Что такое цифровой помощник на базе NLP?

25.12.2023

Решения на базе технологий искусственного интеллекта хорошо подходят для автоматизации типовых задач и рутинных процедур: производственного цикла, обработки большого объёма данных и перевода аналоговых данных в цифровой вид – их извлечения из типовых документов.

В последнее время компании стараются находить комплексные решение на базе ИИ. Например, их интересует не просто распознавание данных, но и последующий анализ извлеченной информации. На его основе можно принимать эффективные решения о развитии.

Это возможно благодаря системам, более «умным» чем те, которые решают задачи обычного OCR (оптического распознавания символов). Для анализа информации в документах такие нейросети обучают распознавать не буквы и слова, а смысловые сущности и контекст. Например, они могут определить в тексте договора и доверенности, где именно речь идёт о продавце и покупателе, а где – о доверенном лице. Соответственно, машина может быстро провести формальную проверку документа на юридическую значимость, а человеку останется принять финальное решение.

Такие решения реализуют, в частности, на базе технологий обработки естественного языка (NLP — natural language processing). Их называют цифровыми помощниками, поскольку ИИ помогает человеку быстрее принимать решение на основе анализа данных.

Какие бывают цифровые помощники

В последнее время набирают популярность цифровые помощники для оперативной работы с документацией на основе ChatGPT. Подобные решения применяют в крупных компаниях, где сотрудникам ежедневно приходится работать с тысячами документов. Это внутренние регламенты, госты, нормативно-правовые акты, договоры, справки и т.д. Специалисты тратят сотни часов в год, чтобы найти в таком массиве нужную информацию и выполнить задачу. ИИ-система может помочь выявить нужные данные с высокой (но не абсолютной) точностью за три-пять секунд. В итоге сокращается нагрузка на административные и поддерживающие отделы.

Недавно в России появился цифровой помощник, повышающий эффективность процесса государственной регистрации прав граждан, возникающих на основании договоров купли-продажи квартир, в том числе с ипотекой, участков земли, домов и т.д. Систему на базе искусственного интеллекта назвали «ЕВА». Разработка сокращает срок оказания госуслуги по регистрации прав собственности, повышает качество обработки данных. «ЕВА» проводит предварительную проверку пакета документов за 15 секунд, предзаполняет электронные формы заявлений и дает моментальную обратную связь заявителю, если в документах что-то не так. Процесс переноса необходимой информации в ЕГРН становится быстрее. Согласно последним данным, система помогла на 26% сократить сроки приема документов, при этом проведение экспертизы сократились в среднем до 10 минут.

В 2024 году Росреестр масштабирует систему на все регионы России. Регистрация прав собственности – одна из самых востребованных госуслуг в РФ, на которую приходится до 60 процентов нагрузки на МФЦ.

Еще один из множества вариантов применения подобной технологии для анализа смысловых сущностей – анализ текста технических заданий. Такой цифровой помощник выдаст потенциальному покупателю предложение по нужному продукту или прибору, которые в наличии у поставщика. Полученные от системы рекомендации всегда можно будет уточнить во время консультации с менеджером компании.

ИИ – не заменяет человека

Алгоритмы ИИ могут обрабатывать огромные массивы данных, находить скрытые закономерности, но не понимают контекста и последствий своих рекомендаций. Они не обладают эмпатией.

Рекомендательная ИИ-система может предложить человеку фильм, исходя из его предыдущих просмотров. Но она не учитывает настроение и личные обстоятельства пользователя в данный момент.

Иногда нейросеть галлюцинирует: выдумывает факты и их интерпретацию, предлагая на этой основе правдоподобные выводы и обобщения. Это надо учитывать при разработке цифровых помощников.

ИИ — черный ящик. Невозможно до конца проследить логику, как нейросеть принимает решения. Причинами ошибок и искажений могут быть систематические смещения в данных, на которых обучалась нейросеть, ограниченность модели, неспособность обобщать новые данные и способность «забывать» старые. Всё это критично для анализа данных, связанных с людьми и их правами: в процессе судебных решений, отбора кандидатов, прогнозирования развития болезни, во время важных сделок и т. д.

ИИ действительно хорошо справляется с большим объёмом повторяющихся задач, но это не означает что он может принимать решение за человека. Нейросеть – это помощник.

Что делать, чтобы цифровой помощник не подвёл?

На текущий момент наибольший потенциал применения искусственного интеллекта можно получить в связке с человеком. Для примера возьмём тот же ChatGpt. Чего бы он стоил без качественного промт-инжиниринга – постановки задачи со стороны людей.

В сегменте оцифровки документов, где широко применяют ИИ для задач OCR, также предпочитают использовать методику двухэтапного распознавания: обработанные ИИ значения верифицируют люди — для гарантии точности и качества.

То же самое в случае с уже знаменитой «Евой»: нейросеть выполняет за государственного служащего перечень формальных юридических проверок, сообщает мнение, можно пропускать документы на оформление сделки. Тем не менее, финальное решение принимает сам регистратор. Да, система значительно экономит ему время на рутинные процедуры, но всегда могут возникнут нетипичные ситуации, которые не закладывали в сценарий обученной нейросети. Для ИИ в таком случае принять правильно решение будет почти невозможно, а для обученного профессионала человека – очень легко.

Вывод

Цифровой помощник – это система поддержки принятия решений на основе анализа данных. Она способна взять на себя до 98% рутинных задач в различных корпоративных и государственных бизнес-процессах, где есть алгоритмизированные процедуры и большое количество рутины негативно влияет на производительность людей.

Однако от цифрового помощника не надо ждать чуда, он не заменить человека. Человек должен контролировать результат работы системы, верифицировать его.

Цифровой помощник – это не что-то абстрактное. Это система распознавания и анализа, обученная для автоматизации конкретного бизнес-процесса. Решение, разработанное под одну задачу, далеко не всегда можно масштабировать на другие процессы.  При этом для обучения такой ИИ-системы нужны качественно размеченные массивы данных и четко прописанная бизнес-логика. Это удовольствие не из дешевых. Его могут позволить себе крупные компании и госведомства. ИИ-технология рассматривается в качестве инструмента, который должен находиться в умелых руках.

Рекомендации Биорг по внедрению цифровых помощников

  • Сохранять за человеком контроль над всеми процессами, где работа ИИ связана с важными аспектами жизни граждан: их правами, здоровьем и т.д.
  • Следовать за экономической эффективностью: прямая или косвенная выгода от внедрения дорогостоящей технологии должна превышать сопутствующие затраты. Поэтому на первом этапе – всегда консалтинг и аудит текущего положения вещей.
  • Предъявлять строгие требования к подготовке наборов данных для обучения алгоритмов. В разметке данных должны участвовать люди.
  • Совершенствовать этические и правовые нормы для определения ответственности в случае ущерба от ошибок ИИ.
  • Повышать прозрачность алгоритмов, чтобы можно было проследить причины ошибок. Делать ставку не только на коммерческие, но и Open Source-разработки.
  •  

Работаем только с юридическими лицами

Работаем только с юридическими лицами.

    На указанный вами email мы автоматически пришлем презентацию.

    Работаем только с юридическими лицами.

    Вся информация по трудоустройству на странице "Вакансии"
    [contact-form-7 404 "Не найдено"]
    [contact-form-7 404 "Не найдено"]