Искусственный интеллект в делопроизводстве: теоретические и практические аспекты цифровизации
Artificial Intelligence in Office Work: Theoretical and Practical Aspects of Digitalization
Авторы
Аннотация
Статья "Интеграция искусственного интеллекта в делопроизводственные системы: теоретические и практические аспекты в условиях цифровизации" посвящена всестороннему анализу влияния современных технологий искусственного интеллекта (ИИ) на развитие делопроизводства в Российской Федерации. В работе рассмотрены ключевые аспекты, касающиеся внедрения информационных технологий и их систем в документооборот, что позволяет выявить основные тенденции и изменения, происходящие в данной сфере.
Автор акцентирует внимание на значительном влиянии технологий ИИ на делопроизводственные системы, подчеркивая как положительные, так и негативные последствия их интеграции. В частности, анализируются проблемы, возникающие в процессе документооборота, такие как угрозы безопасности данных и необходимость адаптации кадров.
В заключение статьи представлены практические рекомендации по оптимизации интеграции технологий ИИ в делопроизводственные системы, которые могут способствовать повышению эффективности, улучшению качества обслуживания и более гибкому реагированию на вызовы цифровизации. Данная работа вносит важный вклад в понимание текущего состояния и перспектив развития делопроизводства в условиях стремительных изменений, вызванных внедрением искусственного интеллекта.
Ключевые слова
делопроизводство, документооборот, цифровизация, искусственный интеллект, современные технологии, цифровые технологии, информационные системы.
Рекомендуемая ссылка
Агибалова В.Г.,Хохлов Р.Р.,Егоров М.С.,Герасимова П.А.. Искусственный интеллект в делопроизводстве: теоретические и практические аспекты цифровизации // Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №4 (108). Номер статьи: 10807. Дата публикации: 09.12.2024. Режим доступа: https://sovman.ru/en/article/10807/
Authors
Abstract
The article "Integration of Artificial Intelligence into Records Management Systems: Theoretical and Practical Aspects in the Context of Digitalization" is devoted to a comprehensive analysis of the impact of modern artificial intelligence (AI) technologies on the development of record keeping in the Russian Federation. The work examines key aspects related to the implementation of information technologies and their systems in document management, which allows us to identify the main trends and changes occurring in this area.
The author focuses on the significant impact of AI technologies on record keeping systems, emphasizing both the positive and negative consequences of their integration. In particular, the problems arising in the process of document management, such as threats to data security and the need for personnel adaptation, are analyzed.
The article concludes with practical recommendations for optimizing the integration of AI technologies into record keeping systems, which can contribute to increased efficiency, improved service quality and a more flexible response to the challenges of digitalization. This work makes an important contribution to understanding the current state and prospects for the development of record keeping in the context of rapid changes caused by the introduction of artificial intelligence.
Keywords
office management, document management, digitalization, artificial intelligence, modern technologies, digital technologies, information systems.
Suggested citation
Agibalova V.G.,Khokhlov R.R.,Egorov M.S.,Gerasimova P.A.. Artificial Intelligence in Office Work: Theoretical and Practical Aspects of Digitalization // Modern Management Technology. ISSN 2226-9339. — №4 (108). Art. # 10807. Date issued: 09.12.2024. Available at: https://sovman.ru/en/article/10807/
Введение
В последние годы активно проводится цифровизация всех сфер деятельности человека, внедрение новейших функций и возможностей. Среди всех технологических нововведений особое внимание в последнее время уделяется искусственному интеллекту, интегрируемому во множество человеческих деятельностей, в число которых вошло делопроизводство, активно применяющееся в рабочих процессах, оказывающих влияние на технологию автоматизации и оптимизации управленческих задач, а также на ускорение процесса анализа и поиска информации. Таким образом, можно сказать, что вопрос внедрения искусственного интеллекта в делопроизводство абсолютно актуален для современной России [1].
Целью настоящего исследования является анализ современного уровня внедрения и использования искусственного интеллекта в рамках делопроизводственных систем Российской Федерации, а также определение дальнейших тенденций развития данной технологии на территории РФ. Помимо вышеуказанной цели, одной из задач данного научного исследования является выделение ряда негативных аспектов влияния искусственного интеллекта на делопроизводственные системы России, а также предложения ряда рекомендаций по совершенствованию процесса интегрирования анализируемой современной технологии в документооборот РФ.
