Внедрение искусственного интеллекта: Диалог и доверие

Анна Серебряникова возглавляет Ассоциацию больших данных с момента ее основания в 2018 году. Ассоциация объединила крупных отечественных владельцев больших данных с целью создания в стране благоприятных условий для развития технологий и продуктов в этой сфере. На протяжении многих лет Анна занимала руководящие позиции в российской телекоммуникационной индустрии, а не так давно начала развивать компанию nlogic, которая разрабатывает решения на базе технологий искусственного интеллекта по автоматизации работы с любыми типами документов.

25 февраля Анна Серебряникова вместе с коллегой по nlogic Ксенией Дроздовой выступит на конференции «Качество данных — 2021», которую организует издательство «Открытые системы».

Мы побеседовали с Анной Серебряниковой о проектах nlogic, о том, какие требования к качеству данных предъявляют системы искусственного интеллекта, и, конечно, о наиболее важных задачах, которые решает сегодня Ассоциация больших данных.

Что может ИИ в документообороте

-Вы много лет проработали в телекоме. Как появилась идея компании nlogic, почему выбрана именно такая область применения искусственного интеллекта?

Работа в телекоме операционным директором дала мне возможность понять основные направления развития корпораций на ближайшие пять лет. Для крупного бизнеса и для государства сегодня на первый план выходит задача цифровой трансформации, а один из главных ее стимулов — стремление повысить операционную эффективность. Проект nlogic позволяет оптимизировать работу с документами во всех сферах деятельности организации.

Так родилась идея. Почему ставка была сделана на искусственный интеллект? Потому что это самая передовая и перспективная технология для извлечения смыслов из любой документации.

- Какие возможности дает ИИ в работе с документами?

Технологии искусственного интеллекта позволяют отслеживать ключевые для бизнеса параметры, которые отражаются в документообороте, повышать прозрачность процессов и контролировать состояние дел в режиме реального времени. Деятельность любой компании базируется на работе с документами — от заключения договоров, выставления счетов, подписания закрывающих документов до рассмотрения споров, претензионной работы и т. д. Ключевая проблема состоит в том, что документов очень много и они создаются различными подразделениями. Поэтому в большинстве компаний встает задача контроля статуса платежей и обязательств.

Продукты, которые разрабатывает nlogic, автоматизируют и оптимизируют юридически значимый документооборот. Наши инструменты помогают повысить качество и ускорить обработку документации в любом бизнес-процессе, благодаря чему время сотрудников высвобождается для решения творческих и интеллектуально более сложных задач.

- Что именно добавляют решения nlogic в документооборот: помогают находить нужные в данном контексте или неявно связанные документы, оцифровывают, исправляют, улучшают, структурируют документы, распознают, оптимизируют процессы?

Мы делаем все из перечисленного. Наши продукты обеспечивают полный цикл работы с документами: распознавание, генерацию электронного документа и его автозаполнение данными из исходного документа, автопостинг данных в целевые системы компании, соотнесение справочников и классификаторов и многое другое.

- Не возникает ли проблема недоверия к результатам работы ИИ, если речь идет о юридически значимых документах?

Сегодня искусственный интеллект — это в первую очередь рекомендательные системы, то есть предполагается, что на выходе человек проверит, насколько правильно отработали алгоритмы. Уже есть примеры полностью электронного документооборота для простых бизнес-процессов, без участия человека. Но в случае сложного процесса, например контрактных переговоров или претензионной работы, результат будет верифицировать специалист.

- На какие компании рассчитаны ваши решения?

Подобными проектами интересуется весь крупный бизнес, государство. Трудно кого-то выделить. Известно, что телеком, банки всегда на переднем крае инноваций, но сейчас нет такой отрасли, где не были бы заинтересованы в использовании технологий искусственного интеллекта. Посмотрите на программы цифровой трансформации, которые сейчас принимаются для всех ведомств в России. В каждой так или иначе предусмотрено внедрение ИИ.

- А с какими проблемами вы сталкиваетесь в реализации своих проектов? С чем они связаны: с технологиями, законодательством, незрелостью заказчиков?

Поскольку рынок новый и бурно развивается, то в той или иной степени присутствуют все эти факторы. Во-первых, качество данных. Развитию искусственного интеллекта в этой области поможет внедрение всеобъемлющего электронного документооборота, для которого качество входящей документации имеет принципиальное значение.

