80% ключевых решений принимается на основе сложной информации, содержащейся в документах, поэтому неудивительно, что поиск важного контента сегодня является приоритетом номер один для руководителей компаний. Билл Галуша, старший директор компании ABBYY, рассуждает на портале eWeek о важности контентного интеллекта (content intelligence, применение искусственного интеллекта для обработки контента) для более эффективного принятия решений.

От правильности принятия решений зависит очень многое. Так как же технологии в эпоху ИИ могут помочь сотрудникам принимать сложные решения, которые могут порадовать клиентов, одновременно повышая эффективность и, в конечном счете, итоговую прибыль? Согласно исследованию Gartner, неэффективное принятие операционных решений финансовыми менеджерами среднего звена ежегодно обходится потерей 3% прибыли, что для некоторых организаций составляет миллиарды долларов в год. Беспокойство вызывает тот факт, что, как показал опрос McKinsey, 60% руководителей считают, что плохие решения принимаются так же часто, как и хорошие. Часто это объясняют когнитивными предубеждениями.

Примерам неправильных решений с последующими финансовыми последствиями нет конца. Достаточно посмотреть на ошибки, допущенные во время недавней пандемии, когда спешка в цифровизации процессов и помощи удаленным командам привела к неверным решениям по внедрению автоматизации. Согласно недавнему исследованию ABBYY, каждый пятый проект был полностью заброшен, а каждая третья компания обнаружила, что внедренная технология не работает так, как было задумано, другими словами деньги были выброшены на ветер. Похоже, что и сотрудники не были в восторге от новых технологий: 74% столкнулись с трудностями, а каждый четвертый был настолько разочарован, что хотел уволиться с работы.

Очевидно, что как сотрудникам, так и менеджерам нужна помощь, чтобыстать более эффективными в плане принятия решений. Давайте выложим все «карты на стол» и рассмотрим четыре ключевых момента.

Эффективность аналитики данных

Аналитика данных существует уже давно, но ключевым моментом является ее эффективность. Взять хотя бы Amazon, Google и Facebook, которые все активнее используют аналитику для выявления тенденций, получения более ценных инсайтов и развития стратегий.

В исследовании Accenture говорится, что традиционное представление о данных — это затраты, которыми нужно управлять, то есть накладные расходы. Теперь данные — это важный источник конкурентных преимуществ, а пандемия демонстрирует необходимость для компаний ориентироваться на свои данные, поскольку поведение клиентов меняется до неузнаваемости.

Однако каждый человек в мире в секунду генерирует 1,7 Мб данных, и большинство из них не пригодны для машинного потребления. Данные беспорядочны, немаркированы и поступают из множества разрозненных источников. Чтобы раскрыть их смысл и сделать этот процесс эффективным, мало просто предоставить кому-то доступ к сотням документов или просто оцифровать данные, потому что тогда компьютеры будут видеть только страницы с цифрами и буквами.

Когда вы читаете документ, вы не просто идентифицируете данные, вы понимаете смысл. Аналитические платформы и платформы автоматизации процессов документооборота нуждаются в применении ИИ к документам, чтобы извлечь из данных контекст, который помогает управлять принятием решений и улучшать бизнес-процессы и клиентский опыт.

Обработка сложного контента

Важно отметить, что определение документов сегодня выходит за рамки файлов Word — теперь к ним относятся изображения, PDF-файлы, бумажные и веб-формы, факсы, мобильные фотографии, э-письма, чат-боты и другие тексты свободного формата, используемые для привлечения и обслуживания клиентов. Как таковой, контент не может быть эффективно автоматизирован без предварительного использования таких технологий, как интеллектуальная обработка документов, для преобразования его в данные, которые будут понятны корпоративным приложениям.

Однако многие компании ограничивают возможности обработки контента, поскольку не имеют надлежащих подходов к раскрытию его смысла. Большинство решений и процессов ориентированы на данные, что низводит работу с контентом к вопросам ручного ввода данных. В результате он перестает быть источником глубокой, контекстуальной информации, необходимой для принятия решений. Платформы автоматизации с использованием когнитивных возможностей ИИ (таких как чтение, обучение и рассуждение) для раскрытия смысла контента позволяют сотрудникам быстрее принимать более эффективные решения. Эта форма ИИ важна для понимания и использования информации при столкновении со сложными сценариями, что подводит нас к третьему моменту.

Использование ИИ и машинного обучения

С помощью технологий ИИ и машинного обучения сотрудники могут находить в контенте важную информацию, чтобы лучше понимать и оценивать ситуацию, а также принимать важные решения на том этапе процесса, когда это необходимо. Следует ли предоставлять скидку поставщику за досрочную оплату? Имеет ли потенциальный заемщик право на получение кредита? Соответствуют ли контракты стандартам? Следует ли оплатить претензию?

Необходимая информация для принятия решений скрыта во вложениях, формах, текстовых сообщениях, договорах и э-письмах. Современные ИИ и МО способны понять богатство содержимого и при этом выполнить извлечение и проверку данных, где это необходимо, чтобы дополнить повседневный труд работника. Овладение этими технологиями каждым сотрудником сыграет решающую роль для повышения клиентоориентированности организаций, что подводит нас к следующему моменту.

Демократизация ИИ

Необходимость проведения цифровой трансформации в кратчайшие сроки, а также в дальнейшем упрощении сложных технологий, стали причиной появления на рынке растущего числа платформ Low-code/No-code, развертывание и управление которыми по плечу бизнес-аналитикам или гражданским разработчикам.

Исторически платформы интеллектуальной обработки документов были сложными и требовали от пользователей сертификации в области технологий МО. Теперь это стало очень просто: достаточно найти на рабочем столе аналитическое приложение и добавить в него когнитивные способности на основе ИИ для конкретных типов документов — счетов-фактур, квитанций, заказов на покупку, накладных, отгрузочных документов, ипотечных заявок и форм любого типа.

Добавление когнитивных возможностей в обработку документов принесет огромную выгоду всем сотрудникам. Они смогут более эффективно и результативно принимать решения, распознавая, отслеживая и предупреждая о закономерностях общения. И используя при этом решения по автоматизации процессов для упорядочивания данных и управления потоками работ и цепочками событий.

Привлекая контентный интеллект, организации смогут увеличить эффективность принятия решений без увеличения численности персонала. ИИ делает больше, чем просто облегчает процесс; он помогает работникам стать более эффективными в плане упорядочивания и интерпретации данных, он также изменяет работу процессов.

Организациям важно помнить одну вещь — каждое решение ведет к финансовым последствиям. Убедитесь, что ваши сотрудники вооружены инструментами для принятия правильных решений.