Умная роботизация AI + RPA для бухгалтера

Как победить рутину и сохранить бодрость сотрудника на работе с помощью роботов и искусственного интеллекта рассказываем в новой статье.

В эпоху, когда технологии касаются всех сфер жизни, наша современность представляет собой уникальный калейдоскоп инноваций, способных радикально изменить не только повседневные аспекты нашего существования, но и трудовую деятельность. От умных устройств и интернета вещей до искусственного интеллекта и блокчейна — эти технологические новшества обещают не только упростить обыденный быт, но и оптимизировать рабочие процессы, делая их более эффективными и продуктивными. О последнем поговорим чуть подробнее.

Большая часть рабочего дня сотрудника забита монотонными задачами, которые лишь утомляют, лишает энергии и энтузиазма. А ведь из-за этого могут пострадать другие, критично важные процессы!

Поймать этих двух зайцев («победить рутину» и сохранить бодрость сотрудника на работе) может такой хищник как RPA — роботизация процессов.

RPA — это технология роботизированной автоматизации процессов, это робот, который имитируя действия пользователя, закрывает собой скучные, однообразные задачи (формирование отчетности, выгрузка и анализ данных и другие, ограничиваться можно фантазией человека и техническими лимитами, которые может предоставить организация). С помощью роботизации, человек может снять с себя часть нагрузки и тем самым не выгорать на работе.

В зависимости от целей и задач роботизации, в робота закладывается определенная логика, настраиваются альтернативные сценарии работы. В общем итоге мы получаем индивидуальный продукт, который закрывает все потребности сотрудника.

Но простая алгоритмизация и четкие структуры — это не предел возможностей RPA…

А что, если добавить роботу интеллект?

*не переживайте, пока обойдемся без Skynet 🙂

За последний год искусственный интеллект стал объектом активных обсуждений и громких заголовков. Ведущие IT-компании активно вводят свои продукты на рынок в этой области. Одной из наиболее известных компаний является OpenAI с ее продуктом ChatGPT. Данная технология позволяет расширить спектр навыков нашего цифрового ассистента, включая аналитические способности, обоснованные ответы на запросы и другие компетенции, которые ранее считались характерными только для живых людей.

Рассмотрим часть процесса роботизации по анализу документации, так как именно здесь основной технологией выступает GPT.

Через использован ие машинного обучения в рамках группы активностей PIX (иллюстрированных на рисунке 2), робот взаимодействует с ChatGPT. После этого робот получает полный набор документов, предназначенных для анализа. Каждый из этих документов прочитывается и затем вносится в векторную базу знаний (БЗ). В процессе занесения в БЗ документ разделяется на фрагменты, абзацы. Далее в последующем выполняется запрос к базе данных, чтобы извлечь необходимую информацию.

В данной статье мы рассмотрим применение ChatGPT в рамках роботизации бизнес-процесса по разнесению банковских выписок.

Описание процесса «Разнесение банковских выписок»

Основная проблема данного процесса состоит в том, что разнесение банковских выписок стандартным способом требует много ручной обработки, так как информация о назначении платежа вносится человеком и не имеет одной конкретной структуры. В назначении могут быть указаны основание платежа, номер договора, акта или счета, дата, сумма оплаты и т.д. Исходя из этой информации, занесение платежа может осуществляться различными способами или даже в разных системах.

Так как договориться со всеми контрагентами о единообразии текста в назначении сложно, необходимо искать другие пути оптимизации данного процесса.

Рассмотрим подробнее кейс.

В данном кейсе мы взяли рандомную выборку: несколько входящих платежных поручений и дополнительная информация, которая содержится в разделе «Назначение платежа». Для корректного разнесения платежей, обратимся к этому полю, чтобы получить ряд интересующих нас параметров:

• Номер договора
• Дата договора
• Номер счета
• Сумма
• Налог НДС
• Наименование контрагента
• ИНН

Важно понимать, что некоторые из этих пунктов могут отсутствовать в анализируемом тексте. При отработке учтем этот нюанс и настроим запись ключевого слова «Пусто» в тех случаях, когда информация отсутствует в назначении платежа.

Как видно из выборки, поле НазначениеПлатежа не стандартизировано. Если текст был бы единообразным, мы могли бы обратиться за помощью к регулярным выражениям. Регулярные выражения – это язык, используемый для работы с текстом, основанный на использовании метасимволов, задающих параметры поиска (шаблоны, маски).

Можно пойти по сложному пути и непрерывно насыщать робота масками в попытке найти тот самый паттерн, при котором все элементы текста будут получены. Однако, при нестандартизированном тексте количество таких масок сводится к бесконечности.  Как показывает практика, регулярными выражениями можно покрыть только 50-75% процентов платежей.

Или же мы можем пойти по короткому пути, воспользоваться AI и отправить запрос к ChatGPT.

На платформе PIX уже созданы активности, позволяющие напрямую отправлять API запрос к ChatGPT. Причем, в разных форматах, будь то простой запрос, или распознавание сущностей (NER), которая в нашем случае может быть очень кстати.

Стоит учитывать, что ИИ – это не панацея от всех бед, а лишь инструмент. И как для любого инструмента, для грамотного применения GPT существуют некоторые правила. Было бы странно забивать молотком дрель, чтобы получить отверстие в стене. Дрель сама прекрасно справится.

Для получения результата важно выполнить несколько пунктов:

• настроить подключение к ChatGPT (для этого на официальном сайте компании OpenAI создать учетную запись и получить API ключ)
• затем, исходя из потребностей, сформировать так называемый prompt, или запрос, который будет в себя включать
• саму задачу, которую необходимо решить
• контекст обработки данных
• и формат вывода, наиболее удобный и оптимальный для пользователя.

 «Стоит отметить, что для работы с GPT не обязательно использовать зарубежные сервисы (OpenAI), уже сегодня PIX может работать с YandexGPT и GigaChat от компании Сбер. Дополнительные активности для этих моделей можно найти на маркетплейсе PIX в свободном доступе. К тому же, мы знаем как важна достаточная защищенность данных для наших Клиентов. Иногда облачные сервисы могут не подходить под требования информационной безопасности на предприятии, но и здесь есть выход. Уже сейчас есть возможность развернуть On-Premise аналог СhatGPT локально в закрытом контуре».
 Корнев Дмитрий, Директор по развитию, PIX Robotics

В результате мы можем увидеть таблицу, в которой по каждому столбцу занесены те значения, которые ChatGPT смог получить из поля «Назначение платежа». Данные можно стандартизировать в машиночитаемый формат, если правильно дописать условия вывода в промпт.

С выходными значениями в таком формате уже намного удобнее работать, можем видеть, какая информация указана, а какая отсутствует в формулировках назначения платежей.

Результаты решения данной задачи показывают, что в сравнении с регулярными выражениями запрос к ChatGPT является более гибким и адаптивным инструментом. Интеграция ИИ в роботизацию позволяет усовершенствовать работу по анализу и обработке данных на предприятии. Как показала статистика, процент платежей разнесенных автоматически увеличивается до 90-95%.

RPA – это отличный способ высвобождения человеческих ресурсов для выполнения более творческих или управленческих функций в организации. Однако, благодаря связке RPA+AI можно получить не только максимально продуктивного, но и по-своему умного цифрового сотрудника, которому можно доверить сложные, требующие гибкой логики бизнес задачи.

Автор статьи — Ярослав Коноплев
Разработчик отдела внедрения BI и RPA

Получите бесплатную консультацию по вопросам роботизации в бухгалтерии