В России процесс импортозамещения зарубежных решений для автоматизации обработки данных и документов продолжает набирать обороты. Сегодня мы рассмотрим один из интересных примеров: платформу Biom Data Transformation, интеграцией которой занимается компания «Логстрим». Это IDP-система со встроенным распознаванием текста (OCR) и искусственным интеллектом, предназначенная для автоматизации работы с документами, оптимизации бизнес-процессов и снижения затрат. Российская промышленная платформа пришла на замену серьёзных enterprise-решений, таких как KOFAX и ABBYY, и после внедрения в нескольких крупных проектах успела доказать, что отечественные разработки можно использовать не от безысходности, когда не из чего выбирать, а как более эффективную альтернативу международным аналогам.
Одной из ключевых особенностей Biom Data Transformation является её универсальность. Платформа позволяет работать с широким спектром документов, включая финансовую и кадровую документацию, а также корпоративные документы и выписки. Она интегрируется с внутренними системами компании через API, а также «подхватывает» документы из всех возможных источников, будь то электронная почта, файловые хранилища или сканеры бумажных документов. Кроме того, реализована интеграция с российскими провайдерами ЭДО через API для организации бесшовного документооборота со всеми контрагентами. Это позволяет настроить платформу таким образом, чтобы она максимально соответствовала бизнес-процессам конкретной организации.
Экспорт данных из Biom Data Transformation также реализован с учётом потребностей современного бизнеса. Платформа поддерживает выгрузку информации в различные внешние системы, такие как SAP, OpenText и 1С, а также в другие платформы, широко используемые для управления электронным документооборотом. Такой подход делает её удобным инструментом для интеграции в существующую ИТ-инфраструктуру без необходимости сложных доработок.
Но это в наше время must have, а что с эффективностью?
Кейс с одной из финансовых организаций (клиентов нам, к сожалению, нельзя называть из соображений конфиденциальности) показывает, насколько эффективно решение справляется с задачами обработки больших объёмов данных. Компании, работающей в сфере брокерских услуг, необходимо было автоматизировать анализ брокерских отчетов и сопутствующих документов. Ручная обработка таких документов ранее занимала значительное количество времени и требовала больших усилий со стороны сотрудников. Biom Data Transformation позволила автоматизировать этот процесс, снизив время обработки на 80%. Например, таблицы с сотнями строк, которые раньше анализировались вручную, теперь обрабатываются в автоматическом режиме за считанные минуты.
Ещё один успешный проект был реализован для металлургической компании. В рамках этого кейса платформа использовалась для оптимизации процессов закрытия месяца. До внедрения решения значительная часть первичных финансовых документов обрабатывалась вручную, что увеличивало сроки выполнения задачи и создавало дополнительные риски ошибок. Внедрение Biom Data Transformation позволило сократить продолжительность этого процесса на 78%. Помимо этого, автоматизация помогла повысить точность обработки данных, что оказало положительное влияние на финансовую отчётность.
Вообще разработчики позиционируют производительность платформы как одно из главных конкурентных преимуществ, которое достигается за счёт использования современного подхода с машинным обучением и искусственным интеллектом, которых нет в конкурирующих продуктах, основанных на legacy-решениях. Biom Data Transformation способна эффективно работать с документами объёмом более 500 страниц. Для сравнения, многие зарубежные аналоги, такие как KOFAX, справляются с подобными задачами медленно или допускают ошибки. Такая производительность делает платформу подходящей для работы с большими массивами данных, особенно в тех случаях, когда требуется высокая точность и скорость обработки.
Гибкость настройки является ещё одной важной характеристикой платформы. Biom Data Transformation позволяет извлекать только те данные, которые действительно нужны заказчику. Это снижает нагрузку на системы хранения данных и упрощает интеграцию с последующими бизнес-процессами. Например, компании, работающие с бухгалтерскими документами или кадровыми данными, могут настроить платформу таким образом, чтобы она автоматически обрабатывала только релевантную информацию.
Особое внимание уделяется вопросам внедрения и поддержки пользователей. Платформа вводится в эксплуатацию с участием команды разработчиков, что позволяет учесть все особенности работы каждой компании. Несмотря на то, что обучающих программ и системы сертификации специалистов пока нет (они находятся на стадии разработки), заказчики могут рассчитывать на всестороннюю техническую поддержку на всех этапах работы с решением.
Планы развития платформы включают расширение типов обрабатываемых документов, улучшение качества извлечения данных и повышение скорости работы. В будущем разработчики намерены интегрировать возможности обработки аудио- и видеоконтента, что откроет новые направления для применения решения.