Рамиль Ахметшин, Татнефть: «Роботизированные решения освобождают нас от рутинной работы»

Справка о компании: Татнефть – одна из крупнейших российских вертикально-интегрированных компаний, в составе которой динамично развиваются нефтегазодобыча, нефтепереработка, нефтегазохимия, шинный бизнес, сеть АЗС, композитный кластер, электроэнергетика, разработка и производство оборудования для нефтегазовой отрасли и блок сервисных структур.

Наша ИТ-архитектура

Прежде чем говорить об использовании искусственного интеллекта, я бы хотел вкратце рассказать об архитектуре и последовательности применяемых в компании ИТ-решений, которые напрямую влияют на внедрение ИИ.

Согласно требованиям законодательства, любой факт хозяйственной жизни (ФХЖ) предприятия оформляется документально. Документ может быть оформлен как в электронном, так и в бумажном виде. Он проходит процедуру согласования и подписания, оцифровки (если речь идет о документе на бумажном носителе), а далее подписанный юридически значимый (ЮЗ) документ регистрируется в электронном хранилище документов (ЭХД). В ЭХД хранятся 100% всех документов.

С момента регистрации документа в ЭХД начинается следующий этап, когда данный ЮЗ документ (с сохранением ссылки на карточку этого документа в ЭХД) отражается в учетной системе предприятия. Вместе с тем открываются возможности для отражения данных событий в производственных и прочих системах предприятия, чем мы и пользуемся. Это типовое архитектурное решение по всем фактам хозяйственной жизни, когда все события оформляются документально, и далее для решения задач отражаются в различных транзакционных ИТ-системах. При этом ИТ-системы ссылаются на карточку подписанного документа в ЭХД как основание регистрируемых событий.

Но на этом архитектура ИТ-решения не заканчивается. Одно дело регистрировать события в различных ИТ-системах (в том числе в учетных), и другое дело использовать данные для решения как функциональных, должностных, так и управленческих бизнес-задач. Пользоваться такими решениями могут как внешние, в лице регулятора, государственных органов, акционеров, так и внутренние потребители Компании. Для этих целей в триаде ИТ-систем Компании есть корпоративный банк данных («Озеро данных»), построенный на базе системы бизнес-аналитики (BI). Это логически структурированная система связанных исходных и агрегированных данных из различных ИТ-систем, которая используется для решения любых прикладных задач, как на оперативном, так и на тактическом и стратегическом уровнях управления Компании. Данный подход имеет большое количество преимуществ, среди которых возможность грамотно распределять мощности различных ИТ ресурсов Компании: транзакционных систем – на обеспечение непрерывного ручного ввода или автоматической регистрации всех событий, а систем бизнес-аналитики – на анализ и обработку больших массивов данных для формирования всей системы отчетности, решения прикладных задач, а также выполнения сложных аналитических задач с применением ИИ.

Задачи, которые решает искусственный интеллект в режиме реального времени

ИИ применяется во многих областях деятельности Компании. В данном случае речь идет об использовании ИИ в области электронного документооборота, учетных функций и решении прикладных задач в BI-системе.

Под искусственным интеллектом в ЭДО мы подразумеваем настроенные автоматизированные процедуры, работающие с потоком входящих и исходящих документов. Например, ИИ автоматически проверяет наличие в документе обязательных и дополнительных реквизитов, правильность выбора формата документов и их заполнения. Если какая-то информация от контрагента поступила некорректно (входящие документы), либо проблемы на стороне нашей Компании (исходящие или внутренние документы), то документ отклоняется и возвращается контрагенту на доработку, либо система информирует внутреннего сотрудника об отклонениях в документе и показывает, что необходимо скорректировать. ИИ по определенному набору параметров умеет автоматически отправлять документ по типовому маршруту согласования, которых в компании несколько тысяч. Это определенные настройки системы для использования возможностей ИИ. Хочу обратить внимание, что все операции по входному контролю, адресации и переадресации по маршрутам согласования и т.д. происходят без участия сотрудников. В Компанию поступает в день несколько тысяч документов, использование возможностей ИИ позволяет выявить резервы и снизить потери.

Одним из примеров сложного решения, где применяется ИИ, является правило 1/30. При поступлении электронного документа на согласование в ЭДО каждый документ включается в автоматический мониторинг жизненного цикла документа (ЖЦД): ИИ начинает проверять, запущен ли документ после успешного прохождения входного контроля по требуемому маршруту согласования. Если документ автоматически не направлен на согласование в течение одного рабочего дня, либо документ направлен, но в течение 30 дней не подписан, срабатывает правило 1/30 – документ автоматически снимается с согласования, и система информирует контрагента, что документ не согласован. Работа ИИ в части мониторинга в данном случае основана на непрерывной проверке текущего статуса, состояния и их изменений в жизненном цикле каждого документа на основе регистрации 11 стадий, их определенной последовательности и логики, нарушение которых недопустимо.

Еще одно направление, в котором мы используем возможности ИИ, – это автоматическая загрузка юридически значимого документа в учетную систему. Благодаря реализуемым в данный момент различным автоматизированным решениям ИИ отражает загруженный документ в учетной системе без участия сотрудников бизнеса и бухгалтерской службы. Для реализации этих целей разрабатываются, модифицируются и утверждаются стандартные операционные карты (СОК) каждого процесса по принципу «как должно быть». На сегодняшний день количество документов, автоматически отражаемых в учете, составляет более 15% от общего объема документооборота. И это только начало! Цели, которые мы ставим перед собой, гораздо более амбициозные и выходят за рамки привычного представления о классической модели организации учета и взаимодействия с бизнесом. И это благодаря грамотному применению в Компании различных инструментов ИИ. 

