XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

Двадцать первый век — время, когда очень большое количество различных процессов начинают осуществляться в цифровом виде, с помощью компьютеров и другой электронно-вычислительной техники. Не является и исключением переход от бумажной документации к технологиям и системам электронного документооборота, ведь такой переход в значительной степени повышает скорость всех процессов, связанных с документами в организации, а также позволяет экономить как временные ресурсы, так и финансовые, и материальные. Помимо всего этого электронный документооборот — ключ к минимизации рутинных операций при поиске и обработке документов с применением искусственного интеллекта. Но какие же понятные всем задачи автоматизации документооборота в организациях сможет решать искусственный интеллект?

Для начала необходимо проанализировать предпосылки внедрения искусственного интеллекта в документооборот. Как мы знаем, электронная документация в значительной степени ускоряет все процессы, происходящие с документами, однако она не меняет их сути. К примеру, замена бумажных журналов учета в делопроизводстве на электронные, переход от наложения резолюции «на бумаге» к возможности создания задания по документу на планшетном устройстве, автоматизация фиксации электронного журнала согласования вместо ведения бумажного листа согласований осуществляются в разы быстрее, однако суть процесса обработки остаётся той же самой. В этой связи логичным является кардинальное изменение этих процессов благодаря внедрению искусственного интеллекта, что позволит повысить эффективность этих процессов и открыть огромные перспективы для развития систем электронного документооборота.

Совокупность накопленной информация о произведенных операциях с документами, материалов об управленческих решениях, которые принимались в зависимости от содержательной части документа и сопутствующих данному документу иных элементов, а также массив стандартных операций, применяемых к документам, позволил накопить необходимую базу материалов, которые впоследствии стали элементов обучения.

Также бурное развитие искусственного интеллекта и его обучение открыли доступ к применению технологий в создании специализированных решений, которые в свою очередь обеспечат максимально эффективную работу по обработке документов, благодаря чему работники организаций смогут избавиться от большого количества рутинных операций, что является одним из приоритетных направлений «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года», утверждённой Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [1]. Данная стратегия определяет цели и задачи развития искусственного интеллекта в России, а также меры по его использованию для обеспечения национальных интересов и реализации стратегических национальных приоритетов, в том числе в области научно-технологического развития. Также стратегия нацелена на то, чтобы российские технологии искусственного интеллекта заняли значительную долю мирового рынка.

Для современного документооборота не являются новыми, а наоборот очень распространены технологии распознавания и поиска документов. С применением искусственного интеллекта данные технологии приобретают совершенно другой вид.

Первоначально технологии распознания в СЭД использовались для перевода отдельных символов или букв в электронный вид. Самой сложной же задачей для данной технологии было распознание значения слова (семантики), которое осуществлялось на основе привязки совокупности символов к определенному расположению в документе. Однако развитие искусственного интеллекта в СЭД позволило развить технологии распознания и поиска документов. В частности, выделение отдельных слов или смысловых данных происходит не только на основе привязки к их расположению в документе, но и на основании смыслового значения. Также технологии искусственного интеллекта позволили создать механизм, позволяющий выделять отдельные слова или выражения с заданным смысловым значением из неструктурированной формы текста. Данный механизм позволяет извлекать, например, предмет договора, сумму договора, адреса юридических лиц и другие признаки из текста. В дальнейшем технологии семантического разбора смогут также использоваться для интеллектуального поиска документов на основе смысла поискового запроса, для автоматической классификации потока входящих документов и т.д. [2].

Помимо этого, специалисты считают, что такие направления, как сравнение версий документов, составление аннотаций к документам совместно с краткой выдержкой из содержимого, классификация финансовых документов, автоматическое формирование финансовых отчётов, нормоконтроль, которые в настоящее время не обходятся без участия человека оператора, в скором времени будут отнесены к задачам работы искусственного интеллекта. Это приведёт к тому, что, например, юристы смогут сосредотачиваться на более сложных задачах вместо проведения первичной экспертизы документов, которой скоро смогут заниматься автоматизированные системы с искусственным интеллектом [3].

Также технологии искусственного интеллекта позволят автоматизировать проверку резюме тех, кто ищет себе работу, на соответствие требованиям вакансии, что значительно уменьшит количество рутинных задач специалистов из отделов работы с кадрами.

