Проект

«Росатом» создал робота-закупщика

Заказчики: ТВЭЛ Росатом

Москва; Энергетика

Подрядчики: Abbyy Россия
Продукт: ABBYY FlexiCapture

Дата проекта: 2019/02 — 2019/07
Технология: СЭД - Системы потокового распознавания
подрядчики - 183
проекты - 1320
системы - 202
вендоры - 128
Технология: Big Data
подрядчики - 197
проекты - 565
системы - 223
вендоры - 183
Технология: Data Mining
подрядчики - 231
проекты - 787
системы - 274
вендоры - 193
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 178
проекты - 956
системы - 59
вендоры - 40
Технология: Робототехника
подрядчики - 248
проекты - 476
системы - 478
вендоры - 358

2019: Создание робота для закупок

12 августа 2019 года стало известно, что в Госкорпорации «Росатом» создали робота для закупок. Ожидается, что он ускорит процесс выполнения закупок и позволит свести к минимуму вероятность нарушений и злоупотреблений в этом процессе.

«
«Процесс закупок сильно регламентирован, процедура может длиться более 6 месяцев. Топливная компания Росатома как дочернее общество госкорпорации участвует в закупках по 223 федеральному закону. Есть единый отраслевой стандарт закупок, весь порядок действий представляет собой унифицированный процесс, поэтому его возможно роботизировать и внедрить элементы искусственного интеллекта, что позволит минимизировать возможность любых нарушений или злоупотреблений, сделав закупки более прозрачными и вдобавок менее трудоемкими»,

отметил Денис Калашников, руководитель направления бизнес-приложений Топливной компании «ТВЭЛ»
»

По его словам, роботы могут искать компании, у которых можно купить какой-либо товар.

«
«Грубо говоря, робот заходит на «Яндекс.Маркет», изучает предложения, делает скриншоты и сохраняет их в закупочной системе компании. По всем найденным источникам цен роботы запросят у поставщиков коммерческие предложения»,

отметил Денис Калашников, руководитель направления бизнес-приложений Топливной компании «ТВЭЛ»
»

Система распознавания текста, созданная на основе интеллектуальных технологий ABBYY, обрабатывает предложения и спецификации, а затем преобразует и загружает извлечённые из них данные в учетную систему для дальнейшего анализа и принятия решения.

«
«Роботы, созданные в ТВЭЛ, могут искать ценовые источники и собирать коммерческие предложения только для относительно простых товарных закупок. Помогать с закупкой услуг роботы пока не могут, так как у нас нет единого каталога услуг. Например, услугу по внедрению в компании искусственного интеллекта найти на «Яндекс.Маркете» не получится»,

отметил Денис Калашников, руководитель направления бизнес-приложений Топливной компании «ТВЭЛ»
»

В «ТВЭЛ» отметили, что Топливная компания совершает в год более 10 тыс. закупок, а штат специалистов, занимающихся подготовкой закупок, составляет около 180 человек. Система интеллектуальной обработки информации позволит сократить трудозатраты по формированию начальной максимальной цены закупки в 16 раз, а среднее время закупок сократится на 25%.Банковская цифровизация: ускоренное импортозамещение и переход на инновации. Обзор и рейтинг TAdviser 13.2 т

По данным на август 2019 года пилотный проект по внедрению искусственного интеллекта и программных роботов-закупщиков в Топливной компании уже даёт первые результаты: цифровые помощники находят и исправляют ошибки в технических заданиях на закупку, а также ищут источники цен, запрашивают и получают коммерческие предложения от поставщиков товаров, формируя начальную максимальную цену договора и ценовой анализ. При этом они непрерывно обучаются, становятся более умными и полезными. По мнению «ТВЭЛ», потенциал технологии высок, Топливная компания планирует начать использовать её для повышения эффективности и в других своих бизнес-процессах.

Интеллектуальные технологии применяются и в других задачах компании. Так, для повышения эффективности операционной деятельности казначейства была создана интеллектуальная система для извлечения данных из первичных бухгалтерских документов на основе платформы ABBYY FlexiCapture и технологий обработки естественного языка. Система сканирует и распознает структурированные и неструктурированные документы и извлекает из них необходимые атрибуты, которые будут переданы в учетную систему для сравнения полученного счета с условиями соответствующего договора. В 2021–2022 годах ТВЭЛ планирует сократить трудоёмкость проверки корректности платежных операций на 67%.[1]

Примечания