Структурированные и логически связанные в единое целое данные проходят в корпоративном банке данных (BI-система) через множество различных автоматических контролей различного уровня сложности, в том числе проверку на целостность, полноту, достоверность данных, участвуют в выявлении скрытых резервов и поиске потерь в Компании. Данный подход способствует формированию налоговой отчетности в витрине данных налогового мониторинга, а также в прикладных задачах для внутреннего и внешнего потребителя. При этом службы, осуществляющие контроль, работают уже с результатами контрольных процедур. Хочу обратить внимание на то, что данные, прошедшие один раз все виды автоматических контролей, в дальнейшем используются для реализации множества прикладных решений.

Система мониторинга эффективности применения ЭДО

Система мониторинга эффективности применения ЭДО – это ИИ-решение, которое позволяет структурированные и логически связанные в единое целое данные использовать для непрерывного мониторинга и оценки всего процесса согласования, подписания и отражения документов в учете, формировать полную статистику документооборота, а также отслеживать выполнение показателей КПЭ по срокам согласования, подписания и отражения документов в учете с ежедневным обновлением данных по более чем 50 предприятиям и десяткам тысяч документов.

Система внутренних контролей

На сегодняшний день в Компании реализовано более 1000 различных автоматизированных контрольных процедур, которые выполняются ежесуточно в ночное время. Важно не количество, а результат их выполнения. В случае возникновения отклонений от заданных параметров, система автоматически направляет уведомление причастным к этому документу сотрудникам об обнаруженных отклонениях, далее отклонения устраняются по заранее утвержденным СОК алгоритмам действий. Это помогает обеспечить предоставление корректного отчета в рамках системы внутренних контролей (СВК) и быть уверенными в релевантности данных.

Витрина данных налогового мониторинга

Единый Корпоративный банк данных используется и для взаимодействия предприятий ГК «Татнефть» с ФНС. Выстраивая систему различных решений на всех этапах формирования документа, в том числе аналитических, мы имеем дело уже с полноценными структурированными данными. Поэтому витрина данных налогового мониторинга представляет собой логическое продолжение триады ИТ-систем.

Если рассмотреть требования ФНС по реализации интеграционных сервисов и решений в витрине данных налогового мониторинга, то большая их часть основана на том, что в любой компании должно быть и должно функционировать. Не вызывает сомнения, что в любой компании должна быть функционирующая система внутренних контролей, которая является подтверждением для регулятора и государственных структур, что компания не нарушает требований законодательства и открыта к сотрудничеству. Поэтому реализация в едином корпоративным банке требований отражается на результативности и успешности решений не только витрины данных налогового мониторинга, но и остальных решений. И в этой колоссальной работе по созданию единого цифрового пространства роль реализованных инструментов ИИ сложно переоценить.

В качестве примера можно привести автоматическое выстраивание ИИ-каскадированной структуры данных от строки декларации до конкретного первичного документа. Причем сумма в строке декларации формируется на основе сумм по документам по данной строке.

Интеграция с АИС НАЛОГ-3 ФНС России

Благодаря интеграции с автоматизированной информационной системой НАЛОГ-3 автоматизировали процедуры налогового мониторинга, а также разработали 17 сервисов информационного обмена с ФНС России, за которыми стоят десятки решений ИИ как в системе ЭДО/ЭХД, так и в учетных системах. Ответы на требования ФНС через сервисы информационного обмена формируются и направляются автоматически, и сотрудники компании в этой работе не участвуют.

Примечание: информация по документам, в том числе по бумажным, полностью оцифрована, структурирована и полностью увязана в единое логическое целое. Процесс оцифровки бумажного документа, где используется человеческий труд, а не ИИ, еще имеет место быть. Но это небольшой участок работы, поскольку процент применения ЭДО в Компании 95% и более. Поэтому реализация решений ИИ в данное время осуществляется на тех участках процессов, где эффективность выявленных резервов выше.

Система формирования внутренних показателей Компании

Для формирования различных внутренних показателей Компании мы также используем единый корпоративный банк данных и универсальный конструктор настройки требуемых показателей. Фактически это инструмент ИИ, с помощью которого можно очень быстро задавать сложные алгоритмы различных расчетов и формирования любых показателей, в том числе контрольных, которые использует ИИ в своей работе. Система легко масштабируема и используется для обработки данных и формирования показателей не только из учетных систем.

На старте внедрения инструментов ИИ проектная команда еще не представляла все потенциальные возможности ИИ. Но сегодня я с уверенностью могу сказать, что ИИ может избавить и избавляет сотрудников Компании от любой рутинной работы, которая поддается алгоритмизации и роботизации. ИИ умеет анализировать, сравнивать, умеет собирать информацию, ее структурировать, выявлять отклонения и предупреждать сотрудников о результатах своей работы. При этом ИИ выполняет поставленные задачи в разы быстрее, успевает в режиме реального времени сделать то, что ни одна команда не в состоянии сделать за короткий промежуток времени, когда актуальность полученных данных имеет первостепенное значение.

Рамиль Ахметшин, заместитель главного бухгалтера, Татнефть

Комментарии