Організації цього року працюють під постійним тиском щодо підвищення ефективності та зниження операційних витрат. Хоча штучний інтелект дає змогу автоматизувати значну частину рутинних завдань, його інтеграція у вже наявні корпоративні системи залишається нетривіальною задачею. За даними Scriptum.ua, 57% робочих годин можна автоматизувати, а 67% виконавців розумової праці витрачають понад 3 години щодня на ручну координацію. Це підкреслює потребу в системних рішеннях для обробки внутрішніх запитів та звернень.
Підхід Intecracy Group до автоматизації внутрішніх заявок за допомогою AI фокусується на інтеграції з наявними системами управління корпоративним контентом (ECM) та системами автоматизації бізнес-процесів (BPM). Такий підхід є особливо актуальним для державного сектору та великих підприємств, де обсяги заявок та складність процесів вимагають надійних і масштабованих рішень.
Бізнес-проблема: залежність від застарілих систем документообігу
Багато організацій, особливо в державному секторі, досі використовують застарілі системи електронного документообігу, як-от Documentum або інші legacy-рішення. Ці системи, хоч і виконували свої функції в минулому, часто мають низку архітектурних обмежень:
- Обмежена функціональність: відсутність інструментів для інтелектуальної обробки документів (IDP), аналізу даних та автоматизації складних робочих процесів (workflow).
- Складність інтеграції: труднощі з підключенням нових технологій, зокрема AI, через застарілу архітектуру та відсутність сучасних API.
- Висока вартість підтримки: значні витрати на ліцензування та підтримку, що обмежує можливості для модернізації.
- Низька швидкість обробки: ручні операції та відсутність автоматизації призводять до повільної обробки заявок, що впливає на задоволеність внутрішніх замовників.
Ці фактори створюють вузькі місця, які перешкоджають ефективному використанню ресурсів.
Типова помилка: автоматизація хаотичних процесів
Поширена помилка під час впровадження AI — спроба автоматизувати наявні, але неефективні та хаотичні бізнес-процеси. Без попереднього аналізу та реінжинірингу AI лише прискорить виконання неоптимальних кроків, не приносячи очікуваного результату. На практиці це виглядає так: замість того, щоб переглянути маршрути погодження, визначити зайві етапи або усунути дублювання, компанії намагаються «накласти» AI на поточний стан справ. Результатом стає розчарування в технології та відсутність реального покращення.
Перед впровадженням будь-яких AI-рішень необхідно провести аналіз поточних процесів, ідентифікувати вузькі місця, усунути зайві кроки та стандартизувати процедури. Лише після цього можна інтегрувати AI для оптимізації вже впорядкованих робочих процесів.
Практичний підхід: інтеграція AI у документообіг
В основі підходу об’єднання лежить використання платформ InBase, зокрема Megapolis.DocNet (система електронного документообігу) для ECM та Scriptum (low-code BPM-платформа на UnityBase від InBase) для управління бізнес-процесами, побудованих на фреймворку UnityBase (open-source low-code платформа, розроблена InBase).
Згідно з Microsoft Work Trend Index Annual Report, цього року вже спостерігається, що 49% розмов у Microsoft 365 Copilot підтримували когнітивну роботу, включно з аналізом, ухваленням рішень та оцінюванням. Це свідчить про потенціал AI не лише для рутинних, а й для інтелектуальних завдань. Цей потенціал використовується для:
- Автоматичної класифікації та маршрутизації документів: AI аналізує зміст вхідних заявок, визначає їхній тип та автоматично направляє до відповідного виконавця або відділу.
- Вилучення ключових даних: автоматичне розпізнавання та вилучення інформації з документів (ПІБ, адреси, номери документів, суми) для подальшої обробки та заповнення форм.
- Генерації відповідей та шаблонів: AI пропонує чернетки відповідей на типові запити або генерує стандартні документи на основі вилучених даних.
- Моніторингу та аналізу процесів: виявлення аномалій у процесах, прогнозування затримок та надання рекомендацій для оптимізації.
Інтеграція AI з Megapolis.DocNet дає змогу розширити можливості системи, а завдяки Scriptum AI може бути вбудований безпосередньо в бізнес-процеси, автоматизуючи етапи, які раніше вимагали ручної праці.
