Общий центр
обслуживания
госкорпорации
«Росатом»

Роботизация и искусственный интеллект

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


Image_3985.jpg

Мартыненко Александр Сергеевич

Заместитель генерального директора по ИТ АО «Гринатом»

ASMartynenko@Greenatom.ru

Волковский Дмитрий Андреевич

Волковский Дмитрий Андреевич

Начальник управления исследований и разработки

DAVolkovsky@Greenatom.ru


По вопросам сотрудничества обращайтесь по телефону: +7 (499) 949-49-19 или по адресу: info@greenatom.ru 

*
*
*Текст обращения:
Введите символы с картинки:

Согласие на обработку персональных данных
*