Результаты исследований
В рамках настоящего исследования, в первую очередь, необходимо определить современный уровень воздействия искусственного интеллекта на делопроизводственные системы Российской Федерации. Среди основной информации по теме, можно выделить следующее:
- Внедрение искусственного интеллекта в государственном делопроизводстве: по данным ряда исследований “Агентства стратегических инициатив”, на момент 2023 года, около 45% государственных учреждений Российской Федерации используют технологии искусственного интеллекта для автоматизации монотонных, рутинных задач. На момент 2021 года процент использования технологии ИИ составлял около 30%, что говорит об большом развитии в данной отрасли за последние годы [2];
- Искусственный интеллект в электронном документообороте: в 2022 году более 60% документов государственного сектора начали обрабатываться в электронном формате, что позволило интегрировать в ряды процессов искусственный интеллект. Около 30% всех электронных документов проходят автоматическую проверку и анализ на соответствие при помощи искусственного интеллекта;
- Пилотные проекты: на территории Российской Федерации активно используется система пилотных проектов, что позволяет на локальном уровне проверить эффективность различных проектов. Таким образом, в ряде многофункциональных центров были интегрированы системы искусственного интеллекта, помогающие сотрудникам обрабатывать запросы, что, в свою очередь, сократило время обработки процессов на 25%, а также снизило количество допускаемых ошибок на 15% [2];
- Архивная автоматизация: по итогам пилотного внедрения искусственного интеллекта в архивные системы ряда регионов (Московская и Тульская область) с целью автоматизации ряда процессов архивного хранения документов и иных актов, удалось снизить затраты на хранение и обработку данных на, в среднем, 20% [3];
- Коммерческое использование искусственного интеллекта: по ряду опросов, более 50% компаний активно используют технологию искусственного интеллекта для обработки и дальнейшей классификации документов, что позволило повысить точность обработки документов, в некоторых случаях, до 85%;
- Нормативно-правовая база: на момент 2023 года прошёл опрос, касательно необходимости создания чёткой нормативно-правовой базы для регулирования использования искусственного интеллекта, на котором более 70% респондентов среди чиновников отметили необходимость в создании вышеупомянутой нормативно-правовой базы [4];
- Инвестиции: в 2023 году уровень инвестирования в автоматизацию делопроизводства, путём интегрирования искусственного интеллекта в процессы анализа, обработки и архивации документов, составил около 100 млрд. руб.
Исходя из вышеприведённых статистических данных интеграции и использования искусственного интеллекта в Российской Федерации за последние годы, можно сделать следующий вывод: анализируемая технология информационных систем способна значительно повысить эффективность делопроизводственных систем, автоматизируя ряд монотонных процессов, тем самым оптимизируя рабочее время сотрудникам, благодаря чему становится возможным выполнение наиболее важных работ, требующих большего внимания и времени.
Помимо указания настоящего состояния делопроизводства под влиянием технологии искусственного интеллекта, необходимо также выделить дальнейшие тенденции развития документооборота при продолжительном, устойчивом влияния ИИ на данную отрасль. Таким образом, можно выделить следующие, основные тенденции развития:
- Повышение автоматизации: ожидается, что к 2025 году более 70% процессов документооборота будут автоматизированы путём использования искусственного интеллекта, что повысит уровень эффективности данной отрасли на, в среднем, 40% [5];
- Анализ данных: предполагается, что устойчивое развитие искусственного интеллекта позволит оптимизировать анализ, ввод данных, сортировку и архивирование документов, что позволит сократить время обработки более чем на 45%;
- Помощь в принятии решений: по прогнозам на 2027 год, ожидается, что до 60% государственных решений, связанных с делопроизводством, будут анализироваться искусственным интеллектом, что позволит избрать наиболее верное, рациональное и объективное решение того или иного вопроса [6];
- Уровень инвестирования: по мнению ряда экспертов, ожидается, что к 2025 году уровень инвестирования автоматизации делопроизводства, путём интегрирования искусственного интеллекта в ряды процессов, составил около 250 млрд. руб. [7];
- Сокращение трат на канцелярию и бумагу: предполагается, что к 2026 году удастся уменьшить траты на канцелярские предметы и бумагу на, в среднем, 50%, благодаря большему использованию искусственного интеллекта и обработки документов в электронном формате [4].
Исходя из вышеперечисленных дальнейших тенденций развития делопроизводства под устойчивым влиянием искусственного интеллекта, можно сделать вывод о том, что данная технология способна оказать долгосрочное положительное влияние на анализируемую сферу деятельности, путём оптимизации ряда процессов, повышению эффективности и автоматизации монотонных задач [8].
