Мосбиржа запустила ИИ-ассистента для помощи бизнесу
ИИ "Московской биржи" выступает в роли помощника и позволит сотруднику, использующему MOEX Insight AI, ускорить выполнение задач до 90%. Это могут быть как рутинные обязанности, так и задачи, требующие профессиональных или экспертных знаний. Ассистент собирает информацию, анализируя экран пользователя, а взаимодействовать с ним можно как голосом, так и с помощью текстовых команд.
Илья Фомичев, руководитель направления ИИ в ООО "Симбирсофт" (SimbirSoft), считает, что "второй пилот" — это действительно первая система в российском пространстве, способная анализировать экран монитора и оказывать техподдержку в реальном времени.
Такой же точки зрения придерживается Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий ООО "БСС" (BSS). Он рассказывает, что ИИ с похожим функционалом на российском рынке до этого момента еще не было.
С другой стороны, по мнению игроков рынка называть ИИ-ассистента от "Московской биржы" первым — не вполне корректно, так как разработки их компаний уже помогают бизнесу решать внутренние задачи.
Директор департамента "Банки и финансы" ООО "Рексофт" Алексей Лебедев объясняет, что многие компании начинают экспериментировать с новыми технологиями. Публичных данных мало, но корпоративная платформа генеративного ИИ будет стандартом для финтеха и индустрии. "Мы смотрим в сторону ИИ-агентов для автоматизации части рутинных операций. Это следующий шаг", — заключил эксперт.
Илья Фомичев поясняет, что виртуальные помощники в финансовом секторе обрабатывают обращения клиентов, интегрируются в сервисы экосистем, поддерживают операционные запросы, ищут информацию, планируют и даже обучают детей финансовой грамотности.
"Инструменты для продаж на базе языковых моделей YandexGPT и GigaChat, — объясняет Илья Фомичев, — могут заполнять данные о клиентах, расшифровывать звонки и составлять коммерческие предложения. Известные российские ИТ-гиганты уже давно используют такие технологичные решения в работе", — заключил он.
Также он отмечает, что сокращение времени на выполнение задач — фактор, который сильно влияет на прибыль любой компании. "Бизнес может сэкономить сотни миллионов рублей всего за пару лет — в зависимости от объема задач, которые умный ассистент способен решить. Автоматизация процессов и сокращение времени выполнения операций (как со стороны ИИ-кластера, так и со смежных цифровых контуров в компании) значительно влияют на экономию", — прокомментировал Илья Фомичев.
Управляющий партнер ООО "Визиолоджи" (Visiology) Иван Вахмянин рассказывает, что в публичной информации о проекте приведено не так много технических деталей, так что судить об уникальности проекта очень сложно. "Однако почти все крупные российские компании ведут подобные разработки, потому что использование ИИ позволяет автоматизировать широкий спектр рутинных процессов. Общий эффект от использования ИИ в сфере управления на основе данных в России точно будет исчисляться миллиардами рублей. Для отдельно взятой компании сумма зависит от масштабов деятельности. Но чтобы подобное решение работало действительно эффективно, ИИ-агенты должны работать с корпоративными системами через готовые интерфейсы, минуя такой промежуточный элемент, как снимки экранов. Мы в Visiology уже убедились в том, что ИИ-ассистенты, получающие информацию напрямую из ERP, CRM, BI и других систем, дают наилучшие результаты с точки зрения бизнеса", — пояснил управляющий партнер "Визиолоджи".
Александр Крушинский подтверждает, что объем экономии зависит от масштаба организации: чем больше организация, тем больше можно сэкономить. "Расчет ведется исходя из расходов и уровня автоматизации. Поскольку у каждой организации разные расходы, цифры будут варьироваться," — пояснил он.
Юрий Тюрин, технический директор ООО "МД Аудит" (MD Audit, ПАО "Софтлайн") рассказал, что экономический эффект от использования ИИ наблюдается уже через один два месяца после внедрения, особенно если заказчик имеет структурированные данные и четкие процессы.
Илья Фомичев отмечал, что ИИ-ассистенты могут значительно оптимизировать рабочие задачи — и не только на 90%. "Например, аналитические ассистенты позволяют за считанные секунды извлекать нужную информацию из сотен документов и кратно ускорить ее анализ", — поясняет он.
Такого же мнения придерживается старший аналитик данных R&D-лаборатории Центра технологий кибербезопасности ГК "Солар" Марина Рябова. С помощью ИИ-ассистента можно оптимизировать трудозатраты при решении 90% рабочих задач. По мнению аналитика, такой ассистент сокращает время на поиск информации, выделяет ключевые моменты и аномалии, предлагает базовые шаблоны документов или кода, позволяя сосредоточиться на более серьезной аналитике.
С другой стороны, Алексей Лебедев полагает, что ускорение работы на 90% возможно на очень специфических, узко ограниченных задачах. Например: генерация шаблонного кода для стандартных операций на сайтах, в приложениях или базах данных, написание простых unit-тестов по четкому ТЗ, рефакторинг большого объема однотипного кода по заданному паттерну.
