Интеллектуальные системы работы с документами

Интеллектуальные системы работы с документами (ИСРД, англ. Intelligent Document Works Systems, IDW) – это программные решения, которые используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации процессов обработки, анализа и извлечения информации из различных типов документов.

Интеллектуальная работа с документами — это деятельность, направленная на автоматизацию и оптимизацию процессов обработки, анализа и извлечения информации из различных типов документов с применением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Она позволяет существенно повысить эффективность работы с документооборотом, сократить временные и трудовые затраты, минимизировать вероятность ошибок, связанных с ручным вводом данных, и обеспечить более глубокий анализ содержащейся в документах информации. В рамках интеллектуальной работы с документами осуществляются такие задачи, как: распознавание текста и изображений, классификация документов по заданным критериям, извлечение структурированных данных из неструктурированных источников, автоматическое заполнение форм и баз данных, выявление взаимосвязей между документами, анализ тональности и смыслового содержания текстов, проверка документов на соответствие установленным правилам и стандартам. Важную роль в реализации интеллектуальной работы с документами играют современные цифровые (программные) решения, которые обеспечивают интеграцию различных технологий и инструментов в единую систему, способную адаптироваться к изменяющимся требованиям бизнеса и масштабироваться в соответствии с ростом объёмов документооборота.

Интеллектуальные системы работы с документами предназначены для автоматизации и оптимизации процессов обработки, анализа и извлечения информации из разнообразных типов документов. Они применяют алгоритмы машинного обучения и технологии искусственного интеллекта для распознавания текста, классификации документов, извлечения структурированных данных, выявления взаимосвязей между различными документами и их фрагментами, а также для обеспечения возможности семантического поиска и анализа содержания.

Такие системы позволяют существенно повысить эффективность работы с большими объёмами документальной информации, минимизировать человеческий фактор и связанные с ним ошибки, ускорить процессы принятия решений и улучшить качество обработки данных. Они находят применение в различных сферах — от финансового сектора и государственного управления до логистики и производства, где требуется быстрая и точная обработка значительных массивов документов и извлечение из них релевантной информации для последующего анализа и использования в бизнес-процессах.

Интеллектуальные системы работы с документами в основном используют следующие группы пользователей:

• крупные и средние предприятия для автоматизации обработки больших объёмов документации, повышения эффективности бизнес-процессов и снижения количества ошибок, связанных с ручным вводом данных;
• организации в сфере финансов и банковского дела для анализа кредитных заявок, договоров и других финансовых документов, выявления рисков и мошенничества;
• юридические компании и адвокатские бюро для автоматизации поиска и анализа правовой информации, сравнения документов, выявления противоречий и потенциальных юридических рисков;
• государственные и муниципальные учреждения для цифровизации документооборота, обработки заявлений, обращений граждан и других документов, повышения прозрачности и доступности государственных услуг;
• компании в сфере логистики и транспорта для автоматизации обработки накладных, счетов-фактур, договоров и других документов, связанных с грузоперевозками и таможенным оформлением;
• медицинские учреждения и страховые компании для обработки медицинских карт, страховых полисов, заявлений на получение страховых выплат и других документов, содержащих конфиденциальную информацию.

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 из класса интеллектуальных систем работы с документами (ИСРД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность решения бизнес-задач. Прежде всего, следует проанализировать масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут быть достаточны системы с базовым набором функций и относительно невысокой стоимостью, тогда как крупным корпорациям потребуются решения с расширенными возможностями интеграции, масштабируемости и высокой производительностью. Также важно учитывать отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе и здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, что накладывает особые требования к безопасности и конфиденциальности ИСРД. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к вычислительным ресурсам и поддержке определённых форматов документов.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности системы текущим и перспективным бизнес-процессам (например, возможность автоматического извлечения данных из счетов-фактур, договоров, отчётов);
• наличие механизмов обеспечения информационной безопасности и соответствия отраслевым стандартам (например, ГОСТ, ISO, требования к защите персональных данных);
• возможности интеграции с другими корпоративными системами (ERP, CRM, системами электронного документооборота);
• масштабируемость и производительность системы в зависимости от объёма обрабатываемых документов и числа пользователей;
• поддержка различных форматов документов (PDF, DOCX, XML и др.) и возможностей оптического распознавания символов (OCR);
• наличие инструментов для обучения и настройки модели под специфические задачи компании;
• удобство пользовательского интерфейса и наличие документации/обучающих материалов для сотрудников;
• стоимость владения системой, включая лицензии, обслуживание и возможные расходы на доработку.

