Discuss Discuss
Повстання машин поки що скасовується: три АІ-кейси від українських розробників

Повстання машин поки що скасовується: три АІ-кейси від українських розробників

Як штучний інтелект допомагає в логістиці та промисловості

Этот материал также доступен на русском языке
Повстання машин поки що скасовується: три АІ-кейси від українських розробників
Фото: depositphotos.com

2022 року штучний інтелект стане однією з найважливіших технологій та стимулюватиме більшість інновацій майже у всіх галузях промисловості, йдеться у свіжому дослідженні IEEE. У цій ніші Україна не пасе задніх. У статті Mind розповідає про три технологічні продукти з АІ, створені українськими розробниками і вже запроваджені у вітчизняних та іноземних компаніях.

Видання спільно з платформою Reactor.ua продовжує серію статей про інновації. Раніше Mind писав про цифрові рішення для промисловості, фінтеху, туризму, освіти, інновації для аграріїв, українські MedTech- та фарм-розробки, сервіс, який допомагає керувати операціями на складі онлайн, тандем дронів і всюдиходів-амфібій, технологію, що перетворює автомобіль у гаджет на колесах, і продукти для e-commerce.

AI для логістики

Повстання машин поки що скасовується: три АІ-кейси від українських розробників
Фото: Depositphotos.com

Проблема. «Штучний інтелект може асоціюватися з надскладними рішеннями та далекими від пересічного користувача проблемами, проте це абсолютно не так», – каже Head of RPA Unit компанії Ciklum Роман Михайлишин. Один із прикладів цього – розроблене його підрозділом роботизованої автоматизації процесів рішення для міжнародної логістичної компанії з центрами в Австрії та Швейцарії і представництвами в Європі, Північній Америці й Австралії. Ім'я замовника в Ciklum розкрити не можуть: дані під NDA.

Ця фірма стикнулася з доволі «побутовою» проблемою, пов’язаною з доставкою. «Кур’єри збирали накладні про доставку в паперовому вигляді. А наприкінці робочого дня сканували їх та вручну вводили дані в систему обліку. Це дозволяло компанії відстежувати статус того чи іншого замовлення. Утім, на практиці в якісний трекінг втручався людський фактор: робітники губили документи чи забували вносити їх до системи. Траплялися й курйози: курʼєр забув накладну в джинсах, які потім випрала дружина, – і після цього вже нічого не можна було прочитати», – розповідає Михайлишин.

Розв'язання. Ciklum запропонував максимально диджиталізувати процес з використанням технологій штучного інтелекту. Компанія розробила мобільний застосунок, у якому кур’єри можуть фотографувати накладні одразу після доставки. Потім алгоритм машинного навчання самостійно оцифровує ці дані, а RPA-бот вносить їх до системи обліку компанії.

«На створення продукту пішло близько 1,5 місяця – від початкового аналізу бізнес-процесів та обговорення до тестування готової версії. Із фото гарної якості AI «витягує» дані з точністю до 99,9%. Але навіть із фото зіжмаканих і потертих документів нам вдалося досягти точності в 90%. Також ми додали до застосунку прохання зробити новий знімок, якщо світлина вийшла низької якості», – пояснює Михайлишин.

Результат. У Ciklum розповідають, що на практиці це рішення на основі АІ дозволяє значно зекономити час та підвищити якість і надійність документообігу. У замовника потік таких накладних становив від 100 до 500 штук на тиждень. Враховуючи, що кожна забирала 3–5 хвилин на повну обробку та введення даних, збереження часу сягнуло майже 200 годин роботи людей на місяць – її стали виконувати роботи.

«Звільнення від подібних рутинних задач підвищило мотивацію та залученість персоналу. Для бізнесу ж рішення мінімізувало витрати через людські помилки й удосконалило комплаєнс: цифрові версії документів неможливо втратити чи пропустити. До того ж це поліпшило відносини з клієнтами та партнерами, а також пришвидшило загальний документообіг», – вважає Михайлишин.

АІ для великого бізнесу

Повстання машин поки що скасовується: три АІ-кейси від українських розробників
Фото: depositphotos.com

Проблема. «Будь-яка велика компанія працює з величезною кількістю документів і файлів, розмір яких часто вимірюється сотнями гігабайт або навіть терабайтами», – розповідає засновник, СЕО DevRain Олександр Краковецький. Для того щоб працювати з таким масивом документів, необхідна корпоративна база знань, яка відповідатиме таким вимогам:

  • повнотекстовий пошук різними мовами;
  • категоризація документів згідно з корпоративною таксономією;
  • визначення дублікатів;
  • визначення пов’язаних документів (наприклад, договір + акт + рахунок);
  • розподіл доступів до тих чи інших документів згідно з корпоративною політикою;
  • керування метаданими документів.

