Читать книгу "Человек + машина - Джеймс Уилсон"

Наши исследования подтвердили: очень часто искусственный интеллект помогает сотрудникам почувствовать себя людьми. Изначально рутинный характер некоторых видов работ, таких как выставление счетов, бухгалтерский учет, рассмотрение жалоб и рекламаций, обработка формуляров и планирование, сформировался под влиянием информационных технологий 1990-х — 2000-х. В те годы возможности машин были ограниченны, человек должен был постоянно корректировать их работу. HR-отдел, отдел IT-безопасности и отдел соблюдения требований регулятора — все эти подразделения используют процессы, зачастую состоящие из четко определенных повторяющихся задач. Такой была «вторая волна» оптимизации бизнеса.

В этой главе мы поговорим об инновационных совершенствованиях бизнес-процессов — данная тенденция формировалась годами, но благодаря технологическим достижениям только недавно стала доступной большинству компаний. Мы покажем, какие ключевые вопросы возникают у любого специалиста, заинтересованного во внедрении искусственного интеллекта в масштабах всей организации. Как изменится характер рутинного труда в эпоху трансформации бизнес-процессов? Какие задачи больше подходят людям, а какие — машинам? Действительно, во многих организациях сразу становятся заметны позитивные перемены, как только искусственный интеллект приходит на помощь сотрудникам, однако что будет, если переосмыслить все бизнес-процессы, адаптировав их под сверхинтеллектуальные системы? Какие продукты и услуги появятся тогда на рынке и каких темпов роста при этом удастся достичь?

Ваш офисный робот

Чтобы ответить на эти вопросы, давайте начнем со знакомого процесса: классификация и рассмотрение жалоб и претензий. Ранее значительный объем работы по сортировке клиентских жалоб приходилось выполнять вручную; такой труд настолько однообразен и утомителен, что человек просто не мог получать удовольствие от того, что делал. Так, в британской железнодорожной компании Virgin Trains команда менеджеров по работе с рекламациями занималась ознакомлением, сортировкой и распределением обращений. Такая однообразная работа утомляла сильнее любой другой, больше, чем непосредственное общение с клиентами.

Процесс «ознакомление — сортировка — распределение» четко прописан и потому отлично подходит для автоматизации. Из-за того что информация поступает в текстовом формате и является «неструктурированной» с точки зрения прикладных программ, не столь продвинутая система может столкнуться с трудностями при обработке данных. И вот тут на помощь приходит искусственный интеллект. Virgin Trains уже создала платформу машинного обучения inSTREAM с возможностью обработки естественного языка, которая способна выявлять закономерности в неструктурированных данных, анализируя корпус схожих примеров — в данном случае жалоб — и отслеживая, как менеджеры по работе с клиентами обращаются с поступающими к ним запросами.

Теперь, как только в Virgin Trains приходит жалоба, она автоматически распознается, сортируется и «трансформируется» в файл, который сотрудник может быстро просмотреть и обработать. На самые распространенные жалобы поступают автоматические ответы. Если программа «не уверена» в оценке жалобы, она помечает случай как исключительный и переадресует на рассмотрение работнику-человеку; фактически своим откликом сотрудник обновляет модель данных, имеющуюся в программе. Со временем такая обратная связь повышает надежность алгоритма. Система может обрабатывать как лаконичные, так и пространные жалобы, типичные или специфические, написанные по-английски или на других языках.

Благодаря этой новой технологии отделу по работе с рекламациями Virgin Trains удалось сократить ручную работу на 85%. На 20% также увеличился объем обрабатываемой корреспонденции, поскольку новые возможности позволили компании более активно взаимодействовать с клиентами. Ранее жалобы принимались только через сайт. Теперь можно обрабатывать обращения любого типа — по электронной почте, факсу, обычной почте или в социальных сетях[32]. (Virgin Trains — одна из многих компаний, оснастивших бэк-офис возможностями искусственного интеллекта. Дополнительные примеры приведены во врезке «Искусственный интеллект в бизнес-процессах».)

Искусственный интеллект в бизнес-процессах

В любой компании, структурном подразделении и отделе кипит невидимая постороннему глазу работа. Внедряя искусственный интеллект, компания может частично освободить сотрудников от бремени монотонных, никому не заметных задач, чтобы те могли заняться более важными вещами.

• В Goldman Sachs искусственный интеллект изучает до миллиона разных аналитических отчетов, определяя основные факторы, влияющие на цены акций[33].

• В Woodside Petroleum используется платформа Watson от IBM, позволяющая обмениваться в масштабах всей компании информацией, полученной HR-отделом, юристами и отделом геологоразведочных работ[34].

• В Huffington Post наряду с сотрудниками-модераторами работает искусственный интеллект, помечающий недопустимые комментарии, спам и оскорбительные выражения[35].

• Университет штата Аризона использует искусственный интеллект для предоставления адаптированных курсов и функций тьютора на вводных учебных программах[36].

RPA — это только начало

Система Virgin Trains — относительно продвинутое решение для автоматизации бэк-офиса, поскольку оно позволяет анализировать неструктурированные данные и адаптироваться к ним, а также справляется с массовым наплывом данных. Подобные приложения представляют собой так называемую роботизированную автоматизацию процессов (RPA). Проще говоря, RPA — это программа, которая выполняет функции виртуального офиса, беря на себя в первую очередь управляющие повторяющиеся операционные рабочие процессы. Иными словами, она автоматизирует имеющиеся процессы. Но для переосмысления процессов компаниям потребуются более совершенные технологии — то есть искусственный интеллект (см. врезку «Технологии и искусственный интеллект: как это сочетается?» в конце этой главы).