Человек ему не нужен: как автономные системы помогают в решении задач бизнеса

Автономные системы – широкий класс решений, включающий и самообучающееся ПО для поиска хакеров, и роботов на складе логистической компании. Их объединяет способность действовать без участия человека: принимать решения, анализировать ситуацию и адаптироваться. Уже сейчас такие решения внедряются сотнями российских компаний.

По данным Precedence Research, объем мирового рынка автономных систем (с учетом беспилотного транспорта) в 2023 г. оценивался в $3,05 млрд и, как ожидалось, достигнет примерно $13,53 млрд к 2033 г. Средний темп роста составит 14,19% в горизонте 10 лет. Рынок беспилотного транспорта отдельно компания Precedence Research оценила в $2,02 млрд. По итогам 2024 г. он должен вырасти до $2,3 млрд, а к 2034 г. достигнет $7,24 млрд.

Роботы для рутинных задач

Самый распространенный тип автономных систем – Robotic Process Automation (RPA). Это технология, которая позволяет компьютерным программам выполнять рутинные и повторяющиеся задачи, например заполнять какие-либо формы или таблицы. Они имитируют действия человека на компьютере, что обеспечивает возможность автоматизировать процессы без необходимости изменения существующих систем. RPA активно применяется во всех основных бизнес-процессах: бухгалтерском и кадровом учете, закупках, подготовке и сдаче отчетности, экономике и планировании, клиентском обслуживании.

Последние три года отмечается устойчивый рост спроса на RPA-решения, заявил генеральный директор Sherpa Robotics Константин Артемьев. «2021 год стал временем становления российских платформ. В 2022 г. мы увидели бурный рост рынка и активное импортозамещение, этот процесс на сегодняшний момент можно считать завершенным», – рассуждает Артемьев. Сегодня уже растет спрос на комплексные решения, объединяющие RPA с технологиями искусственного интеллекта, добавляет он. Например, в одном из крупных банков Sherpa Robotics реализовала проект с участием более 12 интеграторов, позволивший сэкономить более миллиона человеко-часов в год и высвободить свыше 540 сотрудников, рассказал Артемьев.

В крупной девелоперской компании за год с помощью Sherpa RPA было автоматизировано более 60 бизнес-процессов, эффект составил 8300 человеко-часов в месяц, что позволило экономить около 10 млн руб. ежемесячно, привел пример топ-менеджер.

В одном из операторов «большой четверки» внедрение RPA позволило сократить время на запуск MVP (minimum viable product, минимально жизнеспособный продукт) и интеграцию новых систем на 60%, рассказал Артемьев, не назвав компанию.

Современная RPA-платформа, обладающая наибольшей ценностью для компании, – это не только алгоритмические роботы, но и консолидированный инструмент, включающий инструменты управления организацией, рассуждает исполнительный директор по продукту RPA ROBIN компании SL Soft Павел Сергеев. «Модули искусственного интеллекта и оптического распознавания позволяют анализировать текст, классифицировать его содержание, извлекать сущности из неструктурированной информации и многое другое», – перечисляет Сергеев. Компании применяют такую синергию технологий с RPA для автоматической проверки документов по различным критериям, регистрации и обработки обращений пользователей, умного поиска по документам и информационным системам и т. п.

Большинство заказчиков ROBIN – крупнейшие компании и госструктуры России, которые автоматизируют не отдельные задачи, а сложные сквозные процессы. Например, одна из федеральных сетей АЗС с помощью RPA трансформировала бизнес-процессы в 90% своих отделов, что позволит к концу 2024 г. сэкономить несколько миллионов рублей, рассказал он.

SimbirSoft для одного из своих клиентов – сайта по продаже автомобилей – разработал автономную систему с возможностью самообучения, рассказал руководитель QA-отдела IT-компании SimbirSoft Анатолий Яковлев. Один из ее компонентов – самообучающийся алгоритм, который помогал пользователю рассчитать оптимальное соотношение цены и спроса, говорит он.

Таким образом, каждый вариант имеющихся автомобилей был проанализирован RPA и пропущен через разработанную модель. После этого пользователи, выставляя свой автомобиль на продажу, могли видеть рекомендуемую цену для авто в приложении и отслеживать изменения этой цены – алгоритм обновлял рекомендуемые цены раз в сутки. «Спустя два месяца после релиза заказчик отметил прирост комиссионной прибыли на 7%, а бонусом к этому стал приток новых пользователей», – отметил Яковлев.