Ещё одной перспективой в развитии технологий искусственного интеллекта в электронном документообороте сможет стать экспертиза рисков при составлении договоров. Благодаря новым технологиям смогут выявляться в договорах штрафы, отложенные платежи, сроки предоставления документов и т.д. Помимо этого искусственный интеллект сможет формировать наиболее вероятностные замечания, которые согласующие могут дать этому договору. С помощью этого со специалиста, который отвечает за договор, снимется большая часть вопросов еще до запуска документа на согласование. На этапе же согласование ИИ сможет показывать каждому согласующему только те риски, которые находятся в зоне его компетенции. Для крупных предприятий, которые работают в соответствии с законодательством о закупках, искусственный интеллект поможет проверить договор на соответствие данному законодательству [4].

Также довольно перспективным видится использование технологий искусственного интеллекта в СЭД для анализа и визуализации данных, которые накапливаются в СЭД при обработке и прохождении документов через систему.

На протяжении всего периода деятельности организации в СЭД накапливается огромный массив информации об эффективности и скорости обработки данных, характеризующий содержание деятельности компании. Однако данная информация в настоящее время только накапливается в системе и никак не используется для принятия оптимальных управленческих решений. Именно данное направление развития применения искусственного интеллекта может стать серьезном трендом на рынке СЭД и ЕСМ. Но существует ряд проблем, которые могут помешать процессу использования технологий искусственного интеллекта для анализа и визуализации данных:

­- Необходимо отыскать оптимальный способ анализа информации, который будет соответствовать информационным нуждам пользователя;

- Создание системы качественной визуализации информации, которая поможет наглядно и доступно осуществлять анализ данных для разработки оптимальных управленческих решений.

Преодолев рассмотренные проблемы внедрения искусственного интеллекта в систему анализа и визуализации данных, может появится новая предметная область применения и развития СЭД. Которая станет синтезом алгоритмов обработки и анализа информации и качественной визуализации.

Внедрение технологий искусственного интеллекта возможно на основе машинного обучения. Под машинным обучением понимается способ выявления скрытых закономерностей принятия тех или иных решений на основе массива накопленных данных [5]. Для полного раскрытия данного понятия можно привести пример работы машинного обучения. Существует определенная совокупность эталонных документов, которая ранжирована вручную по определенным критериям на основании содержания текста. Начало осуществления машинного обучения происходит с определения предположения о критериях принятия оптимального решения. Используя в качестве примера работу с документами, необходимо отнести какой-то документ к заранее выбранной категории на основании совокупности определенных метаданных и ключевых слов. На базе выбранных критериев принятия решения система приступает к генерации виртуальной нейронной сети с неопределенной структурой. Данная сеть на основании входной информации о наличии ключевых слов или набора метаданных в документе, которая выработана из совокупности эталонных документов, будет определять возможность отнесения данного документа к необходимой категории на выходе.

То есть результатом машинного обучения является виртуальная нейронная сеть, позволяющая отнести любой документ к выбранной категории на основании заложенной ранее совокупности ключевых слов и метаданных. Данный механизм обладает высокой точностью верного принятия решения именно из-за определенных изначально критериях и актов «обучения», то есть базы эталонных документов.

Использование машинного обучения позволит иметь такую же точность распределения документов по категориям, если бы данную работу исполнял эксперт самостоятельно. Однако данная система лишена важного недостатка человеческой деятельности – система машинного обучения лишена случаев появления случайных ошибок.

Обилие разнообразных инструментов является важным фактором развития СЭД на основе технологий применения искусственного интеллекта на базе нейронных сетей и машинного обучения для реализации практических задач. В прикладной сфере использования СЭД с элементами искусственного интеллекта наибольше распространение получили задачи классификации и регрессии. Первая задача представляет из себя процесс отнесения различных объектов по заданным критериям к определенным категориям. Регрессия же является результатом работы определенного алгоритма, на основании которого происходит присваивание числового параметра [1].

Таким образом, применение технологий искусственного интеллекта в системах СЭД довольно обширно. И их применение будет расширяться в дальнейшем по мере развития технологий искусственного интеллекта. В настоящее время, как мы рассмотрели выше, технологии искусственного интеллекта в СЭД применяется в трех основных направлениях:

- Автоматическая классификация документов;

- Поиск документов на основе нейронных сетей;

- Автоматическое получение метаданных из текста.

Для решения данных задач на современном этапе развития СЭД применяется уже готовые или настраиваемые алгоритмы принятия решения. В частности, примером подобного готового алгоритма принятия решения с применением технологий искусственного интеллекта является «DirectumArio». Согласно исследования сайта «Directum» внедрение данной технологии в организации позволяет значительно улучшить операционные показатели СЭД [6]. Например, в статье сайта «Directum», посвященной анализу оценки эффективности внедрения технологии «DirectumArio», делаются следующие выводы:

- Среднее время обработки одного письма – 1 минута;

- Точность определения счета и статьи затрат – более 95 %;

- Обработка договора и выявление изменений – в среднем 5 минут;

- Среднее время обработки обращения – 1-2 минуты;

- Корректность извлечения данных из документов – более 92 %.

