Использование искусственного интеллекта в закупочных процедурах позволит вдвое повысить эффективность выполнения типовых задач, в 3 раза ускорить процесс согласования и минимизировать ошибки. Однако широкому внедрению инновационных инструментов мешает "магия ИИ". Об этом на форуме CFO заявил Александр Коробов, коммерческий директор "Платформа ИИ" направления Т1 ИИ (ИТ‑холдинг Т1).
До 70% рабочего времени работников службы закупок уходит на ручную проверку документации. В условиях ужесточения регуляторных требований и дефицита персонала любая неточность или задержка грозит бизнесу срывами сроков и штрафами.
ИИ уже доказал свою способность работать с массивами нестандартизированной информации. Формируя из разрозненных файлов комплекты закупочной документации, нейросеть проводит междокументарные сверки, выявляет соответствие условиям и требованиям конкретной процедуры, подсвечивает юридические, финансовые риски, противоречия, дублирование информации и многое другое.
"Когда человек работает в связке с ИИ, скорость растет кратно: операции, на которые раньше уходили 2-3 часа, теперь занимают 15 минут, и этот показатель учитывает время на перепроверку данных человеком. При этом после каждого вмешательства специалиста нейросети автоматически дообучаются и работают эффективнее", — подчеркнул Александр Коробов.
Однако, как отмечает Александр Коробов, у российского бизнеса в отдельных отраслях еще силен скепсис по отношению к ИИ. Эксперт уверен, что во многом это связано с ожиданием магии от искусственного интеллекта. Преодолеть настороженность помогает прагматичный подход.
Во‑первых, ИИ нужно рассматривать в связке "человек + ИТ-система", в которой алгоритмы выступают катализатором экспертизы, но окончательное решение остается за ответственным сотрудником. Во‑вторых, важно выстроить правильную архитектуру работы с данными с опорой на актуальную базу нормативных и внутренних документов, при необходимости с интеграцией к внешним правовым системам. В-третьих, при выстраивании сквозного процесса внедрения продуктов на базе ИИ, важно не ограничиваться каким-либо одним процессом или бизнес-функцией. Тогда можно говорить о существенной эффективности внедрения ИИ, выбирая при этом компании, обладающие глубокой экспертизой и наработанным опытом.
"Практика, которая уже применяется на рынке и помогает снизить тревожность руководителей, когда искусственный интеллект сможет быстро выявлять ошибки, находить риски и помогать принимать правильные решения, а качество настройки и дообучения моделей может быть как в зоне технологической ответственности команды, внедряющей решение, так и передаваться заказчику для самостоятельного управления и наработки внутренней экспертизы", — подчеркнул Александр Коробов.
