Константин Герман (ЛАНИТ): «Перспективные тренды - отказ от ранее накопленных бумажных оригиналов и извлечение из бумаги существенных для бизнеса данных за счет больших языковых моделей»

– Константин, расскажите, какие современные технологии обработки документов позволяют наиболее легко отказаться от бумаги, в том числе прежде накопленных больших объемов бумажных документов? Каждая ли компания может это сделать?

– Одномоментный отказ от бумаги невозможен по многим причинам. Поэтому наибольший эффект дают гибкие подходы, позволяющие унифицировать процессы организации и сделать их независимыми от того, какой документ участвует в бизнес-процессе. И обязательно сформировать сквозные KPI, привязанные к доле документов в электронном виде. Если говорить о технологиях, то из новых я бы выделил большие языковые модели (LLM). Это на сегодня единственная технология, которая может позволить оцифровать и извлечь ключевую информацию не из выборочного количества типов документов, а практически неограниченный бумажный фонд. При этом стоимость технологии практически не увеличивается в зависимости от сложности и объема решаемой задачи. Однако полностью отказаться от прежде накопленных бумажных документов компании смогут только после изменения соответствующего законодательства.

Директор по продуктовому развитию LANIT Document Management компании ЛАНИТ Константин Герман.

Фото предоставлено компанией ЛАНИТ

– Поделитесь опытом, как из бумажных документов создать реестр и базы данных для организации цифровых сервисов?

– Это сложная тема, и каждый случай индивидуален. Но общие правила такие: всегда нужно оцифровывать бумагу на входе в организацию и проверять наличие её электронных копий при сдаче бумаги в архив. А большие языковые модели сегодня могут существенно сократить долю ручного труда в этом процессе.

На основе платформы контент-сервисов LDM мы создали продукт «Клиентское досье» для банков. Он позволяет работать как с изначально электронными документами клиентов банка, так и с электронными копиями бумажных документов с отслеживанием местоположения оригинала. Наш продукт позволяет банку перейти на работу с полностью электронным досье клиента в срок до четырех месяцев.

– А как обеспечить эффективную работу накопленных файловых архивов в рамках учетной системы? Можно ли осуществить привязку накопленных данных к учетной системе, например, бухгалтерии, как это поможет сократить затраты на обработку документов и предоставление отчетности?

– Здесь я бы обратил внимание на взаимодействие с ФНС в рамках налогового мониторинга. Предоставление витрины электронных копий бумажных документов существенно упрощает взаимодействие с регулятором.

Другой пример ‒ как раз клиентское досье банков. Многие банки накопили значительный фонд скан-образов клиентских документов на сетевых папках. При этом ФНС движется в сторону автоматических запросов клиентских документов в рамках встречных проверок.  Чтобы снизить затраты на формирование ответов ФНС и уменьшить риск штрафов, банкам потребовалось преобразовать накопленный файловый архив в структурированное досье клиента.

– Расскажите о решениях и проектах вашей компании, связанных с переводом в электронный вид больших объемов накопленных данных и их последующим использованием.

– Не обо всех проектах позволяет рассказывать NDA. Но только в банковской сфере нам удалось перевести в электронный вид несколько сот миллионов документов и существенно сократить затраты банков на обработку клиентских документов.

– Какое еще применение накопленным данным может появиться в ближайшей перспективе? Какие преимущества получат компании, которые уже сегодня решат этот вопрос?

– Если не фантазировать о далеком будущем, а смотреть на перспективу 3-5 лет, то я вижу все более тесную интеграцию данных бизнеса и государства. От такого сближения выигрывает конечный потребитель. Большая прозрачность рынка приводит к тому, что услуги становятся доступнее, а товары качественнее. Два перспективных и взаимосвязанных между собой тренда, сфокусированных на работе с уже накопленным фондом документов, ‒ это отказ от ранее накопленных бумажных оригиналов и извлечение из бумаги существенных для бизнеса данных за счет больших языковых моделей.

– Большое спасибо за беседу!