Кибербезопасность, облака и искусственный интеллект
опросу CNews Analytics, к числу наиболее перспективных технологий, на основе которых должны строиться ИТ-решения нового поколения, относятся кибербезопасность, облака и искусственный интеллект.
Что касается облачных сервисов, здесь спрос пока превышает предложение. Но ниша постепенно заполняется, в том числе и благодаря небольшим провайдерам.
технологическим драйверам развития российских отраслей экономики. Но не все так прозрачно. Насколько сильно с
За 2021-2022 гг. в Единый реестр отечественного ПО внесли более 7000 продуктов.
Источник: reestr.digital.gov.ru
- не более 1-2%. Способен ли удовлетворить этот скромный объем ПО растущие аппетиты российских компаний? Сомнительно. Тем более что среди указанных 1-2% немало стартапов, рассчитанных конкретно на потребности среднего и малого бизнеса.
А что же с крупными вендорами? В январе 2023 г. портал ECM-Journal провел обзор российских СЭД, ECM, BPM-систем и выяснил, что далеко не все из них можно назвать интеллектуальными. Одни вендоры интегрируют в системы сторонние сервисы распознавания и извлечения данных (зачастую тех самых стартапов), другие только начинают разработку собственных модулей, и лишь немногие уже встроили искусственный интеллект на уровне платформы и практикуют ИИ-обработку контента у клиентов.
Исследование российской софтверной отрасли, проведенное Ассоциацией «РУССОФТ» в декабре 2022 г., подтверждает, что роль искусственного интеллекта в корпоративных процессах смещается от автоматизации задач к упрощению и ускорению работы сотрудников, кардинально меняется качество привычных услуг.
Почему сейчас самое время внедрять интеллектуальную систему
Внедрение классической системы электронного документооборота сокращает среднее время регистрации документов на 35-50%. Но если переложить ту же операцию на плечи ИИ, то эффект будет выше -
Уже с первых дней эксплуатации интеллектуальная система начинает работать на будущее. Начав применять ИИ сейчас, компании создают «подушку безопасности» от различных вызовов внешней среды и потрясений рынка, действуют на опережение и предупреждают возможные риски. Например, уходят от человеческих ошибок, подстраховывают себя от возможных многомиллионных штрафов и неустоек. Благодаря встроенным ИИ внутренние процессы ускоряются минимум в 2 раза, сокращаются издержки и операционные расходы.
Помимо прямых выгод перехода на ИИ, есть и косвенные. При увеличении объема документооборота (а в крупных компаниях такое происходит постоянно) не нужно расширять штат специалистов. Искусственному интеллекту не важно, какое количество документов обрабатывать - 100, 1000 или 20 000. Он в любом случае сделает это быстрее и качественнее человека. При этом стоимость владения им останется прежней.
Рано или поздно организации все равно придут к внедрению искусственного интеллекта. Так зачем откладывать этот шаг на потом, если он в любом случае неизбежен?
- для того, чтобы накопить данные, адаптироваться под документопоток и процессы организации. Откладывая внедрение интеллекта, компания отодвигает и срок окупаемости проекта.
Когда компания сможет окупить расходы на внедрение ИИ-системы
- дорогая инвестиция. За какой период компания окупит деньги, потраченные на покупку и внедрение интеллектуального ПО? И что все-таки выгоднее - внедрить интеллектуальную систему, которая «может все», или интегрировать несколько ИИ-сервисов с текущей информационной системой?
Таблица окупаемости интеллектуальной системы в 2023 г.
Сколько времени понадобится бизнесу, чтобы вернуть инвестированные средства? Срок окупаемости главным образом зависит от масштаба документооборота в компании. Чем больше объем документов, тем выше совокупная стоимость проекта, но и быстрее окупаемость. Специалисты департамента интеллектуальных решений компании Directum подсчитали, в какой период предприятия различных сфер экономики могут вернуть средства, инвестированные в покупку системы ИИ:
| Объем документов в день, шт. | Объем документов в месяц, шт. |
|---|---|
Что внедрять - одну интеллектуальную систему или несколько сервисов ИИ? Сравнительная таблица
- внедрять одну интеллектуальную систему с уже встроенными ИИ-механизмами или выбрать несколько «умных» сервисов и интегрировать их с информационной системой, которая уже используется в компании?
