XV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2023

B эпоху 21 века наблюдается взрывной рост цифровизации, где большинство процессов уже перешли в электронный формат с использованием компьютеров и других электронных устройств. Электронный документооборот - не исключение из этой тенденции, он увеличивает скорость обработки документов в организациях и экономит время, деньги и материальные ресурсы. Более того, электронный документооборот с интегрированным в него искусственным интеллектом может значительно уменьшить рутинные операции при обработке и поиске документов. 

Перед тем, как внедрять искусственный интеллект в документооборот, необходимо проанализировать предпосылки для этого. Несмотря на то, что электронная документация значительно ускоряет различные процессы, она не меняет их сути. Например, замена бумажных журналов на электронные, переход от ручной подписи на бумаге к возможности создания цифровой ускоряют процессы, но не меняют их сущность. Анализ информации об операциях с документами и материалах о принятых управленческих решениях, а также база стандартных операций, применяемых к документам, позволили создать базу данных для обучения искусственного интеллекта. Эти данные стали основой для обучения и развития систем искусственного интеллекта в обработке документов. 

На сегодняшний день быстрое развитие искусственного интеллекта и его возможностей в обучении открывают перспективные возможности для создания специализированных решений, которые гарантируют максимальную эффективность при обработке документов. Такие инновации помогут уменьшить нагрузку на работников организаций, избавив их от рутинных операций. Именно это является приоритетным направлением в «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года», утвержденной указом Президента РФ от 10.10.2019. Данная стратегия определяет цели и задачи использования искусственного интеллекта в России для обеспечения национальных интересов и реализации стратегических приоритетов. Одной из задач также является занятие российскими технологиями искусственного интеллекта значительной доли мирового рынка. 

В современные системы электронного документооборота все чаще внедряют технологии искусственного интеллекта, что позволяет значительно улучшить их работу, Новые возможности, которые появляются благодаря применению алгоритмов ИИ, позволяют компаниям быстрее и эффективнее обрабатывать документы. Системы становятся многофункциональными, что позволяет делопроизводителям быстрее создавать и согласовывать документы, юристам находить отклонения от нормативов, а руководителям быстрее контролировать текущие проекты и выявлять приоритетные задачи. 

Основными сферами применения искусственного интеллекта являются:

1)Делопроизводство

Системы управления документами, оснащенные искусственным интеллектом, могут значительно ускорить обработку входящих писем. С алгоритмами ИИ время на обработку и регистрацию входящих документов может быть сокращено на 35-50% по сравнению c бумажным документооборотом.

Например, система Directum RX позволяет автоматически разделять документы на типы, заполнять реквизиты, искать контекст в тексте писем, формировать проекты резолюций и ответов. Это не только снижает время на обработку документов, но и повышает точность их обработки, что важно для любой организации. 

Классификация происходит путем сравнения текстового содержания поступившего документа с данными, которыми ИИ предварительно обучился, и присвоением наиболее вероятного класса. Этот процесс работает аналогично человеческому мозгу, который мгновенно распознает тип документа, будь то письмо или договор. Классификация документов происходит мгновенно благодаря постоянному обучению ИИ 

2) Договорная работа.

В области договорной работы искусственный интеллект применяется для автоматической классификации и заполнения необходимых реквизитов документов, поиска отличий между документами в процессе согласования и после подписания контрагентом, выявления важных условий договора (например, сроков поставки/исполнения, сроков оплаты, штрафов за просрочку), чтобы предотвратить нежелательные риски после заключения сделки. Также ИИ может проверять наличие необходимых подписей и печатей, а также правильность полномочий подписантов, включая их доверенности. Это позволяет существенно сократить время и усилия, затрачиваемые на обработку документов и снизить риск возникновения ошибок.

3) Финансовый архив.

Многие организации уже пользуются электронным хранением первичных учетных документов, что позволяет легко находить нужную информацию и экономить время при подготовке к налоговым проверкам. Однако чтобы добиться максимального эффекта, необходимо включить в систему не только формализованные документы, которые передаются через сервисы обмена, но и сканы бумажных документов. В отличие от формализованных документов, для заведения бумажных потребуется выполнить больше манипуляций: сканирование, создание отдельных карточек и связывание документов в системе. 

