АО «Гринатом» – технологическая платформа для цифровизации внутренних процессов отрасли.
С 2017 года Гринатом использует технологию RPA, разрабатывая и внедряя программных роботов для автоматизации процессов бухгалтерского и налогового учета, кадрового администрирования. Роботизация процессов позволила на отдельных участках сократить ручной труд в рамках процессов до 100% и уменьшить время протекания процесса с 3-х рабочих дней до 2-х минут.
В 2018 году начинает применять нейросети и технологию машинного обучения (ML) в работе Центра поддержки пользователей – внедряется система для автоматической маршрутизации инцидентов пользователей. Сегодня более 10% обращений поступающих в Центр поддержки пользователей по ИТ-услугам маршрутизируются новой системой. При этом направление в работу обращения занимает менее 1 минуты (оператор в среднем делает за 7,7 минут) без потери качества.
Компетенции Гринатома управления исследований и разработки охватывают полный жизненный цикл ИТ-систем и цифровых решений.
RPA (Robotic Process Automation) – форма автоматизации бизнес-процессов, позволяющая передать исполнение рутинных и повторяющихся задач сотрудников компании программному роботу.
Робот:
- справляется с повторяющимися операциями быстрее сотрудника;
- не допускает ошибок;
- работает 24/7 без больничных, декрета и отпуска;
- не вносит изменения в существующие информационные систем (работает с графическим интерфейсом как пользователь).
Внедрение RPA не перестраивает имеющийся порядок работы: сотрудники замечают лишь то, что на участке, автоматизированном с помощью RPA, работа выполняется быстрее.
При замене людей на роботов не меняется принцип организации работы. Меняется исполнитель, увеличивается скорость, уменьшается количество ошибок.
Машинное обучение – класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества схожих задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме. В разрезе задач применяется индивидуальный комплексный подход, включающий в себя: анализ данных, обработка данных, статистический анализ, реализация моделей ИИ исходя из полученных результатов.
Нейронные сети – математические модели, а также их программные воплощения, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма. После разработки алгоритмов обучения итоговые модели способны использовать полученные знания в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
Компьютерное зрение – теория и технология создания программ, которые могут производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов. Как научная дисциплина, компьютерное зрение относится к теории и технологии создания искусственных систем, которые получают информацию из анализа изображений или видеопотока.
Обработка естественного языка (NLP) – применение различных методов для определения и извлечения информации из текстовых данных (писем, документов, обращений и т.д.). Поиск по шаблонам, выявление смысла и его классификация, определение эмоциональной окраски текста. Сервисы, основанные на NLP способны многократно ускорить процессы, связанные с обработкой любой текстовой информации, начиная от классификации любых запросов и заканчивая умными рекомендательными системами.
Глубокое обучение – данный метод сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей на больших объемах данных. Методы глубокого обучения в настоящее время являются передовыми для определения и классификации таких комплексных сущностей, как: идентификации объектов в изображениях и видеопотоке, а также их деталей, анализ и извлечение объектов из разного рода сигналов (например, аудиозаписей).
Контакты:
Мартыненко Александр Сергеевич
Заместитель генерального директора по ИТ АО «Гринатом»
По вопросам сотрудничества обращайтесь по телефону: +7 (499) 949-49-19 или по адресу: info@greenatom.ru
