-
526
Заявлено проектов
-
440
Опубликовано проектов
-
72
Оставлено комментариев
-
623
Количество голосов
-
44
Дней до окончания голосования
Корпоративная платформа роботизации и искусственного интеллекта
-
Руководитель проекта со стороны заказчика
Михаил Устинов
ПАО «Т Плюс»
Руководитель департамента казначейства
-
Категория
-
Номинация
-
Цели
Внедрение платформы RPA для использования в составе корпоративных информационных систем в области управления финансами;
Оптимизация трудозатрат на рутинные операции в рамках автоматизированных бизнес-процессов финансового блока;
Повышение эффективности и снижение объема человеческих ошибок при выполнении ручных операции в информационных системах Компании.
-
Сроки выполнения
январь, 2023 — декабрь, 2023 -
Год завершения проекта
2023
-
Масштаб проекта
2880 человеко-часов -
Результаты
В результате реализации проекта, были достигнуты следующие эффекты:
1.Сокращение времени обработки выписок с 60+ до 15 минут, сокращение времени на определение финансовых аналитик по банковским выпискам в 100 раз (за счет применения в процессе технологии нейронных сетей и как результат сокращение трудозатрат у бизнес-подразделений на выполнение рутинных операций до 50%;
2. Повышение точности прогнозирования финансовых аналитик на 15%;
3. Сокращение времени на формирование отчетности для принятия решений в рамках платежной функции в 4 раза;
4. Формализация и структурирование бизнес процессов;
5.Повышение вовлеченности сотрудников в апробацию новых технологий.
-
Уникальность проекта
Уникальность проекта заключается в разработке и внедрении комплексного решения по роботизации и применению технологий искусственного интеллекта полностью на импортозамещенном технологическом стеке (PIX RPA).
В рамках проекта были разработаны отраслевые подходы и методики, позволяющие использовать современные инновационные технологии в условиях жестких требований к информационной безопасности предприятий ТЭК.
Роботы и модели нейронных сетей изначально проектировались в нотации микросервисов, для обеспечения быстрой адаптации к различным процессам, учетным системам, учитывая возможность применения в других компаниях. В основные цели проекта закладывалась реализация подходов MLaaS и RPAaaS. Таким образом, реализованное решение позволяет в кратчайшие сроки, с минимальными трудозатратами и изменениями в процессах, обеспечивать тиражирование и внедрение.
-
Проект решает задачи импортозамещения
Да
-
Использованное ПО
PIX RPA: Роботизация, PIX BI: Бизнес анализ
-
Решение из каталога Global CIO
В проекте не используются решения из каталога Global CIO
-
Сложность реализации
1. Повышенные требования к точности, что требует дополнительных этапов проверки и дообучения моделей. Выявление и устранение ошибок в RPA-системе было затруднительным, особенно при сложных финансовых операциях.
2. Система RPA должна обеспечивать максимальную защиту от несанкционированного доступа. RPA система должна быть интегрирована с существующими системами и приложениями, что потребовало тщательного анализа и тестирования на безопасность.
3. Система RPA должна работать круглосуточно и без сбоев. Любая остановка системы может привести к задержкам в работе и ущербу. Поэтому, было необходимо обеспечить высокую надежность и доступность системы.
4. Большая территориальная распределенность пользователей
-
Описание
Внедрение комплексного решения по роботизации и применение технологий искусственного интеллекта полностью на импортозамещённом технологическом стеке. Создание отраслевых подходов и методик с использованием современных инновационных технологии в условиях жестких требований к информационной безопасности организации. Внедренный подход и проектирование на уровне микросервисных решений позволяет осуществлять оперативную адаптацию к различным процессам, учетным системам, а также интегрироваться и обеспечивать тиражирование во всех бизнеснаправления организации. Платформа постоянно совершенствуется и дорабатывается за счет внедренных технологий искусственного интеллекта: создаются отдельные роботы для автоматизации и структурирования переобучения нейронных сетей с целью обеспечения непрерывного повышения качества и точности прогнозирования.
В рамках проекта были автоматизированны процессы обработки банковских выписок (начиная с выгрузки выписок из банка, заканчивая распознаванием инструментами ML назначений платежей). Был создан инструмент оркестрации обращений для взаимодействия с конечными пользователями продукта. Сервис был интегрирован в корпоративную шину данных для взаимодействия с внутренними бизнес системами.
-
География проекта
- Владимирская область
- Ивановская область
- Иркутская область
- Кировская область
- Московская область
- Нижегородская область
- Оренбургская область
- Пензенская область
- Пермский край
- Республика Коми
- Республика Марий Эл
- Республика Мордовия
- Республика Удмуртия
- Республика Чувашия
- Самарская область
- Саратовская область
- Свердловская область
- Ульяновская область
-
Заказчик
ПАО «Т Плюс»
-
ИТ-поставщик
ООО «ИТ Плюс»
Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам войти в систему или зарегистрироваться.