Вячеслав Соколов, «БФТ-Холдинг»: ИИ не заменит закупщиков, но возьмет на себя шаблонные операции
Закупки и снабжение — важнейший процесс, от которого зависит непрерывность производства и стабильная деятельность всех подразделений компании. Если он организован грамотно, сотрудники всегда обеспечены необходимыми ресурсами, которые поступают своевременно и не задерживаются на складе. Какие этапы этого процесса можно доверить ИИ, какую пользу он приносит и готов ли полностью заменить отдел снабжения — рассказывает Вячеслав Соколов, руководитель направления департамента методологии, анализа и консалтинга «БФТ-Холдинга».
CNews: С чем связана большая востребованность технологий ИИ в бизнесе, которую мы сегодня наблюдаем?
Вячеслав Соколов: Основное преимущество инструментов на основе ИИ в том, что они способны существенно ускорить типовые бизнес-операции, которые сотрудники до этого проводили вручную. Это обусловлено несколькими факторами.
Во-первых, модели ИИ способны практически мгновенно обрабатывать огромные объемы информации и сопоставлять разные источники. Это позволяет автоматизировать многие функции обмена данными, а также предоставлять быструю и качественную аналитику.
Во-вторых, благодаря мощным генеративным возможностям ИИ-инструменты могут быстро создавать новые электронные документы на основе исходных данных, которым модель ИИ обучена. Это могут быть, например, предзаполненные шаблоны или учетные карточки.
В-третьих, ИИ-модели способны проводить многие операции автоматически, а с пользователем общаться на естественном языке, что упрощает взаимодействие с ними и превращает сложную модель в повседневный инструмент.
И, пожалуй, самое важное, что влияет на востребованность искусственного интеллекта в бизнесе — это рост его доступности как в плане стоимости, так и в плане безопасности. В плане стоимости — появилось большое количество готовых «коробочных» отечественных решений и облачных сервисов (подписка по модели pay as you go), которые позволяют быстро получить ИИ-модель с нужной функциональностью, адаптировать под свои задачи и ввести в промышленную эксплуатацию. В плане безопасности — есть возможность реализовать ИИ-модель в защищенном контуре, чтобы исключить передачу чувствительных данных вовне.
Если раньше полноценно пользоваться ИИ-технологиями могли только крупнейшие игроки в своей отрасли, способные реализовать сложный проект внедрения, то сейчас такие технологии становятся доступны многим компаниям. Если организован грамотный подход, создан качественный датасет и есть понимание задач, которые ИИ сможет решить, то тогда его применение действительно может ускорить бизнес и стать основой стратегии развития компании на долгие годы.
CNews: Почему операции закупочного процесса хорошо подходят для автоматизации с помощью технологий ИИ?
Вячеслав Соколов: Закупки и снабжение — это бизнес-процесс, в котором присутствует множество однотипных рутинных процедур, массивов данных, подлежащих обработке, и внешних источников информации, которые необходимо анализировать. Например, в справочниках нормативно-справочной информации (НСИ), основы для ведения закупок, к которой обращается SRM-система, находится огромное количество записей, которым присваиваются различные атрибуты. Поскольку ИИ обрабатывает такие документы гораздо быстрее и точнее человека, это прекрасная область, где он может повысить эффективность процессов.
Так, существенная часть работы специалиста по НСИ сводится к категоризации объектов: ему приходят учетные карточки с названием товара или услуги, и его задача — определить, к какой категории они относятся и что представляют собой. Для этого сотрудник в подавляющем большинстве случаев просто заходит в интернет и смотрит информацию в каталоге или маркетинговых материалах на сайте производителя, после чего переносит сведения к себе в систему. Очевидно, что эту работу может сделать ИИ-агент гораздо быстрее.
Очень важно, что при этом сильно сокращается количество ошибок, связанных с «человеческим фактором», например: пропуск нужных полей, внесение некорректных данных из источника в корпоративную систему, устаревшие сведения и дубликаты в НСИ. Чем больше объем корпоративных данных, тем больше риск ошибок, связанных с тем, что у оператора просто «замылился глаз» и он ошибочно внес какой-то параметр в другую ячейку, не там поставил запятую в десятичной дроби и т.д. Это проблема в той или иной мере свойственна практически всем компаниям: многие руководители, с которыми мы разговаривали, отмечали, что из-за недостаточно качественного ведения системы НСИ у них случались ситуации, когда компания закупала товар, уже имеющийся на складе. Или, условно говоря, в каталогах встречается токарный станок весом 5 кг вместо 5 тонн. Иногда такие ошибки приводят к огромным финансовым и репутационным потерям. ИИ позволяет минимизировать данные риски.
