Использование интеллектуальных микросервисов в современных системах электронного документооборота

Современные организации активно используют СЭД для обработки и управления цифровыми документами. В связи с развитием технологий ИИ, интеллектуальные микросервисы становятся перспективным решением для расширения функциональных возможностей СЭД. Их использование в СЭД обещает значительно улучшить эффективность и качество обработки документов. Они автоматизируют процессы, улучшают обработку, увеличивают скорость и эффективность работы. Используя ИИ, они распознают, классифицируют и анализируют документы, что ускоряет и облегчает процесс обработки. Такие микросервисы также повышают безопасность и улучшают пользовательский опыт. Внедрение интеллектуальных микросервисов требует учета специфических потребностей организации и управления рисками данных. Они могут иметь ограничения и требовать оптимизации. В целом, использование интеллектуальных микросервисов представляет перспективное решение для оптимизации и автоматизации процессов обмена и управления документами в СЭД, при условии тщательного анализа требований и учета рисков. Микросервисы могут легко интегрироваться в любую СЭД, приложения и облачные сервисы как по отдельности, так и вместе. Исследование применения ИИ в СЭД является актуальной задачей в свете возможности оптимизации процессов управления документами в организациях с помощью интеллектуальных микросервисов. В статье использован аналитический подход, основанный на анализе существующей литературы и источников, чтобы рассмотреть перспективы использования интеллектуальных микросервисов в системе электронного документооборота (СЭД). Были изучены научные статьи, книги и электронные ресурсы, связанные с применением ИИ и микросервисов в управлении документами. Кроме того, был проведен анализ практических примеров исследований и внедрений интеллектуальных микросервисов в СЭД. Были изучены преимущества и недостатки такого подхода, а также рассмотрены вопросы интеграции, настройки и зависимости от качества данных.

Функциональность интеллектуальных микросервисов

Интеллектуальные микросервисы, применяемые в СЭД, обладают широким спектром функций, способствующих повышению эффективности процессов управления документами. Они обеспечивают автоматическую классификацию и категоризацию документов на основе их содержания или других признаков. С использованием алгоритмов машинного обучения, микросервисы могут определить типы документов, такие как контракты, счета-фактуры или письма. Это позволяет эффективно распределять документы между различными отделами и сотрудниками, а также облегчает маршрутизацию и управление знаниями в организации.

Интеллектуальные микросервисы также обладают способностью проверять наличие необходимых полей или подписей в документе, а также осуществлять проверку на соответствие правилам оформления. Например, они могут извлекать данные, такие как название организации, даты, суммы и другие ключевые элементы, из различных типов документов. Это упрощает процессы маршрутизации документов и управления знаниями в организации. Кроме того, интеллектуальные микросервисы обладают высокой точностью в распознавании текста и способностью извлекать данные из отсканированных документов, изображений и рукописного текста. Это упрощает редактирование, поиск и индексирование документов, значительно расширяя возможности поиска в СЭД.

Они также предоставляют возможность для автоматизированной обработки документов, такой как удаление пустых страниц, исправление орфографических ошибок и улучшение качества изображений. Например, микросервисы могут автоматически удалять пустые страницы из отсканированных документов, что упрощает их последующую обработку и архивирование.

Кроме того, интеллектуальные микросервисы способны автоматически создавать отчеты и проводить анализ данных на основе информации, содержащейся в документах. Например, они могут генерировать сводные отчеты о количестве и типах документов, сроках их обработки и других показателях. Это позволяет руководству принимать информированные решения и оптимизировать процессы управления документами в организации.

Примеры конкретных интеллектуальных микросервисов, применяемых в СЭД, включают:

• •    Abbyy FlexiCapture: Сервис автоматической классификации документов, который позволяет автоматически классифицировать и категоризировать документы на основе их содержания и других признаков, используя методы машинного обучения.

• •    Rossum Elis: Микросервис для извлечения структурированных данных из документов. Он использует нейронные сети для извлечения информации о клиентах или товарах из счетов-фактур и других документов.

• •    Google Cloud Vision OCR: Распознавание оптического текста (OCR) сервис, который предоставляет API для точного

распознавания текста с изображений и отсканированных документов на различных языках.

• •    Grammarly: Сервис для автоматической проверки и исправления орфографических ошибок, грамматики, пунктуации и стилистики текстов, включая документы. Он использует алгоритмы ИИ для обеспечения качества текстовых материалов.

• •    Microsoft Power BI: Сервис для автоматического создания отчетов и анализа данных на основе содержимого документов. Он позволяет создавать интерактивные отчеты и дашборды, используя данные из документов, для визуализации и аналитики, необходимых для принятия решений.

Это лишь некоторые примеры продуктов, демонстрирующих, как интеллектуальные микросервисы в СЭД могут улучшить процессы обработки документов, облегчить поиск информации и повысить эффективность управления документами в организации.

