Новинку разработала Группа «Московская биржа». Она перевела свою нормативную базу в ИИ-поисковик MOEX RAG с помощью RAG-технологии (Retrieval-Augmented Generation). Поиск с помощью ИИ работает следующим образом: сотрудник формулирует запрос, нейросеть анализирует внутренние документы и за несколько секунд предоставляет необходимую информацию вместе с источником. На разработку проекта ушло менее двух месяцев.
«Если раньше, по оценкам компании, поиск необходимой информации в документах занимал у сотрудника в среднем 18 минут, то теперь процесс ограничивается 15 секундами — это в 72 раза быстрее», — указали в компании.
По словам представителей Московской биржи, это помогло ускорить процессы и свести к минимуму ошибки при работе с документами и регламентами, число которых достигает 1500. Кроме того, разработка плотно интегрирована с нормативной базой подразделений, что позволяет обеспечивать точность ответов ИИ-поисковика на уровне более 80%. Подробности в беседе с РГ рассказал Игорь Алутин, старший управляющий директор Московской биржи по розничному бизнесу и маркетплейсу Финуслуги.
«В любой крупной компании работа с внутренней документацией отнимает критически много времени и внимания. Мы переосмыслили этот процесс и на базе RAG-технологии создали систему знаний, которая помогает сотрудникам быстро находить нужную информацию в нормативных документах. Искусственный интеллект для нас — не эксперимент, а стратегическое направление, встроенное в общую бизнес-логику. Мы рассматриваем MOEX RAG как важный элемент формирующейся ИИ-экосистемы. При возможном масштабировании на внешний рынок решение сохранит гибкость настройки под любую корпоративную среду», — пояснил Алутин.
Отмечается, что основой системы станет виртуальный помощник CoPilot, работающий с любыми офисными приложениями и веб-интерфейсами. Интеграция помощника с системой поиска документов позволит глубже понимать потребности сотрудников, обеспечит быстрый доступ к актуальной информации и улучшит производительность труда.
Ранее работодатели объяснили, почему заменяют стажеров нейросетями. Эксперты указали, что молодежь хорошо подкована в инструментах ИИ, но не всегда способна оценить результаты.