Второе — это необходимость перестраивать бизнес-процессы внутри компании. Сначала мы думали, что сможем внедрять коробочные решения, но опыт показывает, что без перестройки бизнес-процессов использование технологий ИИ не дает максимально возможного эффекта с точки зрения повышения операционной эффективности. Поэтому мы работаем не только над технологиями, но и над формированием новых бизнес-процессов у заказчиков (иногда самостоятельно, иногда с привлечением партнеров), а это более трудоемкая деятельность. Но это тоже особенность развивающегося рынка.

Что касается недоверия к технологиям, то многие компании уже достаточно с ними поэкспериментировали. Еще год назад мы сталкивались с завышенными ожиданиями: заказчики порой рассчитывали на то, что ИИ полностью заменит человека. Сейчас, как мне кажется, все компании, которые развиваются в этом направлении, понимают, что внедрение ИИ — поступательный процесс. Этапы завышенных ожиданий и первоначальных разочарований многими уже пройдены, и компании, которые внедряют такие проекты, способны реально оценить, какого эффекта можно достичь с применением технологий искусственного интеллекта.

Если говорить о законодательстве, то для проектов на базе ИИ в первую очередь важна возможность получать так называемое мультисогласие на обработку персональных данных. Это регуляторная проблема, решением которой мы занимаемся в Ассоциации больших данных.

- Какие требования предъявляют проекты на базе ИИ к качеству данных?

В работе с искусственным интеллектом первый шаг — это правильный датасет. Это означает, во-первых, широкую выборку различных вариантов документов, с которыми предстоит работать ИИ, во-вторых — разнообразие этой выборки. Искусственный интеллект как ребенок: ему нужно учиться на разных примерах. Если примеры одинаковы, то из этого трудно извлечь много пользы. Третья характеристика правильного датасета — исторический срез, то есть нужно иметь возможность посмотреть, как люди работали с данным бизнес-процессом до внедрения ИИ. Из этой информации можно получить немало полезных инсайтов о том, как строить проект на базе ИИ. Люди изобретательны, и этой изобретательности нужно обучить искусственный интеллект.

- Применение ИИ в документообороте — насколько развито это направление на российском рынке? Есть ли у вас конкуренты?

Конкуренция, безусловно, есть, и она растет. Когда мы организовывали nlogic в конце 2018 года, конкурентная среда была намного слабее, а за последние два года появилось много подобных проектов. Этим занимаются как крупные компании, так и стартапы.

И это очень хорошо. Во-первых, формируется доверие к технологиям. Во-вторых, есть с кем соревноваться, что очень важно для нового бизнеса. Конкуренция продвигает компанию вперед.

Ценность объединенной экспертизы

- Есть ли в деятельности Ассоциации больших данных направление, связанное с искусственным интеллектом?

Такое направление есть — это машинное обучение, без которого невозможно работать с большими данными. В Ассоциации мы работаем в первую очередь с большими массивами данных. Эти массивы уже накоплены внутри компаний — участников АБД, и все эти компании так или иначе работают в направлении развития ИИ для своих задач. И конечно, те датасеты, которые мы формируем в наших песочницах, тоже пригодны для проектов на базе ИИ.

- В принятой Ассоциацией Стратегии развития рынка больших данных до 2024 года описываются несколько возможных сценариев — от пессимистичного до «сценария мечты». По какому сценарию идет это развитие сейчас?

Реализуется средний сценарий. Из достижений я могу назвать законодательство о регуляторных песочницах, очень важное для работы с данными. Мы в Ассоциации планируем несколько проектов в рамках регуляторных песочниц. Например, уже идет проект «Собственное дело» — создание рекомендательного сервиса для малых и средних компаний по открытию или развитию своего бизнеса. Этот проект реализуется на объединенных данных из различных отраслей. Мы считаем, что это прорывная история с точки зрения доступности аналитики больших данных для бизнеса самого разного масштаба (подробнее о проекте см. в статье «Открой свое дело! А искусственный интеллект поможет», проект «DobroData. Данные на службе добра». — Н.Д.).