Настоящие проблемы влияния искусственного интеллекта на делопроизводство Российской Федерации
В рамках настоящего исследования, помимо указания статистических данных и положительных тенденций влияния, необходимо, также, указать негативные аспекты влияния искусственного интеллекта на делопроизводственные системы Российской Федерации. Основные, вышеупомянутые негативные аспекты представлены в таблице 1.
Таблица 1 – Основные негативные аспекты влияния искусственного интеллекта на делопроизводственные системы Российской Федерации
| Аспект | Раскрытие аспекта |
| Высокие первоначальные затраты | Внедрение искусственного интеллекта в делопроизводственные системы и процессы крайне дорогостоящий процесс, как правило, неосуществимый в большей части компаний в связи с недостатком финансовых ресурсов. Так, в 2023 году более 40% организаций, рассматривающих внедрение искусственного интеллекта в свой документооборот, отметили, что не способны этого осуществить, из-за недостатка средств (в среднем, около 100 млн. руб. на один проект) [9]. |
| Киберугрозы | Искусственный интеллект уязвим к хакерским атакам, в связи с которыми появляется риск утечки данных, остановки работы искусственного интеллекта или всей системы делопроизводства организации. Так, в 2023 году было зафиксировано увеличение хакерских атак на организации, использующие в своей работе искусственный интеллект, в среднем, на 30%. |
| Необходимость в повышении квалификации и потеря рабочих мест | Интегрирование искусственного интеллекта в делопроизводственные системы организации подразумевает необходимость повышения квалификации работников с целью получения навыков и знаний по наиболее эффективной работе с искусственным интеллектом. В связи с невозможностью прохождения вышеуказанных курсов всеми сотрудниками, а также автоматизацией ряда процессов, повысится отток кадров, что способно привести к структурной безработице. Так, согласно статистике, к 2025 году ожидается сокращение до 20% сотрудников делопроизводственной отрасли по вышеуказанным причинам [1]. |
| Ошибки и неточности | Алгоритмы искусственного интеллекта не застрахованы от ошибок при анализе или создании документов, или отдельных реквизитов. Так, в 2023 году была выделена следующая статистика: около 15% документов, созданных искусственным интеллектом, содержали каким-либо ошибки или неточности [10]. |
| Цифровая инфраструктура | Настоящий уровень развития цифровой инфраструктуры не отвечает требованиям, необходимым для полноценной, стабильной работы искусственного интеллекта и электронного делопроизводства, в связи с чем возникает ряд рисков, связанных с возникновением сбоев и дальнейшей вероятностью парализации всей системы делопроизводства организации. |
Учитывая вышеприведённые негативные аспекты, можно сделать следующий вывод: искусственный интеллект, при внедрении в делопроизводственные системы Российской Федерации подразумевает не только ряд исключительно положительных, но и негативных факторов, учитывать и работать над решением которых необходимо ещё с момента начала внедрения анализируемой технологии.
Исходя из вышеприведённых негативных аспектов влияния искусственного интеллекта на делопроизводственные системы Российской Федерации, необходимо также выделить ряд рекомендаций по совершенствованию процесса интегрирования и использования анализируемой технологии в документообороте России. Среди основных рекомендаций можно выделить следующие:
- Пошаговое интегрирование: с целью оптимизации финансовых затрат, а также процесса адаптации сотрудников к нововведениям, необходимо использовать технологию пошагового интегрирования, постепенно внедряя технологию искусственного интеллекта в делопроизводственные системы;
- Совершенствование кибербезопасности: с целью снижения рисков кибернетических угроз, необходимо усовершенствовать цифровую защиту путём обновления и совершенствования уже существующих систем кибернетической защиты, либо создания новейшей, специализированной на защите цифровых систем делопроизводства, использующих искусственный интеллект;
- Субсидирование курсов повышения квалификации: государственным органам управления необходимо провести ряд мероприятий по субсидированию курсов повышения квалификации с целью уменьшения воздействия автоматизации среди сотрудников делопроизводственных отраслей, а также уменьшения выделения средств, необходимых организациям для собственного проведения вышеупомянутых курсов;
- Проверка искусственного интеллекта: с целью устранения возможности возникновения ошибок в документах, созданных искусственным интеллектом, необходимо проверять каждый из документов на предмет вышеупомянутых ошибок;
- Совершенствование цифровой инфраструктуры: для уменьшения шансов возникновения сбоев в цифровой системе делопроизводства, необходимо провести ряд мероприятий по её совершенствованию, сделав каждую подсистему автономной, таким образом, избегая возможности расширения последствий сбоя, что локализирует проблему.