Типовий сценарій: автоматизація обробки звернень у держсекторі
Розглянемо сценарій автоматизації обробки звернень громадян, де компанії альянсу мають значний досвід. Він демонструє, як інтеграція AI з наявними системами може підвищити ефективність та прозорість:
- Надходження звернення: громадянин подає звернення через портал, електронну пошту або фізично. Усі звернення реєструються в системі Megapolis.DocNet.
- Інтелектуальна обробка AI: AI-модуль, інтегрований із системою, аналізує текст звернення. Він класифікує його за темою (комунальні послуги, соціальний захист), вилучає ключові дані (ПІБ, адреса, суть запиту) та визначає пріоритет.
- Автоматична маршрутизація: на основі класифікації система Scriptum автоматично створює завдання та направляє звернення до відповідного відділу. Якщо звернення стосується судових питань, воно може бути інтегроване з системою еСуд (автоматизована система документообігу суду), що забезпечує єдиний інформаційний простір.
- Формування чернетки відповіді: AI генерує чернетку відповіді, використовуючи стандартні шаблони та вилучені дані, що скорочує час на її підготовку.
- Погодження та підписання: відповідальний співробітник перевіряє чернетку та погоджує її. Для надання юридичної сили використовується кваліфікований електронний підпис (КЕП) відповідно до Закону України «Про електронну ідентифікацію та електронні довірчі послуги» №2155-VIII.
- Надсилання відповіді: підписана КЕП відповідь автоматично надсилається громадянину через обраний канал зв’язку.
- Моніторинг та звітність: система забезпечує моніторинг статусу звернень, термінів виконання та формує аналітичні звіти.
Цей сценарій демонструє, як продукти InBase — Megapolis.DocNet, Scriptum та фреймворк UnityBase — у поєднанні з AI можуть створити цілісну систему обробки заявок, забезпечуючи відповідність українському законодавству.
Ключові компоненти успішної автоматизації
Успішна автоматизація заявок за допомогою AI вимагає не лише технологічних рішень, а й системного підходу до управління та впровадження:
- Зрілість процесів: критично важливо мати чітко визначені та оптимізовані бізнес-процеси. AI працює найкраще, коли його інтегрують у структуровані робочі процеси.
- Якість даних: ефективність AI безпосередньо залежить від якості та обсягу даних, на яких він навчається. Чисті, структуровані та релевантні дані є основою для точної роботи.
- Інтеграція з наявними системами: безшовна інтеграція AI-рішень з ECM, BPM, ERP та іншими корпоративними системами є запорукою успіху. Це дає змогу уникнути створення інформаційних силосів.
- Управління ризиками AI: впровадження AI вимагає ретельного управління ризиками, пов’язаними з упередженістю алгоритмів, конфіденційністю даних та безпекою. NIST AI RMF 1.0 (Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0) надає структуру для управління такими ризиками.
- Доменна специфікація AI: за прогнозом Gartner, у найближчі роки більшість GenAI-моделей, які використовують підприємства, буде domain-specific. Це означає, що AI-рішення, адаптовані до конкретної галузі, будуть значно ефективнішими за загальні моделі.
- Підтримка та навчання персоналу: організаційні фактори, як-от культура та підтримка менеджерів, відіграють суттєву роль в успішному впровадженні AI. Навчання співробітників роботі з новими інструментами є обов’язковим.
Чекліст готовності до автоматизації заявок з AI
- Проведено аналіз та реінжиніринг ключових процесів, що підлягають автоматизації?
- Визначено бізнес-цілі та KPI для автоматизації (скорочення часу обробки, зменшення кількості помилок)?
- Оцінено готовність наявної ECM-системи до інтеграції з AI-модулями?
- Розроблено політику управління ризиками AI (AI governance) відповідно до NIST AI RMF 1.0 або аналогічних стандартів?
- Визначено власників процесів та даних, відповідальних за впровадження та підтримку AI-рішень?
- Забезпечено відповідність нормативним вимогам щодо КЕП та довірчих послуг (Закон №2155-VIII)?
- Сформовано план міграції даних та навчання персоналу для роботи з новими автоматизованими системами?
Інтеграція AI в процеси обробки внутрішніх заявок — це не просто впровадження нової технології, а стратегічна зміна підходу до роботи. Завдяки досвіду та продуктам InBase, компанії альянсу допомагають організаціям пройти цей шлях, забезпечуючи ефективність, прозорість та відповідність регуляторним вимогам.