Замена человеческого интеллекта искусственным для выполнения рутинных задач уже никого не удивляет. Удивляют только продающие уловки вендоров, с которыми сталкиваются клиенты при выборе интеллектуальных инструментов.
Из-за разного понимания, что такое ИИ на самом деле, у бизнеса зачастую складываются неверные представления об интеллектуальных системах. Вендоры тем временам выдают даже простые алгоритмы за интеллект. Давайте разбираться, что есть что.
Заблуждение №1. Это всё – распознавание документов
Когда заказчик говорит о распознавании документа (неважно, в бумажном или электронном виде), скорее всего он хочет автоматически получать из него данные и использовать их в корпоративной системе. Бизнес-цель автоматического распознавания – сделать ввод документов в систему проще и уменьшить затраты на их обработку.
Иногда распознаванием называют Optical Character Recognition. Но технология OCR это только этап с извлечением текста из документа. Она всего лишь «вытягивает» список символов, а преобразуют их в слова уже другие технологии. Чтобы вычленить из такого текста нужные данные и занести их в систему, человеку необходимо выполнить ручные действия. А прежде – ещё и самостоятельно определить, что это за документ (письмо, акт или договор). Потому что сами реквизиты для разных документов будут разными. Если речь идет, например, о счете-фактуре, то извлекать вручную данные из табличной части крайне трудоемко. И тогда почти нет разницы – извлекать информацию из бумажного или электронного документа.
Для того, чтобы можно было говорить об интеллектуальности, в кейс нужно добавить автоматическое определение вида документов и получение его реквизитов. Для последнего можно применить технологии для обработки естественного языка.
Заблуждение №2. Неважно, сколько документов использовать для обучения ИИ
«Наши акты одинаковые, для чего 100 штук?» – часто слышим мы от клиентов.
Да, в РФ существуют требования к оформлению документов. Но они содержат только реквизиты, которые должны в них быть. Сама форма зачастую остается на усмотрении компаний, их внутренних регламентов.
Содержание для некоторых документов законодательство и вовсе не прописывает. Так, разные компании создают разные по форме и содержанию документы одного вида. Даже формализованные документы двух контрагентов могут отличаться – что уж говорить о неформализованных (акты, письма, договоры и другие)?
Распознавание данных становится гибким и адаптивным. Машинное обучение активно развивается и уже сейчас может учитывать отклонения от «нормы». Т.е. если пять документов были типовыми, а в шестом что-то по-другому, механизмы просто примут это к сведению. Кроме того, интеллектуальные механизмы способны дообучаться на «собственных ошибках».
Такой модели действительно достаточно небольшого количества документов. Но будет ли извлечение корректным, если ежедневно необходимо обрабатывать весомый объем бумаги?
Предоставляйте такое количество документов для обучения ИИ, которое рекомендует вендор. Тем качественней технологии будут работать именно для вас.
Заблуждение №3. Интеллект должен быть дешевым
Рынок интеллектуальных инструментов пестрит разнообразием: одни и те же задачи решаются абсолютно разными способами. Поэтому при выборе инструментов для закрытия именно ваших задач обращайте внимание в первую очередь на потенциал развития.
Бизнес постоянно развивается, и искать инструменты только для решения вопросов «здесь и сейчас» – недальновидно. Всегда рассчитывайте, какой еще спектр потенциальных возможностей есть у интеллектуального решения. Чем больше процессов в цепочке можно закрыть единым набором интеллектуальных инструментов, тем выше их ценность.
#искусственный интелект #распознавание #технологии #будущее #бизнес #документооборот #электронный документооборот