Умная канцелярия. Роботы отменяют рутину

 

Всем нам приходится периодически обращаться в госструктуры или коммерческие компании. Но многие ли знают о том, что их письмо может прочесть не человек, а программа-робот? И даже ответить на него?

На самом деле, автообработка входящих обращений - один из наиболее востребованных сценариев для систем интеллектуальной обработки текста. Многие компании и структуры сталкиваются с необходимостью быстрого ответа на обращения. В госструктурах, кроме того, введены нормативы времени на ответ. При несоблюдении этих нормативов приходится платить немалые штрафы.

Вам письмо

Сегодня на сайтах используют автоответчики, которые оповещают заявителя о том, что обращение принято и в ближайшее время с ним свяжется ответственный сотрудник. Такой подход нельзя назвать интеллектуальным6 бот-автоответчик можно обучить пониманию тематики обращения, поиску и генерации наиболее типичного ответа на него. Например, часы работы организации, услуги, контакты и т.д. Если вопрос для робота сложный, определяется тематика, и сообщение уходит оператору или специалисту.

Возможности машинного обучения намного шире, чем просто обучение по ключевым словам. Современные роботы анализируют тематику, смысловое окружение каждого обращения, вычленяют сущности (имя, электроная почта, телефон и т.д.), классифицируют информацию.

Если робот не распознает тематику, он должен уметь задать уточняющие вопросы либо сразу же переключить на живого оператора.

Искусственный интеллект не заменяет собой стандартные средства автоматизации обработки входящих обращений, такие как порталы, системы электронного документооборота, Service Desk и другие. Они их дополняют. Новые возможности позволят сократить время работы операторов в этих системах. Например, при загрузке документа в СЭД можно автоматизировать заполнение его карточки. Таким же образом работает автоматизация оформления входящей заявки в системе Service Desk. Одним словом, если тематика документа определяется однозначно, его путь автоматически маршрутизируется в системе без участия человека.

Школа для роботов

Как работают алгоритмы классификации входящих обращений? Чаще всего в их основе лежат исторические данные в виде обучающих выборок.

На первом этапе система обучается на существующих документах, в результате чего начинает классифицировать документы на заданных условиях. Если же такой выборки нет, пользователь продолжает вручную классифицировать документы, а машина, как прилежный ученик, “стоит рядом” и запоминает все действия. Когда определенный багаж знаний накопится, она сможет самостоятельно предлагать варианты классификации.

СЭД станет умнее

Сценариев применения интеллектуальной обработки текста в различных организациях множество. Можно автоматизировать классификацию клиентских документов, загруженных через приложение или сайт. Это может быть как проверка комплектности предоставленного пакета, так и мониторинг заполнения различных данных. 

Проще говоря, система сможет проверить, не пропустил ли клиент графу в документе, а если не пропустил, то правильно ли он ее заполнил, а также не загрузил ли он по ошибке вместо одного документа другой.

 

При работе с юридическими лицами банки запрашивают устав организации. Это типовой документ, оформленный по единым правилам и содержащий определенные типы данных. Система интеллектуального анализа текста способна проверить не только соответствие оформления этого документа заданным правилам и стандартам, но и наличие в нем необходимых данных.

Подобный сценарий может найти применение и в HR-департаментах крупных компаний, где ежедневно на работу принимают множество людей и необходимо ускорить процесс обработки предоставленных ими документов.

Инструменты интеллектуальной обработки текста, такие как, например, платформа Preferentum, разработанная одноименной российской компанией, интегрируются с различными корпоративными системами, такими как СЭД, BPM, Электронный архив и т.д. Они дополняют их функциональность, добавляют интеллектуальные возможности  и упрощают процессы эксплуатации, поскольку рутинные операции сможет выполнять не человек, а машина.

Помощь в трудную минуту и ежедневно

Насколько экономически обосновано внедрение систем интеллектуальной обработки текста? Если такое решение облегчит труд всего лишь одного-двух операторов, то вряд ли можно всерьез говорить о его эффективности для данного заказчика. Но устоявшиеся трудозатратные рутинные процессы в организациях не редкость. Например, первая линия техподдержки: оператору каждый раз необходимо открыть письмо, прочесть его, а затем принять решение, какому специалисту его переадресовать.

Этот процесс занимает, в среднем, от двух до десяти минут. Система способна решить эту задачу за две секунды.

Госструктуры и коммерческие компании, если они подписали SLA, обязаны ответить на обращение в течение ограниченного срока времени. Особенно это актуально при наступлении критических инцидентов, когда операторов службы поддержки буквально захлестывает волна обращений клиентов, на каждое из которых необходимо ответить. Вот где помощь систем интеллектуальной обработки текста будет просто неоценимой: обработка входящих документов ускорится, снизится процент ошибок, связанных с человеческим фактором.

 

Что касается сроков окупаемости решения, то просто посчитаем, за сколько времени и какой процент от зарплаты эту же задачу выполняет оператор, один или несколько. В среднем внедрение таких систем окупается в срок от трех месяцев до одного года.

Чистый разум

Что же такое искусственный интеллект, который лежит в основе систем интеллектуальной обработки текста? Это отнюдь не “волшебная кнопка”, которую стоит только нажать, как сразу же наступит счастье делопроизводителя.

В латыни есть термин Tabula rasa. Он переводится как “чистая доска”, а обозначает человека, который рождается без врожденного или встроенного умственного содержания, то есть чистым, а его ресурс знаний полностью строится из опыта и чувственного восприятия внешнего мира.

Именно таким сегодня и является искусственный интеллект. Чему мы его научим и насколько качественным будет обучение, зависит многое: станет ли машина настоящим помощником и напарником человека либо превратится в обузу, за которой нужно будет постоянно исправлять ошибки, тратить на это дополнительное время и средства.

 


21 ноября 2018г. / Индустрия 4.0
133 | Обсудить в   
Ринат Абубикиров
Исполнительный директор в Преферентум (ГК Аплана)
Робот-гуманитарий
Еще по теме
Умный город: зачем?

Умный город: зачем?

Чем больше в прессе прославляются «умные города», тем больше вопросов у рядового жителя мегаполиса. Почему город умный и откуда этот ум? Какие от этого ума преференции у простого жителя большого города?

7
Чью работу отдадут роботам?

Чью работу отдадут роботам?

Компания Forrester Consulting опросила 105 представителей предприятий из США, Великобритании, Японии, Германии и Франции, и оказалось, что половина компаний (45%) уже внедряют программных роботов. Вторая половина (49%) - уже запланировали такое внедрение.

21
Сотрудник-невидимка

Сотрудник-невидимка

Когда мы говорим «робот», первая ассоциация – неуклюжий Android на экзоскелете, который играет в футбол или сваривает автомобили. Но существует еще один большой класс роботов. Невидимых, но очень полезных. Речь о софтверных, или по-другому – программных, роботах, помогающих автоматизировать сложные бизнес-процессы.

43