Архитектура интеллектуальных микросервисов

В настоящее время существует систематизация микросервисных архитектур, которая охватывает четыре поколения. Первое поколение микросервисов характеризовалось тем, что каждый сервис имел информацию о местоположении других сервисов, а обработка отказов была встроена в их исходный код. Однако с увеличением количества подобных сервисов возникли проблемы с обнаружением и вызовом необходимых служб, повторным использованием кода, обнаружением ошибок и обработкой отказов. Для преодоления этих проблем были разработаны интеллектуальные микросервисы, включающие компоненты для обнаружения и повторного использования отказоустойчивых коммуникационных библиотек. В этой модели регистрируются функции в централизованной службе обнаружения, а клиентские сервисы динамически находят и вызывают эти функции без явного указания расположения целевых служб. Вся коммуникация и обработка отказов осуществляются соответствующей коммуникационной библиотекой.

Второе поколение микросервисных архитектур внедряет стандартные сервисные посредники (sidecar). В этом случае функции коммуникации и механизмы обнаружения изолируются в отдельном sidecar-сервисе, работающем параллельно с основными микросервисами. Sidecar обеспечивает независимость от языка программирования и упрощает повторное использование коммуникационного кода в различных сервисах. Такой подход упрощает обновление и поддержку коммуникационных библиотек, а также обеспечивает мониторинг взаимодействий микросервисов.

Третье поколение микросервисных архитектур включает концепцию сервисных mesh-сетей. Эти сети предоставляют интегрированное решение для управления межсервисными коммуникациями. Sidecar-подобные функции, интегрированные в сеть, осуществляют мониторинг и управление поведением распределенного набора sidecar-сервисов. Операторы приложений получают возможность детального контроля над различными аспектами межсервисной коммуникации, включая их обнаружение, балансировку нагрузки, обеспечение отказоустойчивости, маршрутизацию сообщений и обеспечение безопасности. Это позволяет эффективно управлять сложными микросервисными архитектурами и масштабировать их.

Четвертое поколение микросервисных архитектур переносит концепцию на новый уровень, используя современные технологии FaaS (Function as a Service) и бессерверные вычисления, такие как AWS Lambda. В такой архитектуре микросервисные приложения представляют собой набор "эфемерных" функций, которые могут быть быстро созданы, обновлены, заменены и удалены по необходимости. Переход к бессерверной архитектуре значительно упрощает разработку и развертывание микросервисов.

Однако в бессерверной архитектуре возникают вопросы о необходимости коммуникационно-ориентированных технологий, таких как посредники и mesh-сети. На данный момент платформы FaaS еще не предоставляют все необходимые функции для связи и управления трафиком. Возможный сценарий включает возможности, аналогичные sidecar, которые выполняют роль посредников для взаимодействия между операциями в бессерверном приложении. Высокоуровневая функция управляющей плоскости может осуществлять мониторинг и управление поведением этих посреднических элементов, создавая новый тип сервисной (или функциональной) mesh-сети.

Таким образом, развитие архитектур интеллектуальных микросервисов проходит через эволюцию от управления местоположением сервисов до внедрения стандартных сервисных посредников, mesh-сетей и бессерверных вычислений. Эти технологии позволяют эффективно управлять коммуникацией, обеспечивать отказоустойчивость и масштабируемость микросервисных систем, упрощая разработку и обслуживание сложных приложений электронного документооборота. Способы организации и управления микросервисными архитектурами продолжают развиваться, и новые технологии, такие как бессерверные вычисления, добавляют новые возможности и гибкость в разработке и эксплуатации микросервисных систем.

Преимущества и недостатки интеллектуальных микросервисов

Современные СЭД включают использование интеллектуальных микросервисов на основе ИИ, которые основываются на технологиях машинного обучения, машинного зрения и распознавания естественного языка. Интервью с Георгием Зуевым, основателем компании "Биорг" и разработчиком платформы для оцифровки документов и распознавания изображений Beorg Smart Vision, подтверждает, что применение ИИ в системах документооборота значительно упрощает рутинные задачи.

Современное развитие технологий и внедрение ИИ в СЭД является важным аспектом современного бизнеса. Российский рынок СЭД продолжает демонстрировать устойчивый рост, и компании все больше осознают преимущества перехода от бумажного документооборота к электронному. Однако использование интеллектуальных микросервисов в СЭД может значительно упростить процессы обработки документов, сократить затраты времени и ресурсов, а также повысить эффективность взаимодействия между участниками.

