Новые кейсы применения ИИ в бизнесе: создание протоколов, быстрое обучение и распознавание рукописных символов

Всем привет, это всё тот же Илья Петухов, всё так же пишу про тенденции в этой сфере и я всё так же пытаюсь узнать: искусственный интеллект для бизнеса — это модный тренд или необходимость.

В прошлой статье мы обсуждали вечное несоответствие «ожидание и реальность», а чуть ранее я рассказывал про работу нашей команды — какие кейсы применения ИИ в бизнесе мы выделили и уже протестировали. Сегодня продолжу рассказывать про новые возможности интеллекта, интерес к которым подтвердили представители среднего и крупного бизнеса.

Давайте представим такую ситуацию — в компании «Завод» проходит много как регулярных, так и стихийных совещаний. Проблема в том, что каждый раз после собрания необходимо подготовить протокол, в котором фиксируются все принятые решения и выданные поручения Это занимает слишком много времени у организаторов встреч: надо прослушать аудиозапись, расшифровать ее, выделить важные моменты и переработать их в полноценные задачи по SMART.

Чтобы упростить эту работу, компания «Завод» решила использовать искусственный интеллект. Теперь прямо в системе есть функция автоматической обработки аудиозаписи с совещания. По итогам встречи ИИ-инструменты создают протокол и формируют из него задачи с поручениями.

Как искусственный интеллект это делает:

• Распознавание и транскрибирование аудиозаписи. ИИ-модель внутри системы обучена распознавать и создавать транскрипцию записанной речи. Кто когда-нибудь расшифровывал вручную часовую аудиозапись, знает, что это занимает порядка 3-4 часов. Искусственный интеллект экономит это время, выполняя задачу за считанные минуты.
• Создание структурированного протокола. Мало просто перевести аудио в текст — при устной беседе говорят короткими фразами, вставляют множество междометий и часто отклоняются от сути разговора. Поэтому ИИ берет транскрипцию и на ее основе создает складный и структурированный протокол совещания, используя шаблон компании. В документ включены основные моменты обсуждения без лишних реплик, выделены принятые решения и сформулированные задачи.
• Выдача поручений и назначение ответственных. Чтобы не отнимать время сотрудника на то, чтобы «нарезать» задачи каждому ответственному, эта функция также передается ИИ. Интеллект выделяет ключевые фразы и исходя из контекста разговора определяет, кому они адресованы. Например, руководитель сказал: «Проверьте этот отчет и подготовьте презентацию», интеллектуальный помощник идентифицирует фамилию сотрудника, определяет суть работ и автоматически создает задачу в системе.

В итоге компания «Завод» получает значительные выгоды:

• сокращает время на подготовку протокола совещания;
• повышает эффективность управления поручениями;
• экономит ресурсы компании;
• повышает качество работы.

Немного отклонимся от традиционного описания бизнес-кейсов, и поговорим про то, чего ждет рынок от ИИ-решений.

Представители компаний прямо заявляют: «Хочу поставить ПО, и чтобы сразу всё работало с высоким качеством». Еще недавно выполнить это требование было сложной задачей.

Представим сценарий, в котором заказчик подключает ИИ к корпоративной базе данных, содержащей документы, задачи, поручения и регламенты согласования. Обучение искусственного интеллекта на исторически размеченных данных позволяет ему быстро адаптироваться к конкретным требованиям и особенностям бизнеса. Этот подход к обучению в корне отличается от того, что использовался раньше, когда ML-инженеры и разметчики тратили много времени на то, чтобы сформировать качественную выборку по каждому виду документа.

Новый подход тоже включает в себя этап подготовки документов: специалисты проводят экспертизу ценности и корректности информации в базе данных, но это гораздо меньший объем работ. Процесс обучения на исторических данных дает возможность быстрее перейти на использование ИИ-сервисов или интеллектуальной системы.

Можно сказать, что это подобие «Контролируемого» обучения, так как мы даем искусственному интеллекту уже готовые материалы, которые содержат метки, указывающие на правильные ответы или решения. Таким образом система выдает более точные и надежные результаты, а бизнес отмечает, что:

• сокращается время и затраты на ручную обработку данных;
• повышается точность и надежность работы искусственного интеллекта;
• ИИ адаптируется к конкретным требованиям и особенностям бизнеса заказчика.

Организация автоматического обучения искусственного интеллекта на исторически накопленных данных — важный шаг в развитии современных информационных технологий. Она помогает повысить эффективность работы и снизить затраты. Именно этого ожидает рынок.

Прежде чем вы скажете: «Да хватит уже про работу с официальными письмами!», предлагаю посмотреть на кейс со стороны заказчика. Каждой крупной компании каждый день поступает огромное количество писем, в том числе с документами, которые содержат даты и номера, написанные от руки. Секретарям и делопроизводителям бывает непросто правильно считать номера, а занесение их в систему отнимает время.

Искусственный интеллект в этом случае способен оптимизировать обработку входящих писем. Система распознавания, обученная на большом объеме рукописных текстов, автоматически выделяет дату и номер документа. После этого они автоматически заносятся в регистрационную карточку и передаются в базу данных.

В этом кейсе можно шагнуть еще дальше — с помощью машинного обучения и алгоритмов проверки достоверности данных система может определять те документы, реквизиты которых могли быть считаны с ошибкой. Тогда программа отправляет их на дополнительную верификацию человеку. Получается, чтонашему любимому делопроизводителю останется проверить и подтвердить регистрацию только тех документов, в которых сомневается ИИ. Это отличный пример синергии естественного и искусственного интеллекта.

Используя искусственный интеллект при обработке писем, компания:

• увеличивает производительность труда сотрудников;
• снижает вероятность ошибок при распознавании символов, написанных от руки;
• оптимизирует рабочие процессы по обработке и регистрации документов, сокращает временные затраты на рутинные задачи, освобождает сотрудников для выполнения стратегически важных задач;
• повышает контроль и безопасность в процессе регистрации, снижает риск ошибок или мошенничества при работе с «сомнительными» документами;
• экономит как временные, так и финансовые ресурсы.

Автоматизировав с помощью ИИ процесс регистрации документов, бизнес становится более гибким, быстрее принимает решения и выделяется на фоне конкурентов.

Это только малая часть гипотез и кейсов, как ИИ может помочь бизнесу. Команда Directum не прекращает проверять востребованность новой технологии, проводя встречи и интервью, собирая аналитику. Нашу «машину» генерации идей не остановить.

Если перечисленные кейсы у вас откликнулись или вы с ними не согласны – пишите, мы открыты к диалогу. И даже готовы поспорить, если у вас противоположное мнение насчет полезности искусственного интеллекта для компаний.

В комментариях жду от вас ещё больше вариантов, которые можно проверить на рынке и поисследовать!