Однако, если сотрудники не успевают обрабатывать входящие документы и накапливается очередь, то это сильно затрудняет работу. Задача оцифровки финансового архива требует значительных затрат времени и терпения. Однако искусственный интеллект способен сделать этот процесс более быстрым и экономичным. Он может классифицировать первичные учетные документы по их виду, заполнять все необходимые реквизиты (такие как номер, дата, данные работников, суммы договоров и так далее) и проверять наличие всех обязательных подписей и печатей. Этот процесс не является заменой работы сспециалистов, а скорее позволяет им сократить время на рутинные операции и принимать обоснованные решения. 

В число возможностей оптимизации работы искусственного интеллекта входят:

1. ИИ может разделять поток страниц на отдельные документы и комплекты. Дополнительные инструменты, такие как удаление, поворот страницы, разделение документа и формирование комплекта, упрощают поиск и создают связи между документами. 

2. Документы можно заносить в систему напрямую из почты, что сокращает время и упрощает заполнение карточек. 

3. Некоторые документы могут быть занесены в систему в виде сканов, изображений, которые не доступны для текстового поиска по содержимому. 

4. Фоновая индексация позволяет создавать текстовую версию документа, если он был занесен в систему в виде скана или изображений. ИИ создает копию документа с наложением текста, который доступен для поиска. 

5. ИИ может сравнивать не только договоры и дополнительные соглашения, но и другие документы в процессе согласования или после возврата от контрагента. 

6. Интеллектуальная система может автоматически обучаться в процессе работы, запоминать изменения и подставлять верные данные. Кроме того, система должна иметь возможность самостоятельного развития и автоматизации других специфических процессов. 

В России есть много примеров успешной практики использования искусственного интеллекта.

Компания «Биорг», резидент Фонда «Сколково», создала платформу Beorg Smart Vision, основанную на технологиях машинного зрения и нейросетей, которая позволяет оцифровывать документы и распознавать изображения. Машинное зрение преобразует документ в машиночитаемый формат, а нейросети анализируют информацию и помещают ее в базу данных, соотнося ее с соответствующими категориями. Чтобы улучшить работу нейросетевого комплекса и распознавание рукописного текста, создаются размеченные наборы данных (датасеты). Благодаря возможности работать с большими объемами данных, компания может предоставлять практические решения на основе искусственного интеллекта. 

Хотя компания «Биорг» в основном работает c крупными корпоративными клиентами и государством, ее платформа Beorg Smart Vision принесет реальную пользу многим пользователям. 

Еще один пример применения искусственного интеллекта - обучение цифрового помощника «Ева» для Росреестра. Эта ИИ-система находится на стадии опытных испытаний и предназначена для помощи государственным регистраторам. Система анализирует комплект документов, состоящий из договора и доверенности, и переводит информацию в машиночитаемый вид, проверяя ее на наличие юридически значимых факторов. Это возможно благодаря предварительно обученным нейросетям, которые анализируют смысловые сущности, такие как покупатель, продавец и доверенное лицо. Ожидается, что благодаря этой системе количество отказов или приостановок регистраций прав на недвижимость снизится. 

Хотя использование искусственного интеллекта в системах электронного документооборота обладает большим потенциалом и имеет множество пользовательских примеров, интеграция ИИ в СЭД продвигается крайне медленно. Это вызвано рядом факторов, таких как необходимость обработки документов из разных источников в различных форматах с высокой пропускной способностью, быстрая классификация документов, конвейерный подход к передаче данных между различными стадиями, кастомизация алгоритмов под требования клиентов, своевременные обновления. 

Таким образом, организации и учреждения, активно использующие СЭД, должны понимать, что работа с электронными документами является трудоемкой и часто рутинной работой, а оптимизация этого процесса позволит разгрузить работников и направить их на более сложные задачи. Использование технологий ИИ позволяет развивать СЭД и обеспечивает ее дальнейшее усовершенствование. Несмотря на то, что рынок СЭД в области применения технологий ИИ только начинает развиваться, уже существуют готовые проекты и решения, которые демонстрируют практику и перспективы использования этих технологий.

Код для цитирования: Скопировать