Российские Интеллектуальные средства управления экспертной деятельностью

Интеллектуальные средства управления экспертной деятельностью (ИСУЭД, англ. Expert Operations Management Intelligent Tools, EOM) – это комплекс программных решений и инструментов, которые используют алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для оптимизации процессов управления экспертной деятельностью. Они помогают автоматизировать сбор и анализ данных, выявлять закономерности, прогнозировать результаты и предоставлять рекомендации для принятия решений на основе анализа больших объёмов информации.

Управление экспертной деятельностью представляет собой комплекс мероприятий и процессов, направленных на организацию, координацию и контроль работы экспертов в различных областях, обеспечение эффективного использования их знаний и опыта для решения специфических задач и достижения поставленных целей. Эта деятельность включает в себя формирование экспертных групп, распределение задач, обеспечение необходимыми ресурсами и информацией, мониторинг выполнения работ, анализ результатов и выработку на их основе практических рекомендаций и решений. Ключевым аспектом является обеспечение высокого качества экспертных оценок и минимизация возможных ошибок за счёт применения структурированных методик работы и современных аналитических инструментов.

Ключевые аспекты данного процесса:

• формирование состава экспертных групп и определение их компетенций,
• разработка методик и процедур экспертной оценки,
• сбор и систематизация данных, необходимых для экспертной работы,
• организация взаимодействия между экспертами и другими участниками процесса,
• анализ полученных экспертных заключений и их верификация,
• подготовка итоговых отчётов и рекомендаций на основе экспертных данных,
• мониторинг и оценка эффективности работы экспертных групп.

В современных условиях возрастающего объёма информации и сложности решаемых задач особую роль начинают играть цифровые (программные) решения, позволяющие автоматизировать многие аспекты управления экспертной деятельностью, повысить скорость и качество анализа данных, обеспечить более точный прогноз результатов и облегчить процесс принятия обоснованных решений. Интеллектуальные средства управления экспертной деятельностью (ИСУЭД) как раз представляют собой такой класс программных продуктов, способных существенно оптимизировать и усовершенствовать процессы управления экспертной работой.

Интеллектуальные средства управления экспертной деятельностью предназначены для оптимизации и повышения эффективности процессов управления экспертной деятельностью посредством применения алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Они позволяют автоматизировать обработку и анализ значительных объёмов данных, выявлять скрытые закономерности и тренды, что способствует более точному прогнозированию результатов работы экспертов и принятию обоснованных управленческих решений.

Системы ИСУЭД обеспечивают комплексную поддержку экспертных процессов: от сбора необходимых данных до формирования рекомендаций на основе проведённого анализа. Благодаря использованию технологий искусственного интеллекта, такие системы способны адаптировать свои алгоритмы к изменяющимся условиям и новым данным, что позволяет непрерывно повышать качество и скорость принятия решений, а также снижать вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

Интеллектуальные средства управления экспертной деятельностью в основном используют следующие группы пользователей:

• крупные и средние предприятия, которым необходимо оптимизировать процессы принятия решений на основе анализа больших объёмов данных и повысить эффективность работы экспертных подразделений;
• научно-исследовательские организации, стремящиеся ускорить процесс анализа данных, выявления закономерностей и получения выводов для научных работ и разработок;
• консалтинговые компании, которым требуется инструмент для обработки клиентских данных, выявления тенденций и формирования обоснованных рекомендаций;
• государственные и муниципальные учреждения, заинтересованные в повышении эффективности управления ресурсами и оптимизации рабочих процессов на основе данных;
• образовательные учреждения, использующие системы для анализа успеваемости студентов, выявления проблемных областей в учебном процессе и оптимизации образовательных программ.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

При выборе программного продукта класса Интеллектуальные средства управления экспертной деятельностью (ИСУЭД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности компании — для малого бизнеса могут подойти более простые и гибкие решения с базовым набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с возможностью интеграции в существующую ИТ-инфраструктуру и поддержкой большого количества пользователей. Также следует проанализировать отраслевые требования и стандарты — например, в финансовом секторе критически важна высокая степень защиты данных и соответствие регулятивным нормам, в медицинской отрасли — возможность работы с конфиденциальной информацией и соблюдение требований к хранению и обработке медицинских данных. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с используемым оборудованием и программным обеспечением, требования к вычислительным ресурсам и сетевым возможностям. Необходимо также обратить внимание на функциональность системы в части алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта — важно, чтобы продукт предлагал инструменты для анализа специфических для бизнеса типов данных и поддерживал необходимые методы прогнозирования и моделирования.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой (поддержка используемых операционных систем, баз данных, корпоративных приложений);
• наличие модулей для работы с большими данными и возможности масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов информации;
• поддержка необходимых методов машинного обучения и алгоритмов искусственного интеллекта для анализа специфических данных (например, временных рядов, текстовых данных, изображений);
• уровень защиты данных и соответствие отраслевым стандартам безопасности (например, наличие шифрования, механизмов аутентификации и авторизации, журналов аудита);
• возможность интеграции с внешними системами и сервисами (например, с CRM, ERP-системами, платформами электронного документооборота);
• наличие инструментов для визуализации данных и формирования отчётов, адаптированных под потребности бизнеса;
• поддержка многопользовательского режима и возможность разграничения прав доступа;
• наличие документации, обучающих материалов и технической поддержки для пользователей и ИТ-специалистов.