CNews: Сможет ли ИИ полностью заменить специалистов по закупкам?
Вячеслав Соколов: На уровне целого процесса — нет, но на уровне отдельных операций — может. Однако роль человека тоже не стоит преуменьшать. В части методологии, оценки корректности проделанной системой работы, создания новых шаблонов или эталонных значений всегда участвует специалист. И для него ИИ — это помощь, а не замена. Ведь эксперт, как я уже говорил, в процессе работы с мастер-данными много времени тратит на проверку, выявление аналогов, поиск информации в интернете. Освобождая человека от значительной части рутинных операций, мы даем ему возможность усилить свое участие в других направлениях и больше заниматься задачами, которые не поручить искусственному интеллекту.
Например, если речь идет о закупке типовых крепежных изделий, расходных материалов или простого оборудования, эксперт может доверить этот процесс системе и просто проконтролировать результат. Но если компания приобретает уникальную установку, изготавливаемую по индивидуальному заказу, или какой-то инновационный продукт, информации о котором нет в открытом доступе, — здесь потребуется его личное участие.
CNews: Какие возможности применения ИИ для повышения эффективности процесса закупок вы видите?
Вячеслав Соколов: Отвечая на этот вопрос, хотелось бы остановиться на трех сценариях применения ИИ в закупках, которые мы рассматриваем.
Первый — нейро-ассистент (чат-бот) поддержки. Оказание оперативной и качественной сервисной поддержки пользователей и сотрудников важно для всех компаний, однако нагрузка на службу поддержки часто распределяется неравномерно, что может приводить к нарушению сроков и снижению качества сервиса. Интеллектуальный инструмент поможет быстро и точно отвечать на вопросы пользователей без прямого участия специалистов, а также помогать в процессе непрерывного обучения пользователей и новых сотрудников, улучшая их понимание функционала системы, сокращая время адаптации и не отвлекая опытных сотрудников на обучение новичков.
Нейро-ассистент может быть встроен непосредственно в интерфейс системы или реализован на базе мессенджера. В основу работы чат-бота ложится использование актуальной документации системы и базы знаний, что позволит обеспечивать точные и релевантные ответы на запросы. Интеллектуальный алгоритм анализирует вопросы, ищет соответствующую информацию в обучающих материалах и предоставляет рекомендации и инструкции в понятной форме.
Таким образом, внедрение нейро-ассистента значительно снизит нагрузку на службу поддержки за счет автоматизации ответов на типовые вопросы. Внутренние пользователи и новые сотрудники смогут быстрее получать необходимую информацию, обучаться работе с системой и оперативно приступать к выполнению задач. Как итог — повышение лояльности клиентов, сокращение времени решения проблем, оптимизация внутренних процессов обучения.
Второй — интеллектуальный ассистент для проведения типовых закупок. Значительная часть закупок компаний носит повторяющийся характер и проводится по четко заданным циклам: ежемесячно, ежеквартально или ежегодно. При этом каждую новую процедуру необходимо оформлять с учетом актуальных норм и правил, что занимает дополнительное время и требует внимания специалистов.
Чтобы автоматизировать процесс подготовки и формирования закупочной документации для повторяющихся закупок, снизить вероятность ошибок и повысить скорость проведения закупочных процедур, мы разработали интеллектуальный инструмент. На основании исходных данных пользователя (позиции плана закупок, извещения, карточки закупки уже проведенной процедуры) он автоматически формирует новые электронные документы в системе, актуализирует документации с учетом последних изменений нормативных правовых актов, проводит анализ возможных рисков: выявляет случаи несостоявшихся процедур, анализирует соответствие ценовых предложений, предупреждает о жалобах в ФАС России.
Использование интеллектуального помощника позволит существенно сократить время и трудозатраты на подготовку документации, уменьшить количество ошибок и нарушений нормативных требований. Также это позволит повысить прозрачность и контролируемость закупок, а риски отказов и жалоб, наоборот, — снизить. В итоге заказчик улучшит эффективность закупочного процесса и обеспечит его соответствие законодательству.
