Как меняются системы ЭДО на старте квантового перехода

AI-агенты, интерактивные документы, VR-подписание – как современные системы электронного документооборота превращаются в «интеллектуальных ассистентов» и какие риски применения генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) в сфере ЭДО важно учитывать, рассказывает Игорь Кайбанов, аналитик СЭД компании Axenix.

Парадокс автоматизации

«Информация – новая нефть», – так сказал создатель самой успешной в мире схемы лояльности в рознице (Клайв Хамби). Но если данные – это ресурс, то документы стали их генетической структурой.

Сегодня компании сталкиваются с парадоксом высокой доли ручного труда при повышении уровня автоматизации. Только 3% работников умственного труда удовлетворены процессом обработки документов в своей компании (Nitro). 76% офисных работников тратят до трех часов в день на выполнение задач по ручному вводу данных (Zapier). 66% предприятий отметили, что испытывают трудности, особенно с одобрением и рецензированием документов (M-Files).

Одновременно 78% организаций определили растущее разнообразие, объем и скорость информации, с которой работает их бизнес, как главную проблему развития (AIIM).

При этом мировой рынок систем электронного документооборота (СЭД) оценивается в 78,3 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается, достигнет 82,11 миллиарда долларов США к 2032 году. Рост мирового рынка СЭД оценивается в 6,69% ​​CAGR с 2025 по 2032 год. Важно понимать, что 21,7% рынка систем управления документами сейчас приходится на сектор банковского дела, финансовых услуг и страхования, что составляет крупнейшую долю использования по отраслям (FBI). Российский рынок СЭД растет на 10-15% в год, а выручка крупнейших 25 вендоров в 2024 году приблизилась к 15 млрд рублей.

Автоматизация документооборота превратилась из опции в необходимость. В эпоху, когда время – самый ценный ресурс, рутинные процессы стали непозволительной роскошью. Кроме того, внедрение юридически значимого электронного документооборота сокращает количество ошибок на порядок.

Квантовый переход – эпоха AI

Эволюция систем электронного документооборота идет уже чуть больше 30 лет. За это время СЭД превратились из электронных архивов с необходимостью ручного заполнения реквизитов в гибридные платформы, оперирующие огромным объемом метаданных с участием AI.

Сервисы генеративного искусственного интеллекта стали подключаться к автоматизации рутинных операций в СЭД с 2022 года. У ряда отечественных СЭД AI-агенты уже выполняют часть рутинной работы, участвуют во встречах, проводят первичный анализ и маршрутизацию обработки документов. Более того, например, в Wildberries AI помогает анализировать запросы, предлагает товары на основе предпочтений пользователей и упрощает взаимодействие через чат-боты. AI также активно используется в маркетинге, финансах и логистике.

В 2023-24 годах произошла когнитивная революция, связанная с AI. Современные СЭД к этому моменту уже начали превращаться в «интеллектуальных ассистентов» благодаря симбиозу технологий OCR, NLP, CV. Но с приходом больших языковых моделей AI стал определяющим фактором дальнейшего развития систем автоматизации, прежде всего СЭД. Что изменилось?

• OCR (оптическое распознавание) больше не ограничивается сканированием текста. Алгоритмы, подобные тем, что использует AWS в IDP-платформах, извлекают данные даже из рукописных заметок или таблиц с погрешностью менее 2%. Например, при обработке страховых полисов в ряде ведущих страховых компаний ИИ за доли секунды анализирует 50+ полей в страховых полисах, включая подписи и печати.

• NLP (обработка естественного языка) позволяет системам понимать контекст. Вместо поиска по ключевым словам используется семантический анализ. Например, договор с фразой «сторона вправе расторгнуть» автоматически помечается как рискованный.

• Computer Vision (CV) распознаёт не только текст, но и инфографику. Например, в логистике алгоритмы YOLOv8 анализируют фото поврежденных грузов, связывая их с накладными для претензионной работы.

Уже сложилась практика IDP (Intelligent document processing), которая базово использует OCR для преобразования текста в машиночитаемый формат, а затем при помощи технологий машинного обучения интерпретирует данные, содержащиеся в документе (этот этап называется процессинг). С развитием LLM (Large language model) количество ошибок, включая галлюцинации IDP, снижается. Более того, эффективность IDP зависит от качества данных на этапе обучения больше, чем от самой LLM.