Задача объединения данных из различных источников — очень интересная и сложная, в том числе с точки зрения качества данных. Необходима сквозная разметка данных, но при этом нужно соблюдать законодательство и, например, оставлять персональные данные внутри контура доноров — организаций, которые данные предоставляют. Нужно учиться объединять данные на синтетических идентификаторах.

Еще две большие темы в области законодательства, над которыми мы работаем в Ассоциации, — это персональные данные и обезличивание. К сожалению, там все двигается не так быстро, как хотелось бы, но, тем не менее, идет в правильную сторону. Методики обезличивания сочетают технологические и организационные методы защиты данных. Это мировой тренд, к которому нам в России тоже нужно присоединиться. Одна из наиболее важных задач нашей Ассоциации на этот год — работа с обезличенными данными, причем без потери качества, что очень важно.

Кроме того, есть большая европейская инициатива по созданию так называемых посредников данных — доверенной среды для работы с данными. Здесь мы тоже видим перспективы и рассчитываем на то, что сможем аналогичные предложения обсудить с нашим государством и впоследствии включить в регуляторику.

- Насколько Ассоциация способна влиять на регуляторные процессы?

Мы стараемся обеспечить максимально широкие возможности для диалога с государством, в первую очередь для того, чтобы предоставить экспертизу лицам, принимающим решения в госуправлении. В АБД мы можем четко рассчитать, какой экономический эффект способна обеспечить правильно налаженная работа с большими данными по каждому из направлений. Ни один из больших проектов в части регуляторики по данным не проходит без нашего экспертного мнения, что говорит о востребованности экспертизы АБД на государственном уровне.

АБД — уникальная площадка по качеству собранных компетенций, потому что наши участники — лидеры рынка работы с данными. Наша объединенная экспертиза очень ценна. И, по моему мнению, Ассоциация предоставляет качественную поддержку государству в принятии решений.

- В целом, какие у Ассоциации есть механизмы взаимодействия с государством?

Представители Ассоциации активно участвуют в рабочих группах по совершенствованию законодательства в сфере технологий, которыми руководят или в которые входят представители различных государственных органов. Также АБД часто сама инициирует взаимодействие с госорганами по различным аспектам использования данных. Например, мы организовали открытый круглый стол на тему доступа бизнеса к государственным данным, в котором приняли участие многие ведомства. Членами АБД являются Аналитический центр при Правительстве РФ и Центр стратегических разработок, которые активно участвуют в проектах Ассоциации. Я вхожу в состав большого количества рабочих групп в рамках АНО «Цифровая экономика» — это тоже площадка для диалога между бизнесом и государством.

Кроме того, представители различных министерств принимают участие в нашем совете по совершенствованию практик работы с данными. Это общественный совет, который рассматривает заявления компаний о присоединении к Кодексу этики использования данных и готовит для включения в «Белую книгу» кейсы, демонстрирующие, как правильно работать с данными в различных областях.

Так что я не могу пожаловаться, что государство нас не слышит. Проблем с построением диалога у нас нет.

- АБД объединяет крупные компании. Есть ли смысл в представительстве в Ассоциации малого бизнеса? Ведь многие интересные и важные сервисы на данных разрабатывают именно небольшие компании.

Для взаимодействия со стартапами и малым бизнесом у АБД есть песочница и сервисы, которые мы можем предоставить инноваторам и стартапам. Такие сервисы выделены в специальное направление в рамках реализации нашей стратегии развития рынка.

Кроме того, в прошлом году мы решили, что нам нужны участники из максимально широкого спектра отраслей, которые не будут членами Ассоциации, но смогут подключаться к интересующим их темам и проектам АБД. И в начале весны мы планируем кампанию привлечения таких участников. Так мы сможем расширить круг организаций, задействованных в работе по направлениям нашей стратегии.

- Тема качества данных является фундаментальной для любых проектов с использованием данных. Есть ли у АБД инициативы в этой области?

Мы в Ассоциации считаем, что ключевой составляющей качества данных является законная доступность данных для создания аналитических моделей. И это означает, что, с одной стороны, необходимы четко установленные регуляторные рамки, а с другой — нужно развивать доверие рынка к продуктам, которые строятся на базе аналитики больших данных. Ассоциация ведет работу в этом направлении в рамках целого комплекса инициатив по улучшению регуляторики, развитию технологий российской разработки, подготовки инфраструктуры для реализации таких проектов.