Low-code

от 667 руб.

Цифровая трансформация

с ELMA365

ВКС

от 250 руб/мес

Платформа корпоративных

коммуникаций

IaaS

от 249,95 руб.

Для любых задач

Оплата pay-as-you-go

Kubernetes

От 5,95 руб / час

№1 в рейтинге провайдеров

SLA 99,98%, 152-ФЗ

IP-телефония

от 0 руб.

Продуманная связь

для вашего бизнеса

IaaS

По запросу

По вашим правилам

Dedicated, SaaS/PaaS

IaaS

от 490руб./мес

VMware / ПО РФ

SLA 99,95% Pay-as-you-go

  • ВКС

    от 250 руб/мес

    Платформа корпоративных

    коммуникаций

  • IaaS

    от 249,95 руб.

    Для любых задач

    Оплата pay-as-you-go

  • Kubernetes

    От 5,95 руб / час

    №1 в рейтинге провайдеров

    SLA 99,98%, 152-ФЗ

  • IP-телефония

    от 0 руб.

    Продуманная связь

    для вашего бизнеса

  • IaaS

    По запросу

    По вашим правилам

    Dedicated, SaaS/PaaS

  • IaaS

    от 490руб./мес

    VMware / ПО РФ

    SLA 99,95% Pay-as-you-go

  • BPM

    от 12 000 руб/год

    Цифровые процессы

    с комфортом для людей

  • DBaaS

    От 3,98 руб./час

    №1 в рейтинге DBaaS

    SLA 99,95%, 152-ФЗ, PCI DSS

  • HRM

    от 8500 руб.

    HCM-платформа

    для автоматизации HR

BPM

от 12 000 руб/год

Цифровые процессы

с комфортом для людей

DBaaS

От 3,98 руб./час

№1 в рейтинге DBaaS

SLA 99,95%, 152-ФЗ, PCI DSS

HRM

от 8500 руб.

HCM-платформа

для автоматизации HR

Корпоративные мессенджеры

От 200 руб/мес

Передовое

решение

IaaS

По

Облако VMware/Брест

ФЗ-152, SLA 99,99%

Корпоративные мессенджеры

от 250 руб/мес

Защищенная платформа

коммуникаций

IBP

по запросу

Универсальная CPM/EPM

self-service платформа

Что выгоднее — внедрить одну интеллектуальную систему или интегрировать несколько ИИ-сервисов?

Маркет

Интерес к импортозамещению в ИТ растет. Но рассматривать этот тренд только в контексте замены иностранного ПО уже неуместно. За последний год тема эволюционировала, и сейчас все чаще употребляют такое понятие, как импортоопережение. Смысл его в том, чтобы заменить западные системы на более продвинутые российские аналоги. Для вендоров это означает, что пора действовать на опережение и создавать качественно новые программные продукты, использующие технологии, которых нет даже на Западе. Только следуя такому курсу, можно сохранить конкурентоспособность и привлекательность в глазах российских заказчиков.

Кибербезопасность, облака и искусственный интеллект

Согласно опросу CNews Analytics, к числу наиболее перспективных технологий, на основе которых должны строиться ИТ-решения нового поколения, относятся кибербезопасность, облака и искусственный интеллект.

Несмотря на уход западных вендоров и неутешительные прогнозы аналитиков, российский рынок ИБ и облачных сервисов неуклонно растет. Эксперты утверждают, что в ближайшие годы в сегменте средств защиты информации останутся исключительно отечественные производители. Что касается облачных сервисов, здесь спрос пока превышает предложение. Но ниша постепенно заполняется, в том числе и благодаря небольшим провайдерам.

Можно предположить, что аналогично сложится и судьба искусственного интеллекта. Не зря же ИИ причисляют к технологическим драйверам развития российских отраслей экономики. Но не все так прозрачно. Насколько сильно санкционный кризис 2022 г. подстегнул отечественные софтверные компании к разработке интеллектуальных программ и сервисов? Получилось ли последним составить серьезную конкуренцию международным лидерам в аналогичном сегменте? Давайте разбираться.

В России дефицит интеллектуальных систем обработки корпоративных данных

За 2021-2022 гг. в Единый реестр отечественного ПО внесли более 7000 продуктов.

Источник: reestr.digital.gov.ru
Счетчик ПО

По оценке экспертов Directum, лишь 5% включенных программ относятся к искусственному интеллекту, а к сегменту ИИ-обработки текстовой информации и того меньше 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.

CIO крупных компаний предъявляют особые требования к способностям искусственного интеллекта в управлении документами и бизнес-процессами. По мнению директоров по ИТ, сегодня ИИ должен:

  • выполнять за сотрудников рутинные операции (ввод данных в систему, сравнение версий документов);
  • анализировать информацию и помогать руководителям принимать управленческие решения;
  • определять ответственных исполнителей, исходя из содержания документа;
  • самообучаться в процессе своей «жизнедеятельности» на новых данных;
  • находить и оценивать риски, содержащиеся в тексте договоров.

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 скорость повысится сразу до 50-70%.

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?

Инструменты ИИ дообучаются в процессе своей деятельности. Но для выхода на плато эффективности им необходимо время 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

Искусственный интеллект 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:

Тип компании Объем документов в день, шт. Объем документов в месяц, шт. Стоимость проекта, млн ₽ Срок окупаемости
Производственное предприятие 500 25 000 8,5 – 9,2 1,5 года
Предприятие добывающей промышленности 1000 50 000 13,8 – 15 1 год
Компания финансового сектора (банки, страховые) или ритейла 4000 100 000 19,5 – 22 6 месяцев

Что внедрять — одну интеллектуальную систему или несколько сервисов ИИ? Сравнительная таблица

Еще один важный вопрос 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.

Критерий Система со встроенным ИИ ИИ как отдельное решение/набор сервисов
1 Лицензирование Приобретается одна лицензия на использование системы, которая предполагает подключение неограниченного числа пользователей и безлимитную обработку документов На каждое решение покупается отдельная лицензия
2 Скорость начала работы После установки система сразу готова к работе 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
3 Стоимость работ на внедрении 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
4 Частотность проектов доработки ИИ-систем или необходимость в регулярной доработке Система готова к работе сразу после обновления В каждом случае требуется запускать новый проект внедрения
5 Обновление версий Обновление обходится дешевле и проходит быстрее, так как требуется меньше кастомизаций базовых сущностей 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
6 Техническая поддержка 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» Поиск виноватых в случае сбоя работы интеграционных решений – это игра в футбол между вендорами, где мяч – это клиент и его бизнес
7 Автоматическое дообучение В системах со встроенным ИИ механизмы дообучения постоянно анализируют ошибки своей работы и фоново запускают процесс дообучения на накопленных данных – без привлечения сотрудников со стороны вендора или заказичка Дообучение возможно при наличии обратной связи от пользователя и возможностей интегрируемой ИИ-системы накапливать нужные данные. Дообучение – отдельная задача с дополнительной трудоемкостью внедрения
8 Удобство работы пользователей Высокое: пользователи выполняют задачи в едином интерфейсе системы Низкое: приходится работать в нескольких системах, из-за постоянных переключений между интерфейсами тратится время
9 Единые инструменты развертывания Все компоненты системы устанавливаются при помощи единого инсталлятора 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
10 Мониторинг работы системы Единая система логирования и трассировки запросов позволяет отследить весь путь обработки документов 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 систему Directum RX Intelligence. Вендор встроил интеллектуальные механизмы в «коробку», и теперь ИИ используется на всех этапах обработки текстовой информации.

Сегодня Directum RX Intelligence 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.

Directum RX Intelligence подходит 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

Система это виртуальный помощник сотрудников, который выручает в различных однотипных договорных, финансовых, делопроизводственных процессах, связанных с обработкой большого количества документов:

  • извлекает из них текстовый слой;
  • классифицирует: определяет границы документа без использования штрихкода, вид документа, тип хозяйственной операции и т.д.;
  • извлекает реквизиты (наименования контрагентов, организаций, подписывающих сотрудников, адресатов) без лимита по обработанным страницам или документам;
  • выявляет расхождения при сравнении документов разных форматов.

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

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:

«Directum RX Intelligence уже сейчас выполняет роль цифрового ассистента 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».

Еще один пример развития цифровых ассистентов 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».

Третье направление, которое вендор планирует активно развивать, 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 в процессе согласования участвует один человек, и он физически не может работать быстрее.

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.

erid:Kra244Gn8Рекламодатель: ООО "ДИРЕКТУМ"ИНН/ОГРН: 1835056809/1031801962092Сайт: https://www.directum.ru/

Короткая ссылка