Вячеслав Соколов («БФТ-Холдинг»): Искусственный интеллект не вытеснит специалистов по закупкам, но автоматизирует рутинные задачи
Организация снабжения и закупок — ключевой процесс, обеспечивающий бесперебойную работу производства и стабильность всех служб предприятия. При грамотной настройке этого механизма сотрудники своевременно получают нужные ресурсы, не допуская их излишнего складского хранения. О том, какие стадии процесса можно передать искусственному интеллекту, какую выгоду это приносит и способен ли он полностью заместить отдел снабжения, рассказывает Вячеслав Соколов, руководитель направления департамента методологии, анализа и консалтинга «БФТ-Холдинга».
CNews: Чем объясняется сегодняшний высокий спрос на технологии искусственного интеллекта в деловой среде?
Вячеслав Соколов: Главное достоинство решений на базе ИИ заключается в их способности значительно ускорять стандартные бизнес-процедуры, которые ранее выполнялись сотрудниками вручную. Это связано с рядом причин.
Во-первых, ИИ-модели могут практически моментально анализировать колоссальные массивы данных и сравнивать различные источники. Это даёт возможность автоматизировать многие функции по обмену информацией, а также оперативно получать качественную аналитику.
Во-вторых, благодаря мощным генеративным способностям инструменты на основе ИИ могут быстро формировать новые электронные документы на основе предоставленных данных, на которых обучена модель. Например, это могут быть предзаполненные формы или учётные карточки.
В-третьих, модели искусственного интеллекта способны выполнять множество операций автономно, при этом общаясь с пользователем на естественном языке, что делает взаимодействие с ними проще и превращает сложную технологию в повседневный рабочий инструмент.
И, вероятно, ключевой фактор, способствующий популярности искусственного интеллекта в деловой среде, — это повышение его доступности как с финансовой точки зрения, так и с позиции защиты информации. В аспекте затрат — на рынке возникло множество готовых российских продуктов «из коробки» и облачных платформ (с оплатой по факту использования), которые дают возможность оперативно получить ИИ-модель с требуемыми возможностями, настроить её под конкретные нужды и запустить в рабочем режиме. Что касается безопасности — теперь можно развернуть ИИ-модель в изолированной среде, чтобы предотвратить утечку конфиденциальных сведений за её пределы.
Если ранее полноценно применять технологии ИИ были в состоянии лишь ведущие отраслевые компании, обладающие ресурсами для выполнения масштабных проектов внедрения, то сегодня такие инструменты открыты для широкого круга организаций. При грамотной организации, наличии хорошо подготовленного набора данных и чёткого представления о задачах, которые способен решить ИИ, его использование действительно способно ускорить бизнес-процессы и заложить фундамент долгосрочной стратегии роста компании.
CNews: Почему именно операции в сфере закупок эффективно автоматизируются с применением технологий искусственного интеллекта?
Вячеслав Соколов: Закупки и снабжение — это область, где сосредоточено большое количество стандартных рутинных операций, объёмных данных, требующих обработки, и внешних информационных источников, нуждающихся в анализе. К примеру, в справочниках нормативно-справочной информации (НСИ), которые служат базой для проведения закупок и к которым обращается SRM-система, содержится огромное число записей с разнообразными атрибутами. Поскольку ИИ справляется с подобными документами значительно быстрее и точнее человека, это идеальная сфера для повышения результативности работы.
Например, значительная доля обязанностей специалиста по НСИ связана с классификацией объектов: ему поступают учётные карточки с наименованием товара или услуги, и он должен определить их категорию и сущность. Для этого сотрудник в большинстве случаев просто ищет информацию в интернете — изучает каталоги или рекламные материалы на сайте производителя, а затем вносит данные в свою систему. Очевидно, что с такой задачей ИИ-агент справится намного оперативнее.
Ключевое преимущество заключается в значительном снижении ошибок, вызванных человеческим фактором, таких как: незаполнение обязательных полей, перенос некорректных данных из источника в корпоративную систему, устаревшая информация и дублирование записей в НСИ. С ростом объема корпоративных данных увеличивается и вероятность ошибок из-за усталости оператора: он может внести параметр не в ту ячейку, поставить десятичный разделитель не в том месте и так далее. Эта проблема в разной степени знакома почти всем компаниям: многие руководители в беседах с нами отмечали, что из-за некачественного ведения НСИ у них возникали ситуации, когда закупался товар, уже имевшийся на складе. Или, например, в каталогах мог фигурировать токарный станок массой 5 килограммов вместо 5 тонн. Подобные неточности порой оборачиваются серьезными финансовыми и репутационными издержками. Использование искусственного интеллекта помогает свести эти риски к минимуму.