В таблице приведено сравнение по 10 параметрам, включая тип лицензирования, обновление версий, частотность доработок, удобство работы пользователей.
| Интеграционные решения со сторонними ИИ-компонентами требуют отдельного проектирования, согласования контрактов межсистемного взаимодействия, учета особенностей работы каждого компонента (пропускной способности, способов авторизации и т.д.), реализация коннекторов и прикладных сценариев подготовки данных для первоначального обучения моделей ИИ | |
| Механизмы ИИ встроены в «коробку». Компания платит только за внедрение системы. 0 часов | С каждым сервисом настраивается интеграция. Не исключено, что потребуется разработка коннектора, поиск данных для обучения, адаптация ИИ-решений к работе основной системы. Реализация одной интеграции – от 200 до 400 часов |
| При раздельном обновлении решений всегда возникают дополнительные операции – доработка коннекторов. Каждое серьезное обновление – это отдельный проект по внедрению функциональности, который к тому же стоит денег. Чем меньше кастомизации базовых сущностей, тем проще обновление. Интеллект в интеграционных решениях добавляет свою логику, которая может расходиться с «коробкой» новой версии и это гарантированно приведет к ручному дорогому обновлению | |
| Работает единая служба поддержки. При появлении вопросов по настройке, функционированию системы, клиент может обратиться к готовым методологическим рекомендациям. В случае более серьезных инцидентов проблемы решаются по принципу «единого окна» | |
| Для настройки всех компонентов необходимо запустить 3-4 разных инструмента установки, выполнить несколько скриптов от root`а, настроить справочники в системе. Здесь легко совершить ошибку, но сложно установить, в каком из инсталляторов или скриптов она была допущена | |
| В процессе обработки документов могут возникнуть типичные проблемы: документ не заносится, не запустилось сравнение, фоновая индексация перестала работать. Так как приходится работать в интерфейсах нескольких систем, выяснение, где происходит прерывание обработки документа, превращается в квест |
Directum RX Intelligence - система нового поколения
В 2022 г. ИТ-компания Directum представила новый вариант поставки своего флагманского программного продукта -Directum RX Intelligence. Вендор встроил интеллектуальные механизмы в «коробку», и теперь ИИ используется на всех этапах обработки текстовой информации.
- единственная отечественная система со встроенным искусственным интеллектом, зарегистрированная в Едином реестре российского ПО (запись 4499). Она разработана на территории РФ, соответствуют всем критериям импортозамещения и устойчивости к внешним санкциям, учитывает запросы российских клиентов, регулярно развивается и обновляется. Может заменить системы иностранных вендоров, включающих интеллектуальную обработку данных - OpenText Suite for SAP, IBM FileNet, Documentum, IBM Lotus Notes/Domino, Microsoft Sharepoint.
одходит крупному и среднему бизнесу, а также органам государственного управления. Нагрузочное тестирование подтвердило отказоустойчивость системы при 50 тыс. одновременных подключений, что в реальных условиях означает стабильную работу 80-120 тыс. человек.
Благодаря тому, что интеллект работает на уровне платформы, клиенту не нужно дополнительно внедрять интеллектуальные инструменты или настраивать с ними интеграцию. Налицо экономия времени и бюджета. Вся работа проходит в едином интерфейсе. За работоспособность системы отвечает один поставщик, поэтому в случае инцидента поддержка оказывается в 2-3 раза быстрее.
Функциональные возможности Directum RX Intelligence
-
Но способности встроенного ИИ, конечно, не ограничиваются только исключением ручного труда из рутинных участков работы. В процессе использования системы интеллектуальные механизмы автоматически дообучаются на новых данных, это помогает улучшать точность классификации документов и извлечения фактов. Еще они фоново индексируют документы без текстового слоя, например, скан-копии, не прошедшие предварительной интеллектуальной обработки, и делают их доступными для полнотекстового поиска.