Третий — интеллектуальный инструмент нормализации НСИ в закупках. В закупочных процессах регулярно возникают потери и ошибки из-за некорректных, неполных и плохо структурированных данных. Ручная категоризация и атрибутизация НСИ крайне трудоемка и требует высокой квалификации специалистов. При внедрении SRM-систем (Supplier Relationship Management — систем управления взаимодействием с поставщиками) возникает необходимость предварительной очистки и преобразования огромных объемов данных, что приводит к задержкам и простоям бизнес-процессов. В данной ситуации для быстрой нормализации НСИ можно использовать интеллектуальные инструменты. Они могут быть встроены в процессы компании в соответствии с используемой методологией для автоматизации операции по работе со справочной информацией, например, для:
- категоризации НСИ по корпоративной структуре данных и общероссийским классификаторам;
- интеллектуального выделения и обогащения атрибутов;
- автоматического контроля и исправления ошибок;
- устранения дублей и поиска аналогов с использованием продвинутых интеллектуальных алгоритмов.
Внедрение такого инструмента позволит существенно сократить трудозатраты на обработку НСИ и повысить качество данных, а также устранить жесткую зависимость бизнеса от узкопрофильных специалистов. В итоге компания получит нормализованные и качественные данные НСИ, обеспечивающие качественное управление закупками и повышение общей операционной эффективности.
CNews: Какие шаги надо выполнить, чтобы грамотно запустить проект внедрения ИИ в закупочный или любой другой процесс?
Вячеслав Соколов: Важнейшими этапами являются анализ бизнес-процессов с целью выявления типичных процедур, которые можно улучшить с помощью ИИ, а также подготовка данных для обучения модели. Мы обычно предлагаем клиентам начать с проведения предпроектного обследования, в ходе которого проводится интервьюирование специалистов, аудит бизнес-процессов, определение эталонных стандартов и подходов, ставятся гипотезы о предполагаемых результатах проекта.
Перед тем, как начинать массовое внедрение, стоит провести пилотный проект, Proof of Concept, чтобы подтвердить эти гипотезы. Таким образом заказчик получает определенный реальный результат, который можно сравнить с ожидаемым. Это позволит ему убедиться в правильности выбранного подхода или скорректировать его. В результате команда заказчика начинает более зрело оценивать возможности применения ИИ в своих процессах.
При этом в ходе пилотных проектов происходит обучение пользователей — это еще один важный этап, способствующий успешной реализации проекта.
Нужно понимать, что внедрение технологий ИИ может превратиться в планомерный, долговременный процесс автоматизации и улучшений процессов компании. Главное — не бояться входить в эту сферу, постоянно контролировать ситуацию, внимательно изучать рынок и искать новые возможности. Таким образом постепенно компания сможет закрывать не только рутинные, но и более сложные задачи.
CNews: В каком случае ИИ не стоит применять в процессе закупок?
Вячеслав Соколов: Не стоит применять ИИ в тех ситуациях, когда речь идет о каких-то уникальных позициях, эксклюзивных производителях, поставляющих товары под заказ, а также если закупка имеет очень высокую стоимость и должна быть обеспечена максимальным контролем. Такие случаи как раз требуют привлечения экспертов, иногда большой команды специалистов.
Кроме того, напомню, что применение ИИ наиболее эффективно при работе с большим массивом данных. Поэтому, если компания делает типовые закупки, но в ограниченном объеме и не регулярно, — скорее всего, экономически будет более выгодно доверить этот процесс закупщикам.
CNews: Что можно сказать про перспективы ИИ?
Вячеслав Соколов: Перспективы использования искусственного интеллекта выглядят многообещающе, так как технологии продолжают развиваться и совершенствоваться. Это связано в том числе со способностью искусственного интеллекта, по аналогии с естественным, обучаться. Но в отличие от человека нейросети делают это значительно быстрее, а объем обрабатываемых данных несравнимо больше. Постепенно человек сможет доверять нейронным сетям выполнение всё более сложных задач, а скорость и качество работы будут увеличиваться. При этом в ближайшем будущем полное замещение человека навряд ли произойдет. А это значит, что надо научиться правильно и эффективно использовать симбиоз профессионализма сотрудников и цифровых решений, основанных на ИИ-технологиях.
Пилотные проекты, проверки гипотез — это необходимые шаги для того, чтобы определить, насколько ИИ-инструменты применимы в компании и можно ли их использовать в новых процессах. Это долгая и планомерная работа, но в результате она может принести компании важные стратегические преимущества.
Очевидно, что технологии искусственного интеллекта становятся доступнее, поэтому важно вовремя «подхватить волну» и активно внедрять современные цифровые решения, чтобы не отстать от конкурентов и обеспечить развитие бизнеса.
■ Рекламаerid:2W5zFGCc1RAРекламодатель: ООО "БФТ"ИНН/ОГРН: 7706673610/1077762072497Сайт: https://bft.ru/