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотное тестирование или оценить демоверсии нескольких продуктов, чтобы убедиться в их соответствии реальным бизнес-процессам. Также целесообразно изучить отзывы пользователей и кейсы внедрения аналогичных решений в компаниях со схожим профилем деятельности, чтобы получить представление о возможных сложностях и преимуществах использования конкретного программного продукта.

Интеллектуальные средства управления экспертной деятельностью (ИСУЭД) предоставляют ряд существенных преимуществ, способствуя повышению эффективности и качества экспертной работы за счёт применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Среди ключевых выгод использования ИСУЭД можно выделить:

• Автоматизация сбора и обработки данных. ИСУЭД позволяют автоматически собирать и обрабатывать большие объёмы данных из различных источников, что существенно сокращает время, необходимое для подготовки аналитических материалов и принятия решений.

• Повышение точности анализа. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет выявлять скрытые закономерности и тренды в данных, что повышает точность аналитических выводов и прогнозов по сравнению с традиционным ручным анализом.

• Ускорение процесса принятия решений. Благодаря быстрому анализу данных и предоставлению обоснованных рекомендаций ИСУЭД сокращают время, необходимое для принятия обоснованных управленческих решений, что особенно важно в динамичных рыночных условиях.

• Оптимизация ресурсов. Автоматизация рутинных процессов освобождает экспертов от выполнения монотонной работы, позволяя им сосредоточиться на более сложных и стратегически важных задачах, что повышает общую продуктивность работы.

• Улучшение качества экспертных оценок. ИСУЭД помогают минимизировать влияние человеческого фактора на процесс анализа данных, снижая вероятность ошибок и повышая объективность экспертных оценок.

• Расширение возможностей прогнозирования. Инструменты прогнозирования, встроенные в ИСУЭД, позволяют более точно предсказывать будущие тенденции и изменения на рынке, что помогает компаниям заранее адаптировать свои стратегии и минимизировать риски.

• Интеграция с другими системами. ИСУЭД могут быть интегрированы с существующими корпоративными информационными системами, что обеспечивает бесшовный обмен данными и повышает эффективность работы всей ИТ-инфраструктуры компании.

Для того, чтобы быть представленными на рынке Интеллектуальные средства управления экспертной деятельностью, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• автоматизация сбора данных из разнородных источников и их предобработка для дальнейшего анализа,
• применение алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей и трендов в данных,
• построение прогнозных моделей на основе исторических данных и текущих тенденций,
• генерация обоснованных рекомендаций для принятия управленческих решений на основе анализа данных,
• визуализация результатов анализа в удобной для восприятия форме, позволяющей экспертам быстро оценивать ситуацию и делать выводы.

В 2025 году на рынке интеллектуальных средств управления экспертной деятельностью (ИСУЭД) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития методов объяснимого ИИ, повышения уровня персонализации решений, расширения применения генеративных моделей, углубления интеграции с системами бизнес-аналитики и управления данными, а также роста значимости кибербезопасности и соответствия регуляторным требованиям.

• Интеграция мультимодальных данных. ИСУЭД будут активно интегрировать данные различных типов (текстовые, визуальные, аудио), что позволит создавать более комплексные и точные модели для анализа и прогнозирования экспертной деятельности.

• Объяснимый искусственный интеллект. Развитие технологий объяснимого ИИ сделает ИСУЭД более прозрачными и понятными для пользователей, что повысит доверие к рекомендациям и решениям, генерируемым системой.

• Персонализация решений. ИСУЭД будут предлагать более индивидуализированные решения, учитывающие специфику конкретной экспертной области, компании и даже отдельного пользователя, что повысит эффективность их применения.

• Генеративные модели. Расширение использования генеративных моделей (например, GPT-подобных) для создания контента, автоматизации подготовки отчётов и разработки рекомендаций на основе анализа данных.

• Интеграция с системами бизнес-аналитики. Углубление интеграции ИСУЭД с системами бизнес-аналитики и управления данными позволит обеспечить более глубокий анализ данных и улучшить качество принимаемых решений.

• Кибербезопасность и соответствие регуляторным требованиям. В условиях растущего числа киберугроз и ужесточения законодательства в области обработки данных ИСУЭД будут уделять больше внимания защите информации и соответствию нормативным требованиям.

• Развитие облачных решений. Увеличение доли облачных ИСУЭД-решений, что обеспечит более гибкую масштабируемость, снизит затраты на инфраструктуру и упростит доступ к передовым технологиям для компаний различного размера.

Россия

DataNewton, Claritech, RomDo