Меньше рутины – выше эффективность

Сервис, основанный на машинном обучении, поможет компании SAP эффективнее реагировать на изменения требований регуляторов, а в дальнейшем будет весьма полезен заказчикам и партнерам компании.

Компания SAP славится своей готовностью принимать и развивать инновации. Очередной пример – новый облачный сервис Law 2 Code, базирующийся на алгоритмах машинного обучения. С его помощью SAP совершенствует свои внутренние процессы разработки и локализации решений, снижая затраты и уменьшая влияние человеческого фактора: сервис анализирует все изменения законодательства, сравнивает их с имеющимся функционалом решений SAP и при необходимости автоматически создает запрос на внесение изменений в коде. Прежде эти задачи решались специально выделенными для такой работы сотрудниками.

В будущем сервисом наверняка заинтересуются многие партнеры и заказчики SAP: после необходимого обучения и отладки система сможет отслеживать изменения не только в нормативно-законодательных актах, но и в самых разных документах, создаваемых профессиональными и отраслевыми сообществами, клубами потребителей, спортивными ассоциациями, консорциумами бизнес-партнеров и другими организациями, освобождая пользователей (в первую очередь юристов и экспертов по связям с сообществами) от рутинной работы, требующей незаурядного внимания и аккуратности.

ЗАДАЧА – ОТСЛЕЖИВАТЬ


Сама собой напрашивается идея автоматизировать отслеживание изменений в нормативно-законодательной базе, чтобы не только избавить экспертов от рутинной работы, но и уменьшить вероятность ошибок


Процесс отслеживания изменений регулятивных требований весьма трудоемок. В SAP, например, имеется целая группа экспертов, которые изо дня в день изучают новые документы, публикуемые на сайтах регуляторов, и оценивают, требуются ли какие-либо изменения в кодах приложений. Если требуются, они инициируют процедуру внесения изменений в коды, которая включает в себя постановку задачи, назначение разработчика, ответственного за подготовку нового кода, собственно разработку и, наконец, тестирование и вывод модифицированного продукта на рынок. (Справедливости ради отметим, что российское правительство – далеко не самое активное в плане внесения замысловатых изменений в законодательную базу. В некоторых странах, в том числе в США и Канаде, приходится учитывать новшества не только в федеральных, но и в региональных законах и правилах.)

Сама собой напрашивается идея попытаться автоматизировать отслеживание изменений в нормативно-законодательной базе, чтобы не только избавить экспертов от рутинной работы, но и уменьшить вероятность ошибок. Возможность такая есть уже хотя бы потому, что сегодня практически все законодательные и нормативные акты публикуются в электронном виде на сайтах различных государственных органов. Умная система мониторинга должна находить изменения в документах, проверять, имеют ли они какое-либо отношение к функциональности SAP, и, если имеют, определять, требуется ли внести изменения в коды или можно ограничиться настройками. Если все-таки требуется корректировка кодов, система должна хотя бы в самом общем виде формулировать постановку задачи, указав, где и что именно нужно исправить. В качестве технологического инструмента для умной системы мониторинга эксперты SAP взяли алгоритмы машинного обучения.

В настоящее время уже создан и работает пилотный вариант системы, реализованный в виде облачного сервиса на платформе SAP Cloud Platform. Алгоритм его работы таков:

1. В ходе мониторинга источников выявляется измененный документ. Основными источниками являются сайты законодательных органов, министерств, ведомств и отраслевых регуляторов.

2. Определяется язык, на котором написан документ. Система поддерживает все наиболее распространенные в мире языки, в том числе русский, китайский и ряд других.

3. Выполняется классификация текста. Определяется вид документа (закон, подзаконный акт, выпущенное регулятором разъяснительное письмо, техническая инструкция и пр.) и выясняется, к какому ранее вышедшему закону или нормативному акту он имеет отношение.

В настоящее время к системе подключены законодательные базы на английском, румынском и русском языках, что позволяет проверить, как алгоритмы машинного обучения работают с латиницей и кириллицей.

4. Выявляются изменения. Сравниваются нынешняя и предыдущая редакции документа, и выясняется, требуется ли модификация кодов SAP. Для этого применяется несколько (в настоящее время пять) разных алгоритмов машинного обучения, затем полученные результаты сопоставляются. На этапе первичного обучения система анализирует базу знаний SAP о производившихся ранее изменениях в коде. «У нас накоплена база знаний об изменениях, произведенных в России за последние 20 с лишним лет, – отмечает руководитель службы локализации решений SAP Андрей Трегубов. – Кроме того, имеются аналогичные базы по многим другим странам и регионам».

На последующих этапах обучение системы ведется при тесном взаимодействии с экспертами, которые проверяют результаты ее наблюдений и выводы, подтверждая правильные и опровергая ошибочные. «Уже после трех циклов обучения точность работы системы оказывается весьма высокой – более 90%, причем с каждой последующей итерацией этот показатель возрастает, – поясняет Андрей. – Люди физически не смогут обеспечить настолько точное отслеживание – человеческий фактор неумолим».

Отдельно в системе фиксируются совершенно новые нормативно-законодательные акты, которых прежде не существовало.

5. При необходимости инициируются действия: техническое задание для разработчика формулируется и передается на проработку менеджеру, отвечающему за продукт, в который требуется внести изменение. Он проверяет постановку задачи и, если надо, детализирует ее, чтобы разработчики смогли ее выполнить максимально точно, а затем передает задачу на реализацию.

ПЕРСПЕКТИВНОЕ НАПРАВЛЕНИЕ

ПЕРСПЕКТИВНОЕ НАПРАВЛЕНИЕСоздание сервиса мониторинга регуляторных документов позволит существенно повысить внутреннюю эффективность компании SAP. Кроме того, это интересная задача, способствующая профессиональному росту разработчиков и экспертов. «Вполне вероятно, что появятся интересные идеи и проекты, которые позволят создать принципиально новые функции и сервисы, о которых сегодня никто даже не задумывается. У моих коллег уже есть пара очень хороших предложений, мы обязательно будем их прорабатывать», – поясняет Андрей Трегубов.

В настоящее время SAP активно занимается развитием и совершенствованием прототипа сервиса. После того как его проверят и подключат к нему законодательные базы 30–40 стран на всех основных языках мира, можно будет говорить о том, что создан продуктивный вариант сервиса.

Дальнейшее развитие продукта планируется вести по двум основным направлениям. Первое предусматривает автоматизированную генерацию варианта кода, если системе ясно, какое требование законодательства стоит за конкретным изменением в документе и что надо исправить в коде.

Вторым направлением является создание облачного сервиса не только для внутренних, но и для внешних пользователей – партнеров и заказчиков SAP, желающих отслеживать изменения в нормативно-законодательной базе и других значимых документах и выявлять те, которые прямо или косвенно касаются их бизнеса. Известно, что, например, крупные международные корпорации тратят немалые средства на содержание в своем штате юристов и экспертов. Эти специалисты оперативно находят изменения, внесенные в документы различных государственных и отраслевых регуляторов, профессиональных и потребительских сообществ, что позволяет компании своевременно реагировать на них. Облачный сервис, способный взять на себя рутинную часть этого мониторинга, поможет не только сэкономить значительные средства, но и существенно снизить риски благодаря более точному обнаружению изменений.

Контакт с нами
Отправить

Выполните вход под своей учетной записью или зарегистрируйтесь, чтобы создать новую учетную запись.

Не зарегистрированы?

Еще не зарегистрированы? Получите доступ к 5000 эксклюзивных материалов, подпишитесь на новостную рассылку и управляйте ей.




Создать новый профиль