Интеллектуальные инструменты ECM. Какую выгоду получат компании уже сегодня?

Артем Пермяков, руководитель группы перспективного развития DIRECTUM

Еще на этапе внедрения многие компании столкнулись с неприятием системы сотрудниками. Причина тому — рутинность действий, направленных на поддержание систематичности хранения электронных документов. Чтобы создать или зарегистрировать объект в системе, нужно заполнить карточку с десятком реквизитов, раньше этого не требовалось — создал документ и сразу начал работу.

Когда в 2016 году началось обсуждение глобальной трансформации ECM-систем, первое, на что обратили внимание заказчики, — нужны интеллектуальные решения и сервисы, которые возьмут на себя выполнение шаблонных операций.

Уже недостаточно просто управлять информацией и процессами, нужна «магия» от системы, такая же, какую творит Google, предлагая нам материалы с удивительной точностью.

Классификация

Интеллектуальные решения классифицируют контент, причем как отдельные документы, так и их совокупность с учетом контекста. Классификатор — это алгоритм, который необходимо обучить, чтобы он заработал. Для обучения подбирается комплект документов, в котором содержатся все типы объектов, с которыми в дальнейшем предстоит работать решению. На этом этапе классификатор определяет характеристики и признаки документов, по которым будет отличать один тип от другого, — это и называется машинным обучением (Machine Learning).

Классификаторы могут автоматически распределять поток входящих документов, основываясь на смысле, заложенном в содержании документа. То есть во внимание принимаются ключевые слова с учетом контекста, а не в отрыве от него.

Работа с документами

Элементы искусственного интеллекта и машинного обучения нашли практическое применение в разных направлениях. Самый актуальный пример — извлечение данных из неструктурированных документов. Простое сканирование и ручное заполнение регистрационных карточек пора оставить в прошлом. Применяя интеллектуальные алгоритмы, «умная» система считывает содержание документа, извлекает реквизиты и заполняет карточку. Делопроизводители и бухгалтеры могут снять с себя часть работ, им остается лишь визуально сверить информацию в теле документа с исходными данными и отправить его на рассмотрение руководителю.

Казалось бы, что это несущественно, но эффект пропорционален масштабам предприятия и количеству обрабатываемых документов.

*статистика компании DIRECTUM

Пусть вас не смущает показатель «15 месяцев в год», это лишь означает, что интеллектуальное решение способно заменить одного делопроизводителя, взяв на себя функции по обработке документов. Соответственно, в крупной компании с ежедневным входящим документопотоком в 1000 экземпляров как минимум 3 делопроизводителей можно перенаправить на другой вид работы.

Работа с обращениями

Однотипные операции часто выполняются и при обработке обращений, это могут быть запросы от сотрудников во внутренние службы или вопросы клиентов в службу поддержки. Встроенные интеллектуальные инструменты могут снизить трудозатраты за счет классификации обращений, их маршрутизации ответственным, подсказок, рекомендаций, автоматического выполнения простых действий в части подготовки типовых ответов.

Элементарный пример: в службу поддержки поступил вопрос о том, как исправить возникшую ошибку. Скорее всего, это ошибка уже возникала когда-то, и инструкция по ее исправлению имеется, поэтому сформировать текст ответа с вложенным порядком действий не вызовет трудностей. Важно только верно классифицировать обращение и найти материалы для подготовки автоответа.

Как и в случае с регистрацией документов, реальный эффект заметен в масштабе. Если в компании тысячи сотрудников, то внутренняя служба поддержки вынуждена ежедневно иметь дело с сотней запросов, так же и с множеством клиентов компании-поставщика ПО. Интеллектуальные решения освобождают компетентных специалистов от рутины и дают больше времени на обработку сложных инцидентов. Второе преимущество, возникающее как следствие, — скорость ответа на обращения, а это уже репутация компании.

Умный поиск

Технологии поиска за счет применения машинного обучения в СЭД также выходят на новый уровень. Понимание смысла документа позволяет работать с более сложными, но в то же время более точными, запросами: «документы по обучению разработчиков», «договоры на поставку продуктов питания» и т.п.

Один из типовых кейсов — преднастроенный интеллектуальный поиск. Администраторы или другие ответственные пользователи настраивают шаблоны поиска под каждую категорию. Собрать воедино объекты одной категории помогает опять же классификатор.

Интеллектуальная маршрутизация

Классификация оказывается полезной и при построении маршрутов движения документов. Прежде чем отправить документ на согласование, сотруднику необходимо ознакомиться с ним и определить подходящих исполнителей. Эту же работу можно поручить инструментам искусственного интеллекта.

Интеллектуальные инструменты позволяют выявить риски, которые несет текст договора. Для этого может применяться сравнение согласуемого договора с типовыми положениями. Выявляются нетипичные положения договоров, формируя для согласующих некую аннотацию документа, в которой отражены наиболее важные моменты документа в зависимости от роли согласующего.

На этапе инициации задачи решение предлагает построить маршрут согласования или выдает рекомендации, кого включить в состав согласующих или хотя бы показать содержание. Договор содержит особые условия в области ИТ — подключить ИТ-директора, нестандартные условия по взаиморасчетам — добавить в маршрут задачи бухгалтера.

Если рассматривать бизнес-процессы компании в целом, то на основе интеллектуального анализа данных, руководитель может получить общую картину — скорость прохождения процессов, на каких этапах или сотрудниках работа тормозится. В то же время, при интеллектуальном построении маршрутов можно учитывать нагрузку сотрудников — если лимит задач рецензента превышен, то к согласованию подключается коллега.

Естественно, такая маршрутизация может быть реализована за счет введения формальных признаков и категорий без применения интеллектуальных механизмов. Эти категории надо указать сотруднику при отправке документа на согласование вручную. В зависимости от категории система уже сама подтянет нужных согласующих. Но это опять же ведет к необходимости указания большого количества параметров при старте согласования и увеличению рутинных операций.

Подготовка проектов резолюций

Резолюции чаще всего также имеют типовой вид. Имея достаточное количество данных для обучения, можно настроить алгоритм, который на основе пройденного обучения научится формировать текст резолюций и предлагать руководителю предполагаемых исполнителей в зависимости от контекста документа. Вопрос касается поставки продукции клиенту — подключается начальник отдела продаж, вопрос по ремонту офисного помещения — подключается начальник административной службы и т.п.

Автоматическое вынесение резолюции настраивается не только для определенных видов задач, может также учитываться загрузка. Руководитель настраивает правила подключения интеллектуальных инструментов — устанавливает норму по количеству документов на рассмотрение, если эта норма не превышается, алгоритмы только готовят проекты резолюции, которые обрабатывается руководителем. Если же норма обращений превышена, то по определенным категориям (менее значимым и рутинным) система начинает выносить резолюции и отправлять их в работу автоматически.

***

Приведенные примеры кажутся довольно простыми, однако в основе подобных решений лежат сложные механизмы искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение, рекуррентные нейронные сети и многое другое. Они дают мощный прирост производительности, сокращают вероятность возникновения ошибок из-за человеческого фактора.

Сейчас все это кажется немного фантастичным, но мы находимся в начале огромного пути: применение инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения — это основной тренд в ECM сегодня и главное направление развития. Самое ожидаемое и существенное преимущество, которое могут дать нам сегодня «умные» решения, — избавление от рутины.

Следует ожидать, что разработчики ECM-систем пойдут по пути наращивания интеллекта, а не функциональных возможностей. Это позволит новым пользователям легче принять систему и новый формат работы, а опытным — освободит время для более интеллектуального труда.

Источник: ECM-Journal