Бестелесное дело: какие роботы уже работают в
российских компаниях

Не так давно глава Сбербанка Герман Греф обратил внимание широкой публики на программных роботов, рассказав о том, что в ближайшее время они заменят тысячи его сотрудников-юристов. На самом деле, все намного масштабнее, и экспансия программных роботов уже достигла впечатляющих размеров. Но она практически незаметна, потому что программные роботы в отличие от своих аппаратных собратьев приходят скрытно, ведь у них нет «тела». К примеру, вы можете общаться в чате поддержки и даже не подозревать, что вам помогает не человек, а робот.

Качество коммуникации роботов становится как минимум неотличимым от качества коммуникации «живых» операторов службы поддержки. Специалисты IRPA (Institute for Robotic Process Automation) еще два года назад в фундаментальном исследовании подчеркивали, что внедрение «цифровой рабочей силы» снижает трудовые затраты на 25—40%. В этом году IRPA в рамках аналогичного исследования были исследованы 22 отрасли в 40 странах. Главный вывод: роботизация стала частью почти всех процессов в организациях.

Аппаратные роботы (по-научному RPA — robotic process automation) появились еще в 1990-е годы в дополнение к аппаратным роботам, заменявшим рабочих. Математика роботов к 90-м годам развилась настолько, что позволяла выполнять не только простые однообразные операции, но и справлялась со сложными действиями. Стало не нужно их постоянно перепрограммировать. Сегодня они способны учиться самостоятельно, более того, могут быть наделены искусственным интеллектом.    

Простейший вариант RPA — RDA (robotic desktop automation), робот, в котором повторяется функционал сотрудника. Он совершает тот же набор действий, что и живой специалист: с определенной периодичностью проверяет электронную почту, отвечает на сообщения, просматривает ERP-системы и определенным образом реагирует на их сообщения. При этом RDA не только повторяет действия человека, выполняемые на десктопе, и способы реакции на входящую информацию более ответственно и безошибочно. Он еще и способен их оптимизировать.

Схема применения RDA проста: один специалист заменяется одним роботом. А вот с помощью более продвинутых роботов происходит «умная» замена персонала. Они не повторяют существующую организационную структуру предприятия, а формируют новую.

Современные RPA позволяют работать с колоссальными объемами информации. Для обработки таких объемов нужны сотни сотрудников — особенно с учетом необходимости контроля и исправления ошибок. Роботы во многих случаях способны выполнять функции как минимум не хуже людей.  

Дополнительные возможности они получают, если оснащаются механизмами искусственного интеллекта (AI). Например, RPA могут работать лишь со структурированной информацией — неструктурированную они не распознают. Решение проблемы — поставить на входе AI-механизм «приготовления» информационной пищи: превращения неструктурированных данных в структурированную информацию. После этого для применения RPA практически не останется препятствий.

AI-механизмы способны совершать очистку данных: выявлять и исправлять ошибки, убирать «шум», проводить автозаполнение электронных документов, сверять справочники, восстанавливать ссылки между документами. Сегодня они довольно широко применяются и реализованы даже в форме коробочного ПО.

Один из распространенных алгоритмов искусственного интеллекта — математические нейронные сети, имитирующие биологические нейронные сети в человеческом мозгу. Они были разработаны еще в 1940 годы, но только в 2000-е появились достаточные вычислительные мощности и мощности хранения для их практической реализации. 

Этот и десятки других методов помогают распознавать объекты и подбирать способы кластеризации, например, искать так называемые именованные сущности — смысловые единицы текстов (первоначально они определяются с помощью экспертов в предметной области). На основе этого начального знания AI включается в глубокое самообучение — deep learning. Итерационно он выделяет более тонкие сущности, классифицирует их, находит между ними взаимосвязи на большом массиве данных, формирует правила работы с этими сущностями. 

Как работают RPA —  отдельно и в сочетании с другими AI-механизмами в российском бизнесе? Давайте рассмотрим несколько характерных примеров.

Робот-контролер почтовых учетных данных. На «Почте России» до внедрения в 2017 году RPA было много ручного труда, связанного со сверкой данных из разных систем учета. Количество предлагаемых компанией услуг растет, увеличивается число клиентов. Одновременно растет объем информации, подлежащей контролю. «Почта России» пошла по пути стандартизации и автоматизации процедур контроля качества данных. 