"Если говорить про достижение 90% на всем процессе, то это пока невозможно. Даже если мы идем в сторону встраивания ИИ в процессы и перестройки процессов по ИИ, такого эффекта не будет", — рассказал Алексей Лебедев. Технология, по его мнению, ограничена, и ее не получится применять везде. "Первые эффекты и результаты можно получать быстро, но это работает для конкретных людей – адептов технологии. Для компании в целом — это сложная история, сравнимая с цифровой трансформацией", — пояснил он.
Ефим Винокуров, директор продуктового направления ООО "Гибрид" ("Hybrid Россия"), пояснил, что ускорение выполнения задач до 90% — это слишком оптимистичный прогноз. "По оптимизации времени сотрудников 20-30% похоже на более реальные значения. В случае с нашим продуктом речь идет как раз о похожих значениях", — пояснил он.
Это подтверждает Юрий Тюрин. По его мнению, 90% могут быть справедливыми в отношении конкретных рутинных процессов, но не всей операционной деятельности. В их компании почти полностью автоматизирован фото-контроль мерчендайзинга: ИИ сравнивает фото с эталоном, возвращает на доработку и формирует задачи без участия человека, ручной труд при анализе чек-листов и контрольных проверок значительно снижен, формирование регулярных отчетов и визуализаций занимает секунды, тогда как раньше — часы.
Также информацию об ускорении рабочих процессов подтверждает генеральный директор АО "НейроСтаффинг" Руслан Гайнанов. "На основе нашего опыта, — поясняет он — внедрение ИИ-ассистента в рекрутменте позволило ускорить работу сотрудников свыше 90% — от анализа резюме до первичного взаимодействия с кандидатами".
Генеральный директор ООО "ВижнСервис" Вера Краевская поделилась наблюдением, что клиенты компании действительно экономят часы, когда используют ИИ-ассистентов. Например, руководитель проектного офиса раньше тратил до 10 часов в неделю на итоги встреч, а теперь не больше двух.
Другого мнения придерживается Иван Вахмянин. Увеличение эффективности сотрудников сильно зависит от объема рутины, которую они выполняют. "По нашим оценкам, в сфере бизнес-аналитики работа с ИИ повышает эффективность специалистов как минимум на 20%. Остальные задачи, как правило, связаны с общением, коммуникациями с коллегами и бизнес-лидерами. Максимальный уровень "ускорения" в нашей сфере на сегодняшний день может достигать 50%", — заключил он.
На счет страха сокращения персонала высказался Юрий Тюрин. "В нашем случае, — рассказал он — экономия достигается не за счет массового сокращения, а за счет повышения эффективности. Например, сокращается время на рутинный контроль, позволяя команде сосредоточиться на важных задачах, устраняются потери, связанные с просрочкой, невыставленным товаром и так далее".
Прямой финансовый эффект, по мнению Юрия Тюрина, — это совокупность микросэкономий, которые масштабируются на сеть. В крупных сетях это могут быть сотни миллионов рублей в год уже на второй-третий год использования. У некоторых клиентов уже на первый-второй год были достигнуты ощутимые результаты — например, снижение затрат на контроль до 50%, рост выручки через повышение OSA (On-Shelf Availability — показатель доступности товара на полке магазина), снижение потерь из-за просрочек.
Алексей Лебедев также считает, что сокращения штата из-за оптимизации работы не будет. "Люди эгоцентричны по природе и не позволят, чтобы их заменили какой-то машиной. Внедрение ИИ позволяет выполнять больший объем работы теми же или незначительно измененными по численности командами, либо выполнять ту же работу значительно быстрее, что и транслируется в экономию для клиента и/или повышение маржинальности для компании", — пояснил он.
Другого мнения придерживается Александр Крушинский. По его мнению, экономический эффект может быть достигнут как сокращением штата, так и увеличением прибыли за счет улучшения качества и объемов производства.
Директор по развитию продуктов ООО "Робин" (ROBIN SL Soft) Иван Мельников отметил, что значительная часть рабочего времени сотрудников уходит на поиск информации в корпоративных документах и базах данных, а также на агрегацию и перенос этих сведений между различными системами — это от 20% до 45% рабочего времени: "При этом, если их автоматизировать с помощью современных умных технологий, можно практически полностью исключить человека из этих задач. Например, можно внедрить технологию интеллектуального поиска, в основе которой лежат большие языковые модели (LLM) и корпоративная база знаний. Он позволяет сотрудникам не тратить время на самостоятельный поиск информации, а просто формулировать запросы на естественном языке и получать точные ответы".
В заключении Иван Вахмянин отметил, что только одно из пяти решений принимается с использованием инструментов бизнес-аналитики и с опорой на реальные данные, потому что формулировать запросы и готовить данные все еще трудоемко. Однако, как рассказывает он, с развитием ИИ, темпами, с которыми процесс идет сейчас, время на обработку запросов будет сокращаться, и эффект от внедрения ИИ-ассистентов в сфере аналитики ожидается огромным.