Используя все вышеуказанные рекомендации по совершенствованию процесса интеграции и использования искусственного интеллекта в делопроизводственных системах Российской Федерации, открывается возможность к наиболее эффективному и оптимальному в финансовом плане процессу интегрирования анализируемой технологии в документооборот РФ.
Учитывая все данные, указанные выше, можно сделать следующий вывод: интегрирование искусственного интеллекта в делопроизводственные системы Российской Федерации это – крайне перспективная возможность к повышению эффективности и оптимизации ряда процессов данной отрасли. Современные статистические данные по теме показывают, что уже на данный момент анализируемая технология оказывает положительное влияние на документооборот России, в разы повышая работоспособность и обновляя, актуализируя эту сферу деятельности. Эффективность интегрирования искусственного интеллекта также доказывают дальнейшие тенденции развития делопроизводственных систем Российской Федерации, выделенные ранее, указывающие на устойчивое развитие данной отрасли под влиянием анализируемой технологии.
Однако, при всех положительных аспектах, необходимо также помнить об негативных аспектах, способных как просто замедлить процесс интеграции ИИ в документооборот России, так и парализовать всю систему в целом, что, в свою очередь, принесёт ряд колоссальных убытков. Но, при учёте и использовании всех вышеуказанных рекомендаций по совершенствованию процесса интегрирования и использования искусственного интеллекта в делопроизводственных системах России, открывается возможность к наиболее эффективному, оптимальному в финансовом и временном плане процессу интеграции вышеуказанной технологии в документооборот России.
Читайте также
Библиографический список
- Ларькина, Е. А. Применение искусственного интеллекта в делопроизводстве организации / Е. А. Ларькина, Р. В. Мироненко // Социально-экономические аспекты принятия управленческих решений : Сборник материалов восьмого межвузовского научного семинара (форума), Москва, 27 февраля 2024 года. – Москва: Академия государственной противопожарной службы, 2024. – С. 41-43.
- Агибалова, В. Г. Инновационные подходы в рамках цифровизации государственного управления / В. Г. Агибалова // Экономика и управление отраслями, комплексами на основе инновационного подхода : Материалы Международной научной конференции, посвященной 65-летию доктора экономических наук, профессора, члена РАЕН Тамары Тавиновны Цатхлановой и 10-летию научной школы «Экономика и управление отраслями, комплексами на основе инновационного подхода», Элиста, 26 марта 2021 года. – Элиста: Калмыцкий государственный университет имени Б.Б. Городовикова, 2021. – С. 80-82.
- Агибалова, В.Г. Инновационные стратегии в области цифровизации образовательного процесса / В. Г. Агибалова, А. М. Кныпа // Аграрное образование: опыт и приоритеты развития (год педагога и наставника) : Сборник статей по материалам учебно-методической конференции, Краснодар, 27 марта – 27 2023 года. – Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина, 2023. – С. 181-185.
- Новичкова, А.В. Искусственный интеллект в делопроизводстве / А. В. Новичкова // Современные информационные технологии в образовании, науке и промышленности. Искусственный интеллект в создании картин : Сборник трудов XVIII Международной конференции и XVI Международного конкурса научных и научно-методических работ, Москва, 12–16 февраля 2021 года / Ответственный редактор и составитель Т.В. Пирязева. – Москва: Общество с ограниченной ответственностью “Издательство “Экон-Информ”, 2021. – С. 163-165.
- Мирошниченко, М. А. Искусственный интеллект в деятельности документоведа / М. А. Мирошниченко, А. А. Абдуллаева, К. К. Сивинцева // Вестник Академии знаний. – 2023. – № 5(58). – С. 486-490.
- Кибитова, В. К. Влияние цифровизации и искусственного интеллекта на электронный документооборот / В. К. Кибитова // Современные технологии документооборота в бизнесе, производстве и управлении : Сборник научных статей по материалам XXIV Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием), Пенза, 19–20 апреля 2024 года. – Пенза: Пензенский государственный университет, 2024. – С. 55-59.
- Комарова, И. А. Перспективы использования технологий искусственного интеллекта в системах автоматизации документооборота / И. А. Комарова, Л. В. Абдурахманова // Международный студенческий научный вестник. – 2023. – № 6. – С. 83.
- Петров, Д. Н. Автоматизация электронно-печатного делопроизводства с идентификацией и верификацией документов / Д. Н. Петров, А. Н. Луцко // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2021. – № 2(54). – С. 81-90. – DOI 10.21672/2074-1707.2021.53.1.081-089.