Работа по сверке данных была поручена роботам — ежедневно они сверяют до полумиллиона учетных данных из разных информационных систем. Внедрение роботов повысило скорость и точность сверок более чем на 50%, позволило сделать проверки более комплексными. 

Робот-строительный эксперт. В Мосгосэкспертизу поступает большой объем проектной документации на проверку: это крупнейшая региональная госэкспертиза в России. Роботизированная система анализирует комплекты конкурсных документов, размещаемых на сайте госзакупок, сопоставляет данные, содержащиеся в разных документах, и проверяет их на соответствие требованиям нормативных актов правительства Москвы. При выявлении несоответствий автоматически формируется проект официального письма в адрес руководства организации, допустившей появление ошибок в конкурсной документации. Система поддерживает все многочисленные итерации согласования проектной документации, предоставляя экспертам полностью готовую для принятия решений информацию. В результате скорость предоставления экспертных заключений сократилась, а скорость и точность анализа документов увеличилась, при этом Мосгосэкспертиза выполняет свои задачи без увеличения штата.

Робот-бухгалтер. В одном из московских аудиторских центров, специализирующихся на обслуживании малого и среднего бизнеса, роботы полностью заменили бухгалтеров. 

Роботизированные автоматизированные рабочие места (АРМы) ведут учет клиентских компаний. Они начисляют налоги, умеют работать с базами налогового законодательства, своевременно учитывают все его обновления, предоставляют бухгалтерскую отчетность клиентским компаниям и налоговую отчетность в ФНС. 

Когда-то замена нескольких бухгалтеров одним позволила повысить производительность в три-четыре раза. После замены 12 бухгалтеров, работавших в этом центре, тремя специализированными по отраслям роботами, которые контролируются одним экспертом, производительность (как и прибыльность) выросла почти в четыре раза.

Робот-специалист техподдержки. В одном из российских банков RPA используется для обработки и классификации обращений пользователей в службу поддержки по электронной почте и через интернет-портал. Он способен разбирать и анализировать текст обращений, состоящий порой из сложных технических вопросов, и превращать неверную терминологию в верную. RPA позволяет с высокой точностью классифицировать обращения пользователей за счет анализа именованных сущностей и логических взаимосвязей между ними. При этом робот учится на каждом своем фиаско, чтобы в следующий раз не прибегать к помощи людей.

Он умеет извлекать из сообщений информацию и обрабатывать ее в соответствии с автоматически настраиваемыми правилами. В частности, отправляет ее по одному из каналов, раскладывает документы по папкам.  Пока полностью отказаться от живых консультантов не получается, но около 85% всех обращений классифицируются в автоматизированном режиме. Остальные же уходят на ручной разбор с подсказками по правильной маршрутизации. При этом точность классификации превышает 97%.

Робот-кредитор. Еще в одном банке создана роботизированная система выработки предложений потенциальным и уже имеющимся клиентам. По заявкам на открытие банковских продуктов формируются подробные пользовательские профили. Информация о заявителях собирается из бюро кредитных историй, из социальных сетей и других источников. Выделяются ключевые поля, дифференцирующие различные категории покупателей банковских продуктов.

За эту работу «отвечает» AI-модуль, соединенный с CRM-системой. Затем другой модуль искусственного интеллекта анализирует риски заемщиков. На основе структурированной таким образом информации робот управляет взаимодействием с клиентом: вырабатывает предложение о кредите или об открытии депозита/счета, отслеживает клиентские выплаты, предлагает дополнительные банковские продукты.

Итак, RPA создают совершенно новые возможности для реализации функций служащих: увеличивают точность, качество выполнения операций, экономят средства на использование рабочей силы, помогают оптимизировать организационную структуру. Сегодняшние их сферы применения — только начало. Несомненно, они будут незаметно, но эффективно завоевывать все новые и новые сферы, считавшиеся раньше чисто «человеческими».

Об авторе. Александр Миронов — руководитель бизнес-блока «Консалтинг» группы компаний «АйТи»