Google Cloud Speech-to-Text Как распознавание речи используется в бизнесе

Как работает распознавание речи и где его можно использовать

04 июня 2021

Источник: Манго Офис

Голосовой поиск в Google или голосовое управление в машине уже никого не удивляют — мы привыкли к этим технологиям. Они экономят время и делают жизнь комфортнее. Но технология распознавания речи включает гораздо больше возможностей: оптимизацию бизнес-процессов, анализ маркетинговых кампаний и повышение продаж. Как работает распознавание речи и как применить его в бизнесе — читайте в статье.

Что такое распознавание речи

Это технология, с помощью которой речь человека возможно трансформировать в текст. Система распознавания речи может работать автономно, а может обучаться особенностям произношения конкретного пользователя.

Распознавание голоса — часть технологии распознавания речи. Идентификацию говорящего используют при биометрической проверке, для ограничения доступа к личным файлам. Система запоминает голос человека и отличает его от других голосов.

Технология распознавания речи или Speech-to-Text появилась еще в конце прошлого столетия, но качественно преобразовывать человеческую речь в текст программы научились только в 2000-х — по мере развития IT-технологий и машинного обучения на Западе, а потом и в России. Сегодня системы распознавания речи массово используют в повседневной жизни и в бизнесе, ведь это здорово экономит ресурсы.

Как работает технология

Это сложный многоступенчатый алгоритм, поэтому постараемся описать общий принцип действия. Если сказать голосовому поиску «Александр Пушкин», то телефон услышит не имя известного писателя, а звуковой сигнал без четких границ. Система восстанавливает по этому непрерывному сигналу воспроизведенную человеком фразу следующим образом:

• Сначала устройство записывает голосовой запрос, а нейросеть анализирует поток речи. Волна звука делится на фрагменты — фонемы.

• Затем нейросеть обращается к своим шаблонам и сопоставляет фонемы с буквой, слогом или словом. Далее образуется порядок из известных программе слов, а неизвестные слова она вставляет по контексту. В результате объединения информации с этих двух этапов получается речь, превращенная в текст.

На заре развития процесс работы Speech-to-Text заключался в элементарной акустической модели — речь человека сопоставлялась с шаблонами. Но количества словарей в системе было недостаточно для точного распознавания, программа часто ошибалась.

Благодаря обучаемости нейронных сетей качество распознавания речи значительно выросло. Алгоритм знает типичную последовательность слов в живой речи и может воспринимать структуру языка — так работает языковая модель. А каждая новая обработанная голосовая информация влияет на качество обработки следующей, уменьшая количество погрешностей.

Где применяют алгоритм

Технология распознавания речи позволяет нам искать нужную информацию, составлять маршрут по навигатору. Вот еще несколько сфер, где применение Speech-to-Text сделало жизнь проще:

• Телефония. Технология экономит не только время звонящего, но и ресурсы компании. С помощью голосового набора и робота клиенты могут без участия менеджеров заказывать товары, отвечать на опросы и получать консультации.

• Бытовая техника. Сегодня можно управлять голосом различными устройствами: выключателями в доме, системами освещения и гаджетами.

• Медицина. В 2020 году российские разработчики создали Voice2Med — систему на основе искусственного интеллекта, которая заполняет медицинские документы, пока врач диктует информацию во время осмотра.

Как распознавание речи используется в бизнесе

Распознавание речи позволяет автоматизировать многие процессы в бизнесе, от продаж и контроля клиентского сервиса, до защиты от мошенников.

Благодаря этой технологии аналитика телефонных разговоров с клиентами стала проще и дешевле: система автоматически записывает звонки и собирает данные для повышения конверсии.

Еще одно направление, где речевая аналитика помогает развитию бизнеса — интерактивные голосовые системы (IVR).

Это незаменимый инструмент в управлении колл-центром. Speech-to-Text распознает речь клиента, а голосовой робот автоматически подбирает нужную информацию для ответа или переводит звонок на оператора. Технология уменьшает количество потерянных звонков, так как многие люди не успевают или не могут нажимать на кнопки в голосовом меню.

Службам контроля сервиса не обязательно проводить дополнительные опросы: это можно сделать автоматически, а потом проанализировать отчеты. Службы безопасности в банках используют речевую аналитику, чтобы защитить личные данные клиентов.

Заключение

Технология преобразования голоса в текст упрощает повседневные задачи и помогает развивать многие профессиональные сферы. В бизнесе Speech-to-Text используют для эффективного взаимодействия с клиентами и быстрой обработки большого объема данных. Аналитика телефонных звонков и голосовые роботы уменьшают затраты, повышают средний чек и изучают реальные потребности клиентов.

Google Cloud Speech-to-Text

Google объявил о крупном обновлении своей технологии Cloud Speech-to-Text, которое сделает API более полезным для бизнеса, включая усовершенствованные телефонные звонки и транскрипцию видео.

Теперь Text-to Speech, сервис Google Cloud Platform (GCP), позволяет разработчикам использовать голосовые ответчики в колл-центрах, дает возможность устройствам Internet of Things (IoT) общаться с пользователями и превращать текстовые сообщения в голосовой формат. Это свидетельствует, что технический гигант все больше заинтересован в предоставлении бизнеса решений, работающих на базе искусственного интеллекта Google. Cloud Speech-to-Text – ранее известная как API Cloud Speech – была впервые обнародована в 2016 году, технология доступна уже около 3-х лет. По данным Google, за это время использования API растет более чем вдвое каждые полгода. Обновления Cloud Speech-to-Text включает модели распознавания речи, приспособленные для конкретных случаев использования, включая транскрипции телефонных звонков и транскрипции аудио из видео. Клиенты могут выбрать модель, которая лучше всего отвечает потребностям их бизнеса. Обновления также включает в себя одну из первых в области программ для входа в систему регистрации данных, которая называется “enhanced phone_call”. Она использует данные клиентов для совершенствования системы и имеет на 54% меньше ошибок, чем основная модель “phone_call”. Google также опубликовал видеомодель, которая была оптимизирована для обработки аудио из видео и / или аудио с несколькими динамиками. Эта модель использует алгоритм машинного обучения, схожий с тем, что используется в субтитрах YouTube и на 64% уменьшает количество ошибок по сравнению с обычