определять тип формализованных документов, например, бухгалтерской первички. Интеллектуальные механизмы поймут, что это именно акт выполненных работ, а не УПД или платежное поручение, и подтянут в карточку нужные реквизиты.

ИИ также под силу работать с заявлениями, справками, договорами и т.д. В компаниях таких документов всегда больше, чем формализованных. Однако для их распознавания и классификации недостаточного ПО «из коробки». Потребуется обучить нейросети на реальных данных и больших объемах. Процесс небыстрый и трудоемкий, но в результате обученная система классифицирует неформализованные документы с точностью до 80–90%. Специалисту остается только проверить корректность занесения данных.

Спектр применения таких возможностей интеллектуальных сервисов очень широк: от бизнеса до государственных учреждений. Один из интересных кейсов – внедрение ИИ-инструментов в АНО «СОДФУ», которая занимается досудебным урегулированием споров между финансовыми организациями и их клиентами.

Интеллектуальная система Directum RX в числе прочего взяла на себя задачу классификации нетиповых документов, например, заявлений граждан и договоров между физическими лицами и финансовыми организациями. Ежемесячно от заявителей поступает около 10 000 документов, поэтому ИИ высвобождает время специалистов и снижает издержки на обработку заявлений.

Время руководителя – слишком ценный ресурс, чтобы тратить его на шаблонные задачи, такие как рассмотрение входящего письма: составление поручения, назначение исполнителя, определение сроков для ответа. Чаще всего их делегируют секретарю или делопроизводителю. Но даже опытный специалист тратит на одну резолюцию до 20 минут, – при условии, что процесс уже цифровизирован.

Интеллектуальные механизмы могут взять эту часть работы на себя:

• распознать текст документа и в зависимости от содержания решить, требуется ли ответ;
• выбрать ответственного исполнителя, опираясь на контекст документа;
• определить сроки выполнения поручения. Система может опираться на текст самого документа, если в нем указана конкретная дата исполнения или есть формулировки вроде «в течение 7 дней». Но можно научить ИИ ориентироваться на автора входящего письма или на слова «как можно скорее», «срочно» и т.д. и заранее определить, какие сроки интеллект будет подставлять в каждой ситуации;
  
• подготовить текст резолюции. Это может быть как простая формулировка «На исполнение» или «Взять в работу», так и любой другой ответ, который руководитель часто употребляет в поручениях. Кроме того, ИИ извлекает важную информацию из входящего письма и добавляет её в задание на исполнение: ссылки на договоры, нормативные акты, реквизиты и пр.
  

Руководитель получает в системе готовый шаблон поручения, проверяет его на корректность и отправляет задание в работу. Чем больше данных по разным классам корреспонденции накоплено в компании, тем успешнее пройдет обучение искусственного интеллекта и тем точнее будут составленные им проекты резолюции.

В обмене договорами с контрагентами есть сразу несколько трудоемких операций: оценка условий сделки, отслеживание изменений в процессе согласования и т.д.

В договорной работе интеллектуальная система может выступить в роли «виртуального ассистента», который:

• найдет различия в версиях документа на каждом круге согласования или при возврате от контрагента;
• выявит в тексте важные условия, такие как штрафы, сроки поставки или оплаты и пр.;
  
• проверит договор на спорные моменты, которые может не пропустить служба безопасности, юристы или бухгалтерия;
  
• установит, на месте ли все необходимые по регламенту подписи и печати, и есть ли у подписанта нужные полномочия, в том числе по доверенности.
  

В результате согласование договоров проходит быстрее и эффективнее, т.к. ИИ не пропустит ошибку, которую мог не заметить человек.

При работе с документами специалисты ежедневно выполняют десятки рутинных действий. Например, финансисту приходится вручную искать нужные статьи бюджета при согласовании расходов, а юристам – случаи из релевантной судебной практики. Ценные рабочие минуты уходят на то, чтобы определить, кому перенаправить входящую задачу или найти нужную информацию по запросу в свободной форме. Эти, на первый взгляд, простые задачи отнимают силы и время, хотя их вполне могут взять на себя ИИ-механизмы, встроенные в систему.

Важно отметить, что ИИ не может и не должен заменять специалиста во всех перечисленных выше процессах. Задача интеллектуальной системы – помочь пользователю в принятии решений, сэкономить время на рутинных операциях и избежать ошибок, вызванных монотонной работой.

Искусственный интеллект должен присутствовать во всех цифровых бизнес-процессах, тогда информационная система становится «единым окном» для обработки, распознавания, поиска данных.

Где проходит грань между интеллектуальной и просто информационной системой? Граница подвижна, единого мнения у экспертов нет. Но большинство сходятся на следующем признаке – это возможность ИИ-системы автоматически дообучаться на действиях пользователей. Например, если в процессе занесения документа делопроизводитель сам сменил значение поля, в следующий раз ИИ предложит ему верный вариант.

В базах компаний, которые давно используют ERP, BPM, ECM-системы, накоплено достаточно данных для их обучения и дополнения интеллектуальными функциями. Для начала можно выбрать один, понятный и повторяющийся процесс и на его примере подготовить и систему, и пользователей к внедрению ИИ-механизмов в текущие задачи.

Иллюстрация к статье - DeepMind unsplash.com