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотное тестирование нескольких подходящих решений, чтобы оценить их работоспособность в реальных условиях, удобство использования для конечных пользователей и эффективность решения конкретных задач. Также целесообразно обратить внимание на репутацию разработчика, наличие успешных кейсов внедрения в компаниях со схожими бизнес-процессами и уровень технической поддержки.

Интеллектуальные системы работы с документами (ИСРД) предоставляют организациям инструменты для оптимизации работы с документооборотом, снижения трудозатрат и повышения эффективности бизнес-процессов. Применение ИСРД приносит ряд преимуществ:

• Автоматизация обработки документов. ИСРД автоматически распознают и классифицируют документы, что сокращает время на их обработку и минимизирует вероятность человеческих ошибок.

• Ускорение поиска информации. Системы обеспечивают быстрый и точный поиск необходимых данных в больших объёмах документов, что повышает оперативность принятия решений.

• Извлечение структурированных данных. ИСРД позволяют извлекать ключевые данные из неструктурированных документов и преобразовывать их в формат, удобный для анализа и использования в корпоративных информационных системах.

• Повышение точности анализа. Применение алгоритмов машинного обучения позволяет проводить глубокий анализ содержания документов, выявлять закономерности и тренды, что способствует более обоснованному принятию решений.

• Оптимизация рабочих процессов. ИСРД интегрируются с другими корпоративными системами, что позволяет автоматизировать цепочки бизнес-процессов и сократить время на рутинные операции.

• Снижение затрат на документооборот. Автоматизация процессов обработки и анализа документов снижает необходимость в ручном труде, что приводит к сокращению затрат на персонал и повышению производительности.

• Улучшение контроля и аудита. Системы обеспечивают возможность отслеживания истории работы с документами, что упрощает аудит и контроль за соблюдением регламентов и нормативов.

Для того, чтобы быть представленными на рынке Интеллектуальные системы работы с документами, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• автоматическое распознавание и извлечение структурированных и неструктурированных данных из документов различных форматов, включая отсканированные изображения и PDF-файлы,
• применение алгоритмов машинного обучения для классификации документов по заданным критериям и категориям,
• возможность семантического анализа текста для понимания контекста и выявления ключевых сущностей и взаимосвязей в документах,
• функции сопоставления и верификации данных из разных документов для выявления противоречий и аномалий,
• автоматизация процессов маршрутизации и обработки документов в соответствии с бизнес-правилами и workflow-схемами.

В 2025 году на рынке интеллектуальных систем работы с документами (ИСРД) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных моделей, развития технологий обработки неструктурированных данных, повышения уровня автоматизации бизнес-процессов, расширения применения методов объяснимого ИИ, углубления интеграции с системами управления предприятием, роста спроса на решения с поддержкой низкокодового и безкодового разработки, а также усиления внимания к вопросам безопасности и конфиденциальности данных.

• Мультимодальные модели. Развитие моделей, способных одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, что позволит ИСРД более эффективно анализировать комплексные документы и извлекать из них разнородную информацию.

• Обработка неструктурированных данных. Усовершенствование алгоритмов для работы с неструктурированными данными, включая свободное текстовое содержимое, сканы документов и другие форматы, что расширит возможности ИСРД в различных отраслях.

• Автоматизация бизнес-процессов. Дальнейшая интеграция ИСРД с системами автоматизации бизнес-процессов для создания полностью автоматизированных рабочих потоков, минимизирующих участие человека в рутинных операциях с документами.

• Объяснимый ИИ. Рост спроса на ИСРД, предоставляющие понятные и обоснованные результаты работы алгоритмов, что повысит доверие пользователей к системам и облегчит их внедрение в критически важные процессы.

• Интеграция с системами управления предприятием. Углубление интеграции ИСРД с ERP, CRM и другими системами управления предприятием для обеспечения бесшовной работы с корпоративными данными и оптимизации бизнес-процессов.

• Низкокодовая и безкодовая разработка. Развитие инструментов для создания ИСРД с минимальным использованием программирования, что позволит бизнес-пользователям самостоятельно адаптировать системы под свои нужды без привлечения IT-специалистов.

• Безопасность и конфиденциальность. Усиление требований к защите данных в ИСРД, внедрение передовых криптографических методов и механизмов обеспечения конфиденциальности при обработке чувствительных документов.