Статистические данные аналитиков подтверждают, что объем электронных документов в России достиг 1,1 млрд в 2021 году и продолжает увеличиваться. [2] Спрос на электронные документы и сертификаты электронных подписей растет, и компании все больше стремятся автоматизировать рутинные задачи, связанные с документооборотом, с помощью интеллектуальные микросервисов, ведь их использование в СЭД может существенно оптимизировать рабочий процесс и улучшить производительность по сравнению с ручной обработкой документов. Вот несколько аспектов повышения производительности с помощью интеллектуальных микросервисов:

Скорость обработки: Интеллектуальные микросервисы могут обрабатывать документы гораздо быстрее, чем человек. Они способны автоматически классифицировать и категоризировать документы, извлекать информацию и выполнять другие задачи обработки данных в режиме реального времени, что ускоряет процессы обработки документов. В результате сокращается время, затрачиваемое на выполнение рутинных операций, и ускоряется весь рабочий процесс. Например, в области страхования время обработки документов может быть сокращено с 20-45 минут до 5-7 минут, а в банковской сфере — до 10-12 минут. [3]

Точность и надежность: Интеллектуальные микросервисы обладают высокой точностью и надежностью в сравнении с человеческим фактором. Они не подвержены усталости, ошибкам и отвлечениям, что снижает вероятность ошибок в обработке документов. Более того, они могут использовать алгоритмы машинного обучения для постоянного улучшения своей точности и адаптации к изменяющимся условиям. Предобученные нейросети анализируют смысловые сущности и различают различные категории документов, обеспечивая более точные результаты и снижение числа отказов или приостановок регистраций прав на недвижимость, как в случае с системой «Ева» для Росреестра. Это позволяет предотвратить потенциальные проблемы и улучшить качество документооборота.

Масштабируемость: Интеллектуальные микросервисы могут легко масштабироваться и обрабатывать большие объемы документов без ухудшения производительности. В отличие от человека, которому может потребоваться больше времени и ресурсов для обработки большого количества документов, микросервисы могут работать параллельно и эффективно обрабатывать большие потоки информации.

Снижение затрат: Автоматическая обработка документов на основе ИИ позволяет сократить затраты на ручную обработку и перенос данных в систему. Например, ручная обработка кадровых документов может обходиться около 300-400 рублей за комплект, тогда как технологии оцифровки с применением ИИ снижают эту стоимость до 120-150 рублей.

Автоматизация процессов: ИИ позволяет автоматизировать множество рутинных задач, связанных с обработкой и передачей документов. Это сокращает затраты времени и ресурсов на выполнение этих задач и позволяет сотрудникам компаний сосредоточиться на более важных и творческих аспектах своей работы. ИИ может быть обучен распознавать и классифицировать различные типы документов автоматически. Это значительно упрощает процесс сортировки и поиска документов, что повышает эффективность работы с ними.

Повышение безопасности: Использование ИИ в СЭД позволяет повысить уровень безопасности документов. Алгоритмы ИИ могут автоматически обнаруживать и предотвращать попытки мошенничества, подделки или несанкционированного доступа к документам.

Улучшение пользовательского опыта: Использование интеллектуальных микросервисов позволяет создавать удобные и интуитивно понятные пользовательские интерфейсы. Это упрощает работу с СЭД и повышает удовлетворенность пользователей.

Однако, несмотря на такое большое количество преимуществ, при использовании интеллектуальных микросервисов в СЭД, основанных на ИИ, могут возникать следующие недостатки:

Интеграция и настройка: Необходимость интеграции микросервисов в существующую систему электронного документооборота может потребовать времени и усилий. Необходима правильная настройка и настройка параметров работы микросервисов. Интеграция интеллектуальных микросервисов требует дополнительных усилий и ресурсов. Необходимо провести анализ и настройку системы под конкретные потребности и документы организации. Это может потребовать времени и экспертизы специалистов.

Зависимость от качества данных: Работа интеллектуальных микросервисов напрямую зависит от качества входных данных. Если документы плохо структурированы или содержат ошибки, это может повлиять на точность и результаты обработки микросервисов. Необходимость большого объема данных: Для обучения и настройки интеллектуальных микросервисов требуется большое количество размеченных данных. В случае отсутствия достаточного объема данных или их некачественности, результаты работы системы могут быть менее точными и надежными.

Ограниченность в распознавании сложных документов: Интеллектуальные микросервисы могут иметь ограничения в распознавании сложных или нестандартных документов. В случае, если документы имеют нетипичный формат, разметку или содержат сложные таблицы, система может испытывать трудности в их правильном анализе.

Заключение

Использование интеллектуальных микросервисов на базе ИИ в СЭД обладает значительными преимуществами, включая автоматизацию процессов, улучшение качества обработки документов, повышение скорости и эффективности, повышение безопасности и улучшение пользовательского опыта. Это позволяет организациям сократить затраты времени и ресурсов, повысить эффективность и качество работы, а также обеспечить безопасный и удобный процесс обмена документами.

Однако, при использовании таких микросервисов необходимо учитывать специфические потребности организации, а также управлять рисками. Тщательный анализ и оценка требований и возможностей являются важными аспектами внедрения таких систем. Несмотря на преимущества, интеллектуальные микросервисы также могут столкнуться с ограничениями и требованиями дальнейшей оптимизации и развития.

Интеллектуальные микросервисы представляют перспективное решение, способное существенно улучшить эффективность и качество обработки документов в современных СЭД. Развитие и инновации в этой области подчеркивают их значимость и потенциал в улучшении процессов обработки и взаимодействия с документами. Использование интеллектуальных микросервисов становится ключевым фактором, ведь они обеспечивают более эффективное и точное выполнение задач по обработке документов.