Розв'язання. Фахівці DevRain розробили таку корпоративну базу знань на основі Microsoft SharePoint Online з поліпшеними можливостями пошуку завдяки технологіям штучного інтелекту. «Суть нашого рішення полягає в автоматичному визначенні категорій, до яких належать ті чи інші документи, пошуку пов’язаних документів і дублікатів, зокрема нечітких. Також за допомогою автоматичного перекладу документів воно дозволяє здійснювати пошукові запити будь-якою мовою», – каже Краковецький.

Та уточнює: Microsoft SharePoint Online є одним із найпопулярніших корпоративних рішень для роботи з документами. За допомогою Microsoft Search можна здійснювати пошук за вмістом та метаданими документів. «Для розробки ми використали готові Microsoft Cognitive Services, а також натренували низку моделей на основі набору даних замовника», – пояснює СЕО DevRain.

Для кого розробляли? Клієнт DevRain – під NDA. «Замовник працює у сфері промисловості, входить до топ-10 найбільших компаній України. MVP-версія була розроблена всередині 2021 року, а повноцінна дослідна експлуатація розпочалася восени 2021-го», – уточнює Краковецький.

Попередні результати. За словами СЕО DevRain, завдяки розробленому рішенню замовник суттєво скоротив час на категоризацію документів, а також отримав можливість працювати з документами різними мовами, що було дуже важливим для компанії, яка присутня на зовнішніх ринках.

AI для водоканалів

Повстання машин поки що скасовується: три АІ-кейси від українських розробників
Фото: depositphotos.com

Проблема. «Раніше передача показників чи звернення до водоканалу потребувало багато ресурсів, оскільки дані часто оброблялися вручну. Це уповільнювало процес і збільшувало можливість людського фактора. Тому було важливо створити легкий і доступний продукт для передачі показників лічильників. При цьому зекономити зусилля та час для водоканалів», – розповідає програмний менеджер «Софтсерв – Муніципальні технології» Богдан Кідик.

Розв'язання. Ця компанія розробила для водоканалів чат-боти на основі АІ. «Вони оптимізували передачу запитів від користувачів, стали платформою для оперативної оплати послуг і швидкої комунікації як усередині, так і зовні. Користувачі можуть передати показники в кілька кліків у будь-який момент», – каже Кідик.

Та уточнює: завдяки впровадженню чат-ботів можливо запускати й інші доповнення, що поліпшуватимуть бізнес-процеси: «Наразі ми тестуємо використання АІ в системі, яким зможуть користуватися клієнти з великим обсягом даних і послуг. За кілька років функціонування чат-ботів сформувалася низка запитань від користувачів, що зустрічаються найчастіше. Вони зможуть їх писати в чати, а штучний інтелект дасть можливість моментально отримувати відповіді. Наразі триває пілотне використання двома клієнтами, адже ці запити мають свої особливості, зокрема, їх пишуть двома мовами і навіть суржиком, чого, наприклад, не буває в англомовних країнах. За 2–3 місяці зможемо поділитися результатами».

Хто використовує? Вперше чат-бот запустили у «Львівводоканалі» на початку 2020 року. Зараз «розумні» боти також є у «Чернівціводоканала», «Київводоканала» та понад 30 комунальних підприємств по всій країні.

Результат. У «Софтсерв – Муніципальні технології» розповідають, що зараз чат-ботами щомісячно користуються вже більше пів мільйона українців. «Цифрова трансформація допомогла поліпшити економічні показники комунальних підприємств та оптимізувати внутрішні процеси. Наприклад, одне підприємство змогло протягом півроку зекономити 5104,16 годин завдяки автоматизації процесу збору показників. Кількість оплат на день нарахування платежів зросла в середньому на 7%», – уточнює Кідик.

За його словами, функціонал дозволив комунальним підприємствам налагодити ефективну роботу в умовах пандемії та безпечно обслуговувати клієнтів. Число звернень за допомогою CRM зросло з 0,01% до 7,11% від загальної кількості. За допомогою чат-боту одна з гарячих ліній приймає понад 7500 звернень на день у пікові навантаження.

Стежте за актуальними новинами бізнесу та економіки у наших Telegram-каналах Mind.Live та Mind.UA