О пользе и рисках применения искусственного интеллекта в бизнес-процессах организации не писал и не говорил только ленивый. И я долгое время причислял себя к этим «ленивцам», потому что в тех процессах и задачах, с которыми приходится сталкиваться в работе после обращений клиентов, не видел подходящих и рациональных мест применения ИИ. До недавнего времени.
Я Евгений Сазанов, руководитель продукта ИСКО «Ареопад» — ПО для автоматизации совещаний — в компании «Диджитал Дизайн». В этой статье расскажу о перспективных с точки зрения нашей команды сценариях использования искусственного интеллекта.
Технологии ИИ, которым мы не нашли широкого применения в корпоративном управлении
Ранее внутри нашей организации уже реализовывались продукты, позволяющие задействовать массивы данных для обучения системы решению конкретных задач.
Например, автоматический поиск, выделение ошибок и аномалий в договорах. Решение, используя технологии искусственного интеллекта, обрабатывает текстовую информацию на предмет ошибок, что значительно ускоряет процесс проверки документов. Система отмечает пропуски важных сведений, выдает рекомендации по исправлению, указывает на нетипичные пункты договора, проверяет наличие и корректность реквизитов и печати.
Другой продукт нашей компании из этой области — система автопротоколирования совещаний. Она предназначена для автоматического стенографирования обсуждений и фиксации принятых решений по их итогам путем распознавания речи участников собрания. Система составляет запись обсуждения с возможностью ее разделения по каждому спикеру, выделяет из текста ключевые моменты и предполагаемые шаги и дает возможность ими удобно управлять через интерактивный интерфейс. Таким образом, сокращается время на подведение итогов заседаний, повышается скорость подготовки протоколов совещаний и управления знаниями.
Причем вторую идею (автопротоколирование совещаний) мы пытались сделать частью комплексного предложения по автоматизации процессов корпоративного управления. Однако столкнулись с тем, что в нашем проектном подходе внедрение этого решения существенно увеличивает стоимость работ. При этом многократно возрастает объем усилий, который нужно приложить заказчику, поскольку обучение на тех объемах заседаний высокого уровня, что имеются даже у очень крупных компаний, все равно занимает много времени и труда сотрудников. Такое решение могло бы быть интересным при целевом использовании для протоколирования совещаний всех уровней или через применение SaaS-модели, но не в проектной деятельности по автоматизации работы отдельных коллегиальных органов.
Мы часто освещали эту тему в общении с заказчиками, и она пользовалась большим интересом, поскольку результат был значимым и актуальным. Демонстрации функциональности вызывали «WOW-эффект» и применимость в процессах компаний не ставилась под сомнение. Однако объем требуемых работ зачастую приводил к тому, что проекты, нацеленные на автоматизацию работы коллегиальных органов, реализовывались без инструментов для автоматического протоколирования, и я закономерно отодвинул подобные размышления о комплексном предложении в ментальный backlog.
Новый взгляд на наши компетенции в ИИ
Однако недавно я участвовал в ряде мероприятий, организованных Национальным объединением корпоративных секретарей, в рамках которых поднималась тема возможности применения искусственного интеллекта в процессах корпоративного управления. Обсуждение обычно начиналось с разговоров о «звездолетах, которые бороздят космос» и мало относилось к нашей приземлённой действительности. Но в ходе разбора конкретных кейсов и рабочих ситуаций нам удалось нащупать актуальные и релевантные возможности применения ИИ.
Так, мы пришли к выводу, что большую экономию времени директоров принесло бы решение по анализу материалов заседаний, позволяющее выделить из текста основную суть и ключевые данные. Это помогло бы сократить время на подготовку к заседаниям в части ознакомления с материалами повестки. Интересно, что подобные наработки уже у нас появились в процессе создания системы автопротоколирования, которая выделяла ключевые моменты из файла стенограммы. При этом в отличие от распознавания голоса обработка документов требует меньше усилий по обучению моделей анализа, что позволяет решать такую задачу с адекватными затратами времени и ресурсов.
Более сложным, но и более ценным является использование технологий ИИ для выдачи рекомендаций организаторам заседаний в юридической плоскости, ведь любая неточность в проведении мероприятий корпоративного управления и создании сопутствующих артефактов может нести большие негативные последствия как в части нарушения законодательства, так и в части ущемления прав акционеров и иных лиц. Поскольку процесс организации заседаний в компаниях четко регламентирован, то вполне реалистично отметить на нем ключевые точки, где нужна быстрая сверка с нормативными актами и стандартами. Так, система может предупреждать о недопустимом сроке проведения заседания или необходимости распространения материалов повестки в зависимости от времени отправки уведомлений о его проведении. То же касается периода подготовки итоговых артефактов по заседанию (протокол, выписка по вопросам и иные документы) и допустимых сроков ознакомления с ними участников мероприятия. Система в зависимости от вида коллегиального органа, категории конкретного вопроса и иных условий могла бы генерировать соответствующие уведомления, предупреждения и рекомендации, уберегающие организаторов от ошибок, связанных с человеческим фактором, и минимизирующие их негативные последствия.
И еще более сложный, но и самый ценный запрос, который был озвучен коллегами как то, чем они хотели бы обладать в контуре автоматизации корпоративного управления, — это виртуальный помощник в системе голосования. Такой инструмент мог бы предоставлять свой «совещательный голос» во время принятия решения по повестке. Конечно, подобная функциональность достаточно просто реализуется для типичных, повторяющихся вопросов, таких как принятие бюджета на следующий год, выплата вознаграждений членам советов директоров и прочих предметов обсуждения, где есть четкие и измеримые критерии. Однако высшая ценность такого ИИ-ассистента как раз и заключается в том, чтобы он помогал отвечать на нетривиальные вопросы, требующие обработки большого количества информации и учета многих факторов. Этот сценарий я привел как «очень желаемый и туманно реализуемый», поскольку объем данных, на котором можно было бы обучить модель в рамках компании, слишком мал для получения достойного результата при принятии решений ИИ в нестандартных и новых ситуациях. Но, как я и писал в начале статьи, возможно, нужно подождать нового «недавнего времени».
Заключение
В любом случае уже сейчас есть понятные и ценные сценарии применения искусственного интеллекта в корпоративном управлении. Поэтому компаниям с крупной и комплексной структурой менеджмента следует внимательно изучить свои выстроенные и отлаженные бизнес-процессы на предмет тех, где эффективно могут быть использованы технологии ИИ. Как я писал выше, можно начать с организации работы с материалами, а также снижения рисков при проведении заседаний и подведении их итогов.