Как «Росатом» в шесть раз сократил время на трассировку документов при помощи AI-ассистента

О РАСУ

РАСУ — управляющая компания дивизиона «АСУ ТП и Электротехника» госкорпорации «Росатом», объединяющая огромный опыт атомной отрасли в области промышленной автоматизации, электротехнического оборудования, сенсорики и контрольно-измерительных приборов. Она предлагает безопасные современные решения различного уровня сложности. Довольно часто индивидуальные кейсы превращаются в универсальные, масштабируемые. Ведь, по сути, когда речь идет о рутине — проблемы у всех одни и те же.

По требованиям — без остановок

Нашего главного героя зовут «AI-ассистент по обеспечению прослеживаемости технических и контрактных требований». В кругах специалистов весь этот процесс называется одним словом — «трассировка». Как правило, она требует большого количества сил, времени и главное — скрупулезной точности. Необходимо сверить и отследить исходное (проектное) требование, а также его соответствие всем дочерним требованиям.

Набор основных документов от заказчика содержит большое число технических требований, а так называемых дочерних документов — еще больше. Так вот, необходимо сначала подготовить первоисточник документа — разобрать и проанализировать документ, то есть «атомизировать» текст на элементарные смысловые единицы и выполнить их классификацию, а затем точно проследить, трассировать требования одного документа с набором требований в других документах. Все это усложняется тем, что формулировки требований могут существенно отличаться друг от друга, и простым сравнением документов здесь не обойдешься. Кроме того, возникают риски пропустить какое-либо требование и не выполнить договор с заказчиком.

Решение предложили неординарное — разработать единый продукт, осуществляющий все эти операции внутри, без необходимости использования таких программных продуктов, как MS Excel, MS VBA, Abby FineReader.

Решение

В итоге был создан AI-ассистент для автоматизированной трассировки требований с применением современных технологий. Это области искусственного интеллекта (AI), такие как машинное обучение (ML) и NLP (Natural Language Processing) — инструменты обработки естественного языка, а также методы «классического» подхода к программированию. В дополнении к этому у специалистов РАСУ был в наличии большой набор документов, подготовленных ранее вручную — страссированных требований из предыдущих проектов. На основе этой «базы знаний» обучали новую ML-модель.

На начальном этапе разработки AI-Ассистента версии 1.0 ключевой задачей была апробация механизмов AI в трассировке требований. В версии AI-Ассистента 2.0 основной фокус разработки сместился на инструменты подготовки документа, а также на интеграцию с инструментами трассировки из версии 1.0. Теперь пользователь имеет возможность загрузить любой документ и автоматизированно выполнить его атомизацию и классификацию. Поддерживаются популярные входные форматы документов: docx, odt и pdf, в том числе и без текстового слоя. Причем алгоритмы атомизации и классификации — это также программные модули на базе искусственного интеллекта, только уже другие.

При этом необходимо понимать, что в документе является требованием, а что — нет. AI-ассистент помогает специалисту быстрее разобраться с этим, а затем запускает процесс трассировки. На выходе получается готовый отчёт, где требования одного документа связаны с требованиями другого, даже если формулировки отличаются. Это достигается с помощью NLP-методов анализа структуры документа и использования математических алгоритмов, которые «понимают» смысл текста. Такие методы позволяют находить связи между документами даже при разнице в их формулировках.

Итог — точность и ускорение

AI-ассистент позволяет существенно ускорить анализ документов, а также снизить риски от неучтенных или «забытых» требований. По подсчетам РАСУ, время только на трассировку документов различных форматов сокращается примерно в 6 раз, а точность работы модуля оценивается на 85%. Кроме того, сервис является самостоятельным решением для работы в закрытом контуре.

Но это еще далеко не предел. После решения небольшой задачи перед разработчиками возник новый вызов. Другой заказчик обратился примерно с таким вопросом: ну, с требованиями все понятно, а что же делать с договорами? Есть договор с заказчиком, есть договор с подрядчиком, есть дополнительное соглашение и так далее. И необходимо трассировать все эти контрактные требования. Нужно выделить из документов все обязательства, условия и финансовые события. Их также требуется отслеживать во время выполнения контракта. Специалисты РАСУ увидели в этом возможность коммерческого потенциала и пошли дальше.

Следующим шагом стал один из ведущих акселераторов России — от Фонда развития интернет-инициатив. Разработка РАСУ успешно прошла конкурсный отбор, что открыло возможность выхода продукта на открытый рынок. Уже сейчас есть запрос на реализацию пилотных проектов. Участие в акселераторе предоставило команде уникальный опыт: работа под руководством экспертов фонда, специализирующихся на выводе стартапов на рынок, дала ценные практические знания. Прямое общение с потенциальными заказчиками, пользователями и техническими специалистами позволило не только получить обратную связь, но и точнее адаптировать продукт под потребности рынка. Это взаимодействие объединило и вдохновило всю команду, мотивировав ее для дальнейшего развития проекта.