Ведущие банки используют IDP для обработки кредитных заявок. Распознавание присланных фотокопий документов и проверка данных по всем необходимым базам занимает всего несколько минут. Без участия сотрудников автоматизированную обработку проходят до 80% документов. В логистике отечественных маркетплейсов и их экосистем использование AI позволило к концу 2024 года сократить время простоев из-за ошибок в накладных примерно на четверть.

AI в СЭД теперь не просто автоматизирует работу с документами, но и строит прогнозы. Нейросети на базе Transformer-архитектур (например, BERT) анализируют историю документооборота. Теперь система управления жизненным циклом предлагает перераспределить нагрузку между специалистами заранее, а также сформировать время реакции (например, при обработке договора) в зависимости от функциональности сотрудников и особенностей документов. Более того, AI выявляет аномалии документа – контракт с нестандартными условиями оплаты тут же помечается для проверки.

Прогнозная аналитика AI определяет, какие документы потребуются в ближайшие 3 месяца, автоматически перенося остальные в холодное хранилище. Только раздельное хранение документов экономит для финансовой отрасли миллионы долларов.

Генеративные модели становятся соавторами в процессах делопроизводства. SberGPT в корпоративной версии генерирует проекты договоров на основе прецедентов, сохраняя юридическую точность при автозаполнении шаблонов. Похоже, корпоративный помощник юриста – уже не ближайшее будущее. Во всяком случае ряд вендоров еще в 2024 году тестировали AI-агентов в этой роли, интегрированных в процессы СЭД.

RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) сочетают поиск в локальных базах данных (собственных данных компании) и генерацию. Для примера, запрос «найди все договоры с ООО «СтройХолдинг» за 2023 год и составь выжимку по условиям оплаты», выполняется AI быстрее, чем может сделать самый квалифицированный помощник-человек.

В современных системах СЭД применяется мультимодальность. Например, GPT-4 Vision анализирует графики в PDF-отчетах, преобразуя их в текстовые выводы для презентаций.

Кроме этого, нейросети адаптируют рабочие пространства под роли, обеспечивая персонализацию интерфейсов. Бухгалтер видит шаблоны актов, а маркетолог – графики согласования креативов. По мере обработки конкретных видов документов AI учится подтягивать необходимый функционал и виджеты в зону активности пользователя.

При этом AI соблюдает баланс между персонализацией и безопасностью систем. В области киберзащиты алгоритмы на базе Deep Learning (например, от Darktrace) отслеживают аномалии: если документ с грифом «Секретно» вдруг отправляется на личную почту, система блокирует действие и уведомляет CISO.

Вопросы и риски

Несмотря на стремительное развитие технологий, остаются вопросы практического применения AI. Например, одна из ведущих LLM генерирует проекты писем клиентам, сохраняя корпоративный стиль, но в ряде случаев ИИ «придумывает» несуществующие нормы.

В 2023 году федеральный судья в Манхэттене уже оштрафовал двух нью-йоркских адвокатов на $5000 каждого за то, что они ссылались на выдуманные ИИ дела. В 2024 году нейросеть Midjourney случайно «подписала» договор с рекламным агентом – кейс, который теперь разбирают в Гарвардской школе права. Это не анекдот, а сигнал: традиционные методы управления документами устарели.

На конференции Digital Law 2024 обсуждался забавный кейс: если нейросеть подделала подпись директора – это хакерская атака или глюк алгоритма? Ответы неоднозначны.

Обращаясь к мировой и отечественной практике сейчас, в начале 2025 года, можно говорить о следующих вызовах:

• Авторство документов. В США уже зарегистрирован прецедент: Midjourney сгенерировал коммерческое предложение, идентичное тексту конкурента. Суд признал нарушение авторских прав, но штраф выплатила компания, а не разработчик алгоритма.

• Дискриминация в NLP. Система HR-документооборота одного из операторов связи в 2023 году автоматически отклонила резюме со словами «декрет» и «инвалидность».