CNews: Способен ли ИИ целиком заменить специалистов по закупкам?
Вячеслав Соколов: В масштабах всего процесса — нет, но в рамках отдельных операций — вполне. Однако и роль человека недооценивать не стоит. В вопросах методологии, проверки корректности результатов работы системы, разработки новых шаблонов или эталонных значений всегда участвует эксперт. Для него ИИ выступает помощником, а не заменой. Ведь специалист, как я уже упоминал, тратит много времени на проверку данных, поиск аналогов и информации в интернете. Освобождая сотрудника от значительной части рутины, мы позволяем ему уделять больше внимания другим направлениям и сосредоточиться на задачах, которые невозможно поручить искусственному интеллекту.
Например, при закупке стандартных крепежных элементов, расходных материалов или простого оборудования эксперт может доверить этот процесс системе и лишь проконтролировать итог. Но если компания приобретает уникальную установку, изготавливаемую по спецзаказу, или какой-либо инновационный продукт, сведения о котором отсутствуют в открытых источниках, — здесь без его личного участия не обойтись.
CNews: Какие возможности применения ИИ для повышения эффективности закупочной деятельности вы видите?
Вячеслав Соколов: Отвечая, хотелось бы выделить три сценария использования искусственного интеллекта в закупках, которые мы рассматриваем.
Первое решение — нейропомощник (чат-бот) для сервисной поддержки. Быстрое и качественное обслуживание пользователей и персонала критически важно для любого бизнеса, однако пиковые нагрузки на поддержку часто приводят к задержкам и ухудшению качества услуг. Умный помощник позволяет моментально и точно реагировать на запросы клиентов без участия живых операторов, а также способствует постоянному обучению как пользователей, так и новых сотрудников. Это углубляет их понимание возможностей системы, ускоряет адаптацию и освобождает опытных специалистов от рутинного наставничества.
Такого виртуального ассистента можно интегрировать прямо в интерфейс платформы или запустить в популярном мессенджере. В основе его работы лежит актуальная системная документация и база знаний, что гарантирует точность и уместность предоставляемых ответов. Интеллектуальный алгоритм обрабатывает вопросы, находит нужные сведения в учебных материалах и выдает рекомендации и инструкции в доступной форме.
Внедрение нейропомощника позволяет существенно разгрузить службу поддержки благодаря автоматизации обработки стандартных обращений. Сотрудники и новички получают необходимые сведения быстрее, эффективнее осваивают систему и оперативнее включаются в рабочие процессы. В результате растет удовлетворенность клиентов, сокращается время на решение вопросов и оптимизируются внутренние обучающие процедуры.
Второе решение — умный помощник для стандартных закупочных процедур. Значительный объем корпоративных закупок является регулярным и осуществляется по фиксированному графику: раз в месяц, квартал или год. При этом каждая новая процедура требует оформления с учетом действующих норм, что отнимает дополнительное время и внимание специалистов.
Для автоматизации подготовки и формирования пакета документов при повторяющихся закупках, снижения числа ошибок и ускорения процесса мы создали интеллектуальный инструмент. На основе введенных пользователем данных (позиций плана закупок, извещения, карточки уже проведенной процедуры) он автоматически генерирует новые электронные документы в системе, обновляет документацию согласно последним изменениям в законодательстве и анализирует потенциальные риски: выявляет случаи несостоявшихся торгов, проверяет соответствие ценовых предложений, предупреждает о возможных жалобах в ФАС России.
Применение интеллектуального ассистента позволяет значительно сократить время и усилия на подготовку документов, минимизировать ошибки и нарушения нормативных требований. Это также повышает прозрачность и управляемость закупок, одновременно снижая риски срывов процедур и претензий со стороны регуляторов. В итоге заказчик повышает эффективность закупочной деятельности и обеспечивает её полное соответствие правовым нормам.
Третьим решением выступает интеллектуальный инструмент для нормализации НСИ в сфере закупок. В ходе закупочной деятельности часто возникают сбои и неточности, связанные с ошибочными, неполными или плохо организованными данными. Ручная работа по категоризации и атрибуции справочной информации требует значительных усилий и глубокой экспертизы. Внедрение SRM-систем (Supplier Relationship Management — систем управления взаимоотношениями с поставщиками) зачастую требует предварительной очистки и преобразования больших массивов данных, что ведет к задержкам и остановкам в рабочих процессах. В этом контексте для оперативной нормализации НСИ могут применяться интеллектуальные средства. Их можно интегрировать в корпоративные процессы в рамках существующей методологии для автоматизации операций со справочными данными, например, для:
- классификации НСИ согласно внутренней структуре данных компании и общегосударственным классификаторам;
- умного выделения и дополнения атрибутов;
- автоматизированного выявления и корректировки ошибок;
- устранения повторяющихся записей и поиска эквивалентов с применением современных интеллектуальных алгоритмов.
Внедрение подобного инструментария позволяет значительно снизить трудовые затраты на обработку НСИ и улучшить качество данных, а также уменьшить сильную зависимость бизнеса от узкоспециализированных экспертов. В результате компания получает упорядоченные и надежные справочные данные, что способствует эффективному управлению закупками и росту общей операционной результативности.
CNews: Какие шаги необходимо предпринять для корректного запуска проекта по внедрению искусственного интеллекта в закупочную или иную бизнес-процедуру?
Вячеслав Соколов: Ключевыми шагами являются анализ бизнес-процессов с целью обнаружения рутинных операций, которые можно оптимизировать с помощью ИИ, а также подготовка информационной базы для обучения модели. Мы обычно рекомендуем клиентам начать с предпроектного анализа, в рамках которого проводятся интервью с сотрудниками, аудит бизнес-процедур, определение эталонных стандартов и методов, а также формулирование гипотез о планируемых итогах проекта.
Прежде чем переходить к полномасштабному внедрению, стоит реализовать пилотный проект, Proof of Concept, для проверки этих гипотез. Так заказчик получает конкретный практический результат, который можно сопоставить с ожиданиями. Это дает возможность удостовериться в верности выбранного пути или своевременно его скорректировать. В итоге команда заказчика начинает более осознанно оценивать потенциал применения ИИ в своей деятельности.
Параллельно в ходе пилотных проектов происходит обучение персонала — это еще один важный этап, способствующий успешной реализации инициативы.
Важно осознавать, что интеграция искусственного интеллекта часто представляет собой последовательный и продолжительный путь к автоматизации и оптимизации бизнес-процессов. Ключевой момент — смело начинать этот путь, постоянно отслеживая прогресс, анализируя рыночные тренды и выявляя перспективные направления. Такой подход позволит организации со временем решать не только стандартные, но и всё более нетривиальные задачи.
CNews: В каких ситуациях применение ИИ в закупках нецелесообразно?
Вячеслав Соколов: Искусственный интеллект не следует задействовать при работе с уникальными товарными позициями, эксклюзивными поставщиками, выпускающими продукцию под индивидуальный заказ, а также в случае чрезвычайно дорогостоящих закупок, требующих повышенного уровня контроля. Подобные сценарии как раз предполагают обязательное участие экспертов, зачастую целой группы квалифицированных специалистов.
Также стоит помнить, что ИИ раскрывает свой потенциал в полной мере при обработке значительных объёмов информации. Следовательно, если компания осуществляет стандартные закупки, но в небольшом количестве и несистематически, — вероятно, с экономической точки зрения эффективнее поручить эту задачу сотрудникам отдела закупок.
CNews: Каковы прогнозы на будущее для ИИ?
Вячеслав Соколов: Будущее применения искусственного интеллекта представляется весьма оптимистичным благодаря непрерывному развитию и совершенствованию соответствующих технологий. Это во многом обусловлено способностью ИИ, подобно человеческому разуму, к обучению. Однако в отличие от людей нейронные сети обучаются гораздо быстрее и оперируют несоизмеримо большими массивами данных. Постепенно люди смогут делегировать нейросетям выполнение задач повышенной сложности, что приведёт к росту скорости и качества работы. При этом в обозримой перспективе полная замена человека маловероятна. Это означает, что необходимо научиться грамотно и продуктивно сочетать профессионализм персонала с цифровыми решениями на базе ИИ.
Пилотные внедрения и тестирование гипотез — обязательные этапы для оценки применимости инструментов искусственного интеллекта в конкретной компании и возможности их использования в новых операционных процессах. Это длительная и системная работа, но её итогом могут стать серьёзные стратегические преимущества для бизнеса.
Очевидно, что технологии ИИ становятся всё более доступными, поэтому критически важно своевременно уловить этот тренд и активно внедрять современные цифровые инструменты, чтобы сохранить конкурентоспособность и обеспечить устойчивое развитие компании.
■ Рекламный материалerid:2W5zFGCc1RAКомпания-рекламодатель: ООО "БФТ"ИНН/ОГРН: 7706673610/1077762072497Веб-сайт: https://bft.ru/
