3 примера, как генеративные нейросети ускоряют работу с документами

Появление ChatGPT вызвало революцию — генеративные нейросети, умеющие создавать контент, стали применяться в сферах от маркетинга до промышленности. Не удивительно, что работу с документами они тоже изменили. Российские вендоры уже думают над тем, как применить искусственный интеллект в бизнес-процессах, встроить нейросети в корпоративные системы, создать умных чат-ботов для своих клиентов.

Делимся примерами того, как генеративные модели ускоряют выполнение типовых задач.

Подготовка ответа на письмо/претензию

Как процесс выстроен сейчас: специалисту по работе с обращениями граждан приходится внимательно изучать все поступившие письма, вычленять из них самое главное, писать ответ. Это требует концентрации и погружения, но внимание неизбежно рассеивается, когда таких задач 10, 15, 20 в день.

Илья Петухов

руководитель проектов развития AI-продуктов Directum

— Усталость, скучные рутинные задачи неизбежно приводят к выгоранию. Мы заметили, что в тех компаниях, где применяют умные технологии, снижается текучка кадров. Сотрудники испытывают больше удовлетворения, когда у них есть возможность реализовать себя в более творческой и важной работе. Поэтому наши ML-инженеры начали изучать такие свойства нейронных сетей, как умение отвечать на обращения, письма, претензии. Это один из самых частых кейсов.

Пример ответного письма, сгенерированного нейросетью

Искусственный интеллект не просто пишет релевантные ответы, но даже использует подходящую лексику

На скриншотах выше примеры того, как создание ответа работает в ChatGPT. Когда генеративная модель будет встроена в систему, копировать текст из входящего письма и вставлять его в диалог с чат-ботом не придется. Всё будет происходить в одном интерфейсе по нажатию кнопки.

Выжимка из документа на этапе согласования/рассмотрения

Представьте 4 ситуации:

1. Делопроизводителю надо ознакомиться с текстом входящего письма, сформулировать выжимку по нему и заполнить поле «Содержание» в карточке документа;

2. Помощник руководителя при подготовке проекта резолюции должен вписать суть задания в поле «текст поручения»;

3. У помощника руководителя стоит задача заполнить раздел «Выданные назначения» исходя из протокола совещания;

4. Сотруднику в процессе согласования приходит задание с вложенным документом на 20 страниц, он должен вникнуть в его смысл, разобраться, стоит ли его переадресовать или добавить согласующих, чтобы ускорить процесс.

При участии генеративного ИИ процесс будет выглядеть проще — у секретаря откроется окно с уже заполненным полем задачи и короткой вводной. Если надо будет отправить резолюцию, то ее проект, созданный нейросетью, уже будет прикреплён к задаче.

Интересный факт: большие языковые модели обучали генерировать тексты, но вскоре инженеры обнаружили навык, приобретенный «случайно» — выделять главное в текстах. Он оказался особенно востребованным в делопроизводстве.

В отличие от многих других задач, которым можно обучить нейросеть, оценить функцию суммаризации без участия человека практически невозможно. В компании Directum сами сотрудники выбирали лучшие выжимки, обучая нейросеть доставать именно те факты из документа, которые отражают его суть.

Генерация нового документа

Еще одна классическая задача: сотруднику нужно написать служебную записку. Он хочет донести информацию до руководителя или других отделов, запросить какие-то данные, оформить заявку на ремонт или покупку оборудования. Для этого он сначала начинает искать примеры или шаблон записки, затем формулирует текст, прописывает аргументы, корректирует, старается не забыть все пункты. Такая задача даже у опытного сотрудника займет минимум полчаса, а тот, кто не привык работать с текстами, потратит ещё больше.

Встроенный в систему аналог ChatGPT сделает эту же задачу в считанные секунды. Пользователь напишет в системе короткий запрос, а ИИ сформирует полноценное содержание, добавит преамбулу, реквизиты, применит корпоративный стиль.

Пример документа, созданного ИИ. Сотруднику остается только проверить корректность текста

Это не фантастика?

В статье перечислены далеко не все варианты использования генеративной нейросети в бизнес-процессах. В Directum также планируют реализовать умную транскрипцию совещаний, переформатирование стиля, например, из информационного в деловой, а также виртуального помощника, который поможет новым сотрудникам освоиться в корпоративной системе.

Технически нет никаких препятствий, чтобы встроить генеративный искусственный интеллект в систему прямо сейчас. Внутри компании он уже начал использоваться, а релиз для клиентов ожидается после ряда дополнительных тестов.

Игорь Беляк

директор направления по искусственному интеллекту компании Directum

— Для обучения нам пришлось сформировать собственные базы данных. Общие нам не подходят, так как ИИ в ECM/BPM-системах должен решать достаточно узкие задачи, но на высоком уровне. Те же служебные записки и ответы на обращения — специфический контент. Результаты нас радуют, но мы хотим, чтобы функциональность удивила клиентов.

Еще одна особенность будущей нейросети от Directum — это ее локальная поставка. То есть модель будет работать в контуре заказчика, а все данные, создаваемые или обрабатываемые с ее помощью, не утекут за пределы организации. Это особенно важно для государственных компаний и крупных корпораций.

Реклама directum.ru