Дополнительно в рамках заказной разработки интеллектуальные механизмы можно научить определять по содержанию документа ответственных исполнителей, инициировать задачи по определенным маршрутам, анализировать эффективность бизнес-процессов, находить наиболее трудозатратные этапы и перегруженных исполнителей.
Как будут развиваться интеллектуальные системы в России
Развитие ИИ в нашей стране зависит от поддержки государства. А она сегодня оказывается в полной мере. По словам вице-премьера Дмитрия Чернышенко, объем российского рынка ИИ-технологий к 2030 г. должен быть не менее ₽20 млрд, то есть увеличиться минимум в два раза. Способствовать развитию интеллектуальных технологий и их массовому внедрению в бизнес будут «ключевые партнеры по развитию ИИ».
Игорь Беляк, директор направления по искусственному интеллекту компании Directum, выделил три направления, над которыми его команда будет работать в перспективе 2-3-х лет. Это цифровые ассистенты сотрудников, самообучаемость системы, Process Mining:
- заносит документы в систему, извлекает реквизиты, заполняет карточки. Но мы планируем выйти за рамки типовых процессов и усовершенствовать эту функциональность, что повысит производительность работы человека. Например, ИИ-ассистент будет готовить подборку задач, которые условно можно выполнить за 10 минут. Когда у сотрудника появится окно в 10 минут, он потратит время на то, чтобы выполнить одну из предложенных ассистентом задач».
- это подбор контекста для выполнения заданий. Пользователь получает в работу задачу с автоматически сформированным набором документов, дополнительной информацией, отчетом, ссылками и т.д., быстро погружается в контекст и оперативно принимает решение. Для этого отлично подходят большие генеративные модели (типа ChatGPT), обученные на документах клиента. Игорь Беляк поделился, что подобные исследования с использованием моделей, доступных локально, его команда уже проводит.
«Любая интеллектуальная система, тем более нового поколения, должна быть самообучаемой. В процессе работы в Directum RX Intelligence пользователь дает фидбек, который мы учитываем. Это один из ключевых принципов vision`а нашего продукта - любой интеллектуальный механизм должен дообучаться в процессе работы. Этот принцип всегда ложится в основу проектирования наших новых решений».
- это Process Mining. Встроенный интеллект имеет прямой доступ к данным и информации о работе системы. Это плодородная почва для того, чтобы анализировать эффективность процессов, обнаруживать «бутылочные горлышки» и выдавать рекомендации по оптимизации процессов. Благодаря этому отпадает необходимость в проведении сложных аудиторских мероприятий. Допустим, компания ежемесячно согласует в системе 40 тыс. договоров, при этом каждый месяц 9 тыс. договоров согласуются с нарушением сроков. Искусственный интеллект анализирует ситуацию, выясняет, какую сумму регулярно недополучает компания и подсказывает, на каком участке работ тормозится согласование. Причина может быть банальной -
Интеллект уже в «коробке»: о чем еще можно мечтать?
Несмотря на то что современные интеллектуальные системы не умеют мыслить на уровне человека и принимать за него решения, они уже делают то, что не под силу людям. Например, за бухгалтеров обрабатывают огромные объемы первичных документов, причем в минимально короткие сроки; за делопроизводителей анализируют тысячи входящих писем в день, определяют ответственных исполнителей и формируют проекты резолюций; за юристов сравнивают версии договора, находят несоответствия и подсвечивают риски. Помимо текстовых данных, в любой компании есть аудио- и видеозаписи деловых встреч. С помощью ИИ разбор совещаний перестает быть мукой - протокол формируется автоматически, сотруднику не приходится вручную набирать или расшифровывать текст.
Есть еще много типовых и нетиповых сценариев, где можно применить технологии искусственного интеллекта. В Directum RX Intelligence ИИ-механизмы встроены в «коробку», поэтому начать применять искусственный интеллект в деле можно минуя этап внедрения.