- Шитов, С. Г. Основные угрозы и способы защиты системы цифровизации делопроизводства / С. Г. Шитов // Молодой ученый. – 2020. – № 49(339). – С. 17-20.
- Кочнева, Д. П. Перспективы использования цифровых технологий в организации документооборота современных организаций / Д. П. Кочнева // Цифровая экономика глазами студентов : материалы Международной научной конференции, Казань, 12 мая 2023 года. – Казань: ИП Сагиев А.Р., 2023. – С. 126-129.
References
- Larykina, E.A. Application of Artificial Intelligence in Organization’s Document Management [Primenenie iskusstvennogo intellekta v deloproizvodstve organizatsii]/ E.A. Larykina, R.V. Mironenko // Socio-Economic Aspects of Management Decision-Making: Collection of Materials of the Eighth Inter-University Scientific Seminar (Forum), Moscow, February 27, 2024. – Moscow: Academy of State Fire Service, 2024. – Pp. 41-43.
- Agibalova, V.G. Innovative Approaches within the Digitalization of Public Administration [Innovatsionnye podkhody v ramkakh tsifrovizatsii gosudarstvennogo upravleniya]/ V.G. Agibalova // Economy and Management of Industries and Complexes Based on Innovative Approaches: Materials of the International Scientific Conference Dedicated to the 65th Anniversary of Doctor of Economic Sciences, Professor, Member of RAEN Tamara Tavinovna Tsatklanov and the 10th Anniversary of the Scientific School “Economy and Management of Industries and Complexes Based on Innovative Approaches”, Elista, March 26, 2021. – Elista: Kalmyk State University named after B.B. Gorodovikov, 2021. – Pp. 80-82.
- Agibalova, V.G. Innovative Strategies in the Digitalization of the Educational Process [Innovatsionnye strategii v oblasti tsifrovizatsii obrazovatel’nogo protsessa]/ V.G. Agibalova, A.M. Knypa // Agrarian Education: Experience and Development Priorities (Year of the Teacher and Mentor): Collection of Articles from the Educational and Methodological Conference, Krasnodar, March 27–27, 2023. – Krasnodar: Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin, 2023. – Pp. 181-185.
- Novichkova, A.V. Artificial Intelligence in Document Management [Ikusstvennyy intellekt v deloproizvodstve]/ A.V. Novichkova // Modern Information Technologies in Education, Science, and Industry. Artificial Intelligence in Creating Images: Collection of Proceedings of the XVIII International Conference and XVI International Competition of Scientific and Methodological Works, Moscow, February 12–16, 2021 / Editor and Compiler T.V. Piryazeva. – Moscow: LLC “Publishing House “Econ-Inform”, 2021. – Pp. 163-165.
- Miroshnichenko, M.A. Artificial Intelligence in the Activity of Documentarians / M.A. Miroshnichenko, A.A. Abdullaeva, K.K. Sivintseva // Bulletin of the Academy of Knowledge. – 2023. – No. 5(58). – Pp. 486-490.
- Kibitova, V.K. The Impact of Digitalization and Artificial Intelligence on Electronic Document Management / V.K. Kibitova // Modern Document Management Technologies in Business, Production, and Management: Collection of Scientific Articles from the XXIV All-Russian Scientific and Practical Conference (with International Participation), Penza, April 19–20, 2024. – Penza: Penza State University, 2024. – Pp. 55-59.
- Komarova, I.A. Prospects for the Use of Artificial Intelligence Technologies in Document Management Automation Systems / I.A. Komarova, L.V. Abdurakhmanova // International Student Scientific Bulletin. – 2023. – No. 6. – P. 83.
- Petrov, D.N. Automation of Electronic Print Document Management with Identification and Verification of Documents / D.N. Petrov, A.N. Lutsko // Caspian Journal: Management and High Technologies. – 2021. – No. 2(54). – Pp. 81-90. – DOI 10.21672/2074-1707.2021.53.1.081-089.
- Shitov, S.G. Main Threats and Protection Methods for Digital Document Management Systems / S.G. Shitov // Young Scientist. – 2020. – No. 49(339). – Pp. 17-20.
- Kochneva, D.P. Prospects for the Use of Digital Technologies in the Organization of Document Management in Modern Organizations / D.P. Kochneva // Digital Economy Through Students’ Eyes: Materials of the International Scientific Conference, Kazan, May 12, 2023. – Kazan: Individual Entrepreneur Sagiev A.R., 2023. – Pp. 126-129.
