Мои антирутинизаторы. Что могут ИИ-сервисы для обработки документов

Все на борьбу с рутиной

Исследование НАФИ и «Яндекса 360» показало, что каждый третий офисный сотрудник тратит до четырех часов в день на рутинные задачи, среди которых обработка всевозможной документации является одной из самых распространенных. Только поиск нужных документов более четверти респондентов (27%) назвали фактором, негативно влияющим на их продуктивность. По нашей статистике, до 80% данных, содержащихся в корпоративной среде, – неструктурированные То есть не могут быть автоматически обработаны стандартными цифровыми инструментами. Это означает, что получение и классификация электронного документа, выделение в нем нужной информации, перенос ее в соответствующие учетные системы выполняются вручную, что делает процесс длительным, ресурсоемким и сопряженным с высоким риском ошибок.

Особенно актуальны эти проблемы в компаниях, подразделения которых обрабатывают сотни и тысячи таких документов в сутки, причем самых разных категорий – письма, акты, договоры, претензии и многие другие. Организации не только теряют сотни человеко-часов и миллионы рублей на рутине, но и могут подвергнуться штрафам и судебным издержкам за ошибку в критически важном документе или задержку с его отправкой. Автоматизация типовых процедур позволяет существенно ускорить обработку документации и снизить риски, связанные с человеческим фактором.

ИИ-сервисы становятся эффективным связующим звеном между источниками информации и корпоративными системами. Операции, на которые у сотрудника уходили часы, могут занимать минуты. Задачи специалистов сводятся к мониторингу качества результатов.

Как правило, для организации такого взаимодействия используется набор взаимосвязанных технологий:

• Технология оптического распознавания символов (OCR) помогает извлекать текстовые данные из документов, чтобы впоследствии классифицировать их с учетом принятых в компании регламентов и автоматически заполнять атрибутами учетные карточки информационных систем.
• Технология интеллектуальной обработки документов (IDP) используется для решения более сложных задач: проверки полноты комплекта, соответствия данных, сравнения версий или юридического анализа документов и т. д.
• Технология генеративного AI позволяет автоматически форматировать и редактировать документы, создавать новые, а также предоставлять ответы на базе корпоративных данных.
• ИИ-ассистенты на основе роботизированной автоматизации процессов RPA (Robotic Process Automation) и BPM-движка собирают все операции бизнес-процесса в цепочку по заданному алгоритму, запускают их и контролируют выполнение, находят и суммируют информацию.

Максимальный эффект достигается, когда все эти технологии объединены на одной платформе. Это снижает затраты на интеграцию и поддержку, обеспечивает единые стандарты обработки и позволяет быстрее масштабировать решение под новые задачи. Например, можно не только автоматизировать обработку информации, но и обеспечить поиск данных в пакете документов на естественном языке.

При этом критически важна гибкость: в приоритете использование low- и no-code-решений, которые позволяют настраивать интеллектуальные функции и обучать модели ИИ с минимальным привлечением программистов или вовсе без них. Поэтому мы предлагаем клиентам платформу SL Soft AI, где технологии собраны в виде модулей: каждый из них можно подключать по мере необходимости, комбинировать между собой и таким образом формировать решение под конкретные бизнес-задачи без лишних затрат.

Обработка документов

Чтобы понять, как эти интеллектуальные сервисы работают на практике, рассмотрим основные этапы обработки документов.

Первый этап – это распознавание данных как напечатанного, так и рукописного текста, а также графических элементов или таблиц. Система может улучшить качество изображения (например, скана или фотографии) для более точной его обработки.

Второй этап – классификация и атрибутирование. Система определяет тип поступившего документа и извлекает из него ключевые атрибуты: например, данные отправителя, заголовок, номер и дату договора и т. д. Для каждого типа документа можно настроить свой набор извлекаемых полей.

Третий этап – постобработка и междокументные проверки. Система разбирает документы по комплектам, делает автоматический запрос недостающих документов у отправителя, сверяет данные в документах с внутренними и внешними базами.

Четвертый этап – маршрутизация и экспорт документа. Система определяет, какие конкретные поля в учетных карточках систем нужно заполнить атрибутами.

Сервисы распознавания OCR (optical character recognition) и технология интеллектуальной обработки документов IDP (Intelligent Document Processing) дополняют и улучшают системы документооборота, автоматизируя рутинные задачи и ускоряя обработку документов. На базе OCR и IDP можно дополнительно подключить ИИ-ассистента, который позволит быстро находить нужную информацию в документах через чат на естественном языке с учетом контекста.

Преимущества интеллектуальных инструментов

Внедрение интеллектуальных инструментов в типовые бизнес-процессы по обработке документации приносит ощутимую, измеряемую пользу коммерческим компаниям и организациям госсектора. Продемонстрировать это мы можем на примере наших клиентов, которые уже внедрили IDP-сервис в системы документооборота и другие инструменты.

Госучреждению удалось в три раза ускорить процесс обработки платежных документов. Сервис автоматически разделяет файлы на отдельные документы, классифицирует их по типам, извлекает до 40 ключевых полей, проверяет комплектность пакета и сверяет данные: реквизиты, сроки выполнения работ, соответствие информации, указанной в договоре и приложениях. Обработанные и проверенные данные передаются в учетную систему ведомства. Таким образом в автоматическом режиме ежедневно проверяется 500-600 платежных документов 12 типов.

Страховая компания использует систему на базе искусственного интеллекта для автоматизации процесса андеррайтинга (оценки финансовых рисков) и обработки договоров перестрахования. Система проверяет наличие и корректность нужных формулировок, формирует договоры с правками в режиме рецензирования с указанием критичности несоответствия оговорок эталонам (учитывается 334 типа оговорок), готовит договоры перестрахования на основе шаблона, производит поиск данных по документу через ИИ-ассистента.

Среднее время проверки договора сократилось в шесть раз. Снизилось влияние работы линейного персонала – андеррайтеров и младших юристов – на качество процесса и потенциальные риски.

Банк оптимизировал обработку поступающих от юридических лиц пакетов документов для открытия счета расчетно-кассового обслуживания (РКО). Модель ИИ получает документы из автоматизированной банковской системы, извлекает атрибуты из 34 типов документов, формирует комплекты документов, автоматически проверяет комплектность по типу заявки и клиента, проводит междокументную сверку атрибутов, выявляет несоответствия и ошибки в документах, передает обработанную информацию в автоматизированную банковскую систему. Таким образом, компания ускорила полный процесс обработки в 4,5 раза
Это позволило сократить время подключения B2B-клиентов к дистанционному банковскому обслуживанию с трех дней до часа.

ИИ-технологии делают обработку документов быстрее, точнее и безопаснее. OCR и IDP берут на себя рутинные задачи, а нейроассистент обеспечивает сквозное управление процессами и поиск информации. Вместе эти инструменты экономят время и ресурсы, повышают продуктивность сотрудников и снижают операционные риски.