С помощью RPA «Ростелеком» реализовал внутренний проект робота-рекрутера, рассказал представитель оператора. Необходимо было оптимизировать «холодный поиск» кандидатов на массовые позиции, когда рекрутер не собирает отклики на вакансию, а сам ищет подходящих людей, объяснил он.

При помощи технологий машинного обучения специалисты «Ростелекома» исследовали различные онлайн-ресурсы, которые посещают пользователи в поисках работы, изучили цифровые следы на профессиональных форумах, в блогах, чтобы автоматически извлечь ценную информацию об их интересах, навыках и знаниях. С помощью ИИ компания составила описания вакансии, разработчики учли потребности соискателей и сформулировали релевантные таргетированные предложения.

В результате удалось выстроить процесс «холодного поиска» кандидатов с помощью голосового робота, рассказал представитель оператора: от создания целевого сегмента и роботизированных коммуникаций до передачи «горячих» лидов в руки рекрутеров. Показатели оказались лучше, чем при традиционном подходе, добавил он: 9% пользователей в среднем соглашались пообщаться с рекрутером, 7% соискателей прошли собеседование, 5% кандидатов заключили договор.

Охотник на хакеров

Компании, занимающиеся кибербезопасностью, используют ИИ, чтобы автоматизировать часть своих рутинных процессов. Киберразведка с помощью ИИ позволяет предотвращать атаки до их начала. Например, участник хакерского форума продает доступ к крупной компании, а после закрывает тред сообщений.

«Все это остается в сети и попадает к нам с помощью различных парсеров, но найти среди миллионов сообщений в день «иголки», которые приведут нас к еще не произошедшему инциденту, – сложно, – говорит технический руководитель департамента управления поверхностью атаки компании F.A.C.C.T. Николай Степанов. – Поэтому приходится использовать автономные системы, способные обнаружить подозрительные сообщения без участия человека».

Искусственный интеллект хорошо умеет определять смысл сообщения и подсвечивать потенциальные признаки угрозы, но устранять ее приходится людям. В том числе специалистам приходится «внедряться» в хакерскую среду, чтобы получить доступ к нужной информации и обезвредить злоумышленников. «Пока компьютер делать этого не умеет. Как только модели научатся вести диалоги таким образом, чтобы попадать в хакерские группы, а не имитировать человека, мы шагнем в новую эру ИИ», – говорит Степанов.

Использование технологий машинного обучения в средствах защиты информации – безусловный тренд последних лет, рассуждает заместитель директора центра информационной безопасности компании «Инфосистемы Джет» Павел Волчков. В первую очередь автономные системы используются для решения задач по поиску аномалий и отсеиванию ложных срабатываний, добавляет он. Сейчас практически каждый крупный производитель средств защиты информации в той или иной мере добавляет в свои продукты модули, улучшающие обнаружение атак с помощью машинного обучения, знает эксперт.

Грузчик с ИИ

В физическом мире одной из наиболее перспективных сфер применения автономных систем является логистика. В отличие от дороги в городе, где автомобиль под управлением ИИ может попасть в сотню неожиданных ситуаций, на складе компании все более предсказуемо.

В ноябре 2024 г. компания Х5 запустила первую партию мобильных роботов-погрузчиков в распределительном центре «Пятерочки» на Новорижском шоссе в Подмосковье, писал New Retail. Они взяли на себя физически сложные и рутинные задачи. Ориентируясь на команды от собственной платформы управления складом, роботы могут обрабатывать и хранить товары. Они упаковывают, сортируют и перемещают грузы весом до 1 т самостоятельно, без участия людей, до зоны отгрузки. Это экономит время комплектовщиков и позволяет им собирать больше заказов в магазины торговой сети. Первая партия из 12 роботов уже работает в распределительном центре торговой сети «Пятерочка». Всего в центре на Новорижском шоссе планируется запуск 67 таких машин.

В планы компании также входит запуск роботов-клинеров, роботов-инвентаризаторов, систем машинного зрения (контролируют, правильно ли выполняют задачи сотрудники склада) и технологии put-by-light (световые подсказки оператору на дисплее, помогающие найти нужный товар) на основе ИИ, говорилось в сообщении компании. Компания ожидает, что инвестиции в автоматизацию окупятся в течение 4,5–7 лет.

«Роботизация позволит улучшить логистические показатели без серьезных капитальных затрат, увеличить производительность, сократить затраты на инфраструктуру и улучшить качество обслуживания клиентов», – резюмировал директор по управлению цепочками поставок торговой сети «Пятерочка» Максим Бинюков.-