• Конфиденциальность. Federated Learning – это метод машинного обучения, при котором модель обучается на данных, распределённых между множеством устройств или серверов. Таким образом, LLM использует данные клиентов без передачи их на серверы.

Будущее: от автономных систем к VR-подписанию

Как отметил CEO DocuSign Дэн Шпрунг: «Будущее – не в том, чтобы быстрее подписывать бумаги, а в том, чтобы вообще избежать их создания».

77% предприятий масштабируют и ускоряют внедрение программного обеспечения для управления документами и цифровых технологий в целом. Они считают это критически важным для повышения эффективности процессов и увеличения прибыли (Baker & McKenzie).

К началу 2025 года генеративный интеллект создает договоры на основе шаблонов за несколько секунд, системы распознавания идентифицируют рукописные подписи с высокой точностью, прогнозная аналитика определяет риски работы с документами и распределяет задачи между сотрудниками, AI-агенты в разных ролях выступают участниками обработки документов и в их обсуждении.

По озвученным прогнозам к концу 2025 года отечественный AI в СЭД будет:

• вести переговоры (черновой вариант письма контрагенту на основе истории взаимодействий);

• составлять протоколы совещаний в реальном времени, выделяя задачи для каждого участника;

• автоматически обновлять регламенты при изменениях в законодательстве.

Gartner показывает генеративный ИИ в своем Hype Cycle ™ для искусственного интеллекта с 2020 года – в одном из их последних исследований говорится, что уже к 2027 году 40% организаций не смогут обеспечить эффективный цифровой опыт из-за отсутствия интеллектуальной координации и управления контентом на основе искусственного интеллекта. Это означает, что искусственный интеллект возьмет на себя значимую часть функций по генерации и управлению документами.

Уже сегодня системы на базе Blockchain и AI демонстрируют фантастические возможности по самозаполнению документов. В одном из пилотных проектов СЭД автоматически генерирует условия поставки, подтягивая данные из IoT-датчиков (температура груза, сроки доставки). Если датчик фиксирует нарушение, контракт корректируется в реальном времени.

В ближайшие годы нас ждет:

• VR-подписание. Используя очки виртуальной реальности можно подписать документ, стоя у стойки бара на виртуальном пляже. Технологии превратили формальную процедуру в иммерсивный опыт. Биометрия в VR включает в себя сканирование отпечатков пальцев и анализирует паттерны движения руки при подписи, исключая подделку.

• Использование 3D-печати и голограмм. Договоры заверяют цифровыми печатями, проецируемыми в VR-пространстве. Каждая содержит скрытый NFT-маркер для проверки подлинности.

• Кросс-платформенность. Документ, подписанный в VR, можно просмотреть на смартфоне как интерактивную 3D-модель с историей изменений. Нужно иметь в виду, что такие подписи легальны в ЕС с 2023 года, но в России пока требуется дублирование ЭЦП.

Самообучаемый AI-агент для СЭД

«Секретарь будущего – это алгоритм, который читает быстрее человека и не просит кофе», – пожалуй, в этой шутке осталась совсем небольшая доля шутки. Уже сейчас, в начале 2025 года, можно утверждать, что СЭД стали «цифровыми коллегами» – предупреждают о рисках, генерируют идеи и учатся на ошибках.

Как отмечает CTO ABBYY, через 5 лет 80% решений в документообороте будут приниматься с участием искусственного интеллекта, но финальное слово останется за человеком. В то же время Gartner предупреждает, уже к 2028 году 40% ИТ-директоров потребуют наличия «хранителей», которые смогут автономно отслеживать, контролировать или сдерживать результаты действий ИИ- агентов, а к 2029 году 10% советов директоров по всему миру будут использовать ИИ для оспаривания решений руководства, имеющих существенное значение для их бизнеса.

AI не заменит людей, но будет участвовать в диалоге и перераспределит роли участников бизнес-процесса, освобождая время для стратегических задач. Следующий шаг в будущее – интеграция с метавселенными и нейроинтерфейсами, где мысленные команды («найти и проверить договор с Siemens за 2030 г.») будут выполняться без клавиатуры.