В то же время, проанализировав данные статьи о возможностях внедрения и масштабах использования технологий искусственного интеллекта в СЭД в 2019 году на сайте «ECM-Journal», мы можем отметить следующую направленность использования искусственного интеллекта в СЭД в различных организациях (Рис. 1).

Рис. 1. Масштабы использования СЭД с использованием технологий искусственного интеллекта в 2019 году [7]

Проведенное исследование позволяет сделать вывод, что области применения технологий искусственного интеллекта в СЭД довольна обширна и постоянно подвержена развитию. Однако, анализируя современные возможности применения технологий искусственного интеллекта в СЭД и перспективы в данном направлении, необходимо отметить о существовании ряда проблем, которые тормозят развития СЭД в данном направлении.

Во-первых, существует проблема в восприятии людей технологий искусственного интеллекта. Прежде всего, у работников отсутствует доверие в система с искусственным интеллектом, так как люди часто переживают за конфиденциальность информации и технические ошибки при использовании данных технологий. Также большинство работников противятся внедрению технологий искусственного интеллекта из-за боязни потери работы или их замены.

Во-вторых, существует явная проблема с законодательным закреплением технологий искусственного интеллекта, так как данные технологии требуют тщательной нормативно-правовой проработки, а на сегодняшний отсутствует адекватная нормативно-правовая база по технологиям искусственного интеллекта.

И последней проблемой является опасение наличия ошибок в системе. Это естественно, что с развитием технологий количество возможных ошибок будет сводится к минимуму, однако нерешенным вопросом остается ответственность за неверные действия искусственного интеллекта.

Однако преодоление данных субъективных страхов и решения проблем в области ответственности и нормативно-правового закрепления позволит расширять сферу применения технологий искусственного интеллекта в СЭД, что приведет к сокращению затрат различного рода ресурсов, трудовой загрузки работников, а также оптимизации и ускорению процессов работы самой системы [8].

Таким образом, организации, которые активно используют СЭД стоит обратить внимание на то, что работа с электронными документами является довольно трудоемкой и рутинной. В следствии чего, оптимизация процесса работы в СЭД позволит разгрузить работников и направить их рабочую силу на более сложные аспекты деятельности. Данное развитие СЭД обеспечивают технологии искусственного интеллекта. Очевидно, что рынок СЭД в области применения технологий искусственного интеллекта находится в начале своего развития, однако отдельные проекты и готовые решения уже сегодня демонстрируют практику и перспективы использования этих технологий.

Список литературы

Указ Президента РФ от 10.10.2019 N 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации" (вместе с "Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года") // СПС КонсультантПлюс // Опубликован 11.10.2019 на официальном интернет-портале правовой информации http://pravo.gov.ru/ (Дата обращения: 17.11.2020)

Перспективы использования технологий искусственного интеллекта в системах автоматизации документооборота [Электронный ресурс]. Режим доступа — https://www.itweek.ru/ecm/article/detail.php?ID=199260 (Дата обращения: 17.11.2020).

Роботы в канцелярии: ИИ в СЭД [Электронный ресурс]. Режим доступа — https://dx.media/articles/analytics/roboty-v-kantselyarii-ii-v-sed/ (Дата обращения: 17.11.2020).

Искусственный интеллект в ЕСМ: реалии и перспективы [Электронный ресурс]. Режим доступа — https://blogic.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-v-ecm-realii-i-perspektivy/ (Дата обращения: 17.11.2020).

Перспективы использования технологий искусственного интеллекта в системах автоматизации документооборота [Электронный ресурс]. Режим доступа —https://docsvision.com/info-centr/smi-o-docsvision/perspektivy-ispolzovaniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-sistemah-avtomatizatsii-dokumentooborota.html (Дата обращения: 17.11.2020).

Системы искусственного интеллекта — их развитие и области применения [Электронный ресурс]. Режим доступа — https://www.directum.ru/blog-post/1927 (Дата обращения: 17.11.2020).

Ставки сделаны на расширенный интеллект [Электронный ресурс]. Режим доступа — https://ecm-journal.ru/post/Stavki-sdelany-na-rasshirennyjj-intellekt.aspx (Дата обращения: 17.11.2020).

Искусственный интеллект в ECM: реалии и перспективы [Электронный ресурс]. Режим доступа — https://ecm-journal.ru/post/Iskusstvennyjj-intellekt-v-ECM-realii-i-perspektivy.aspx (Дата обращения: 17.11.2020).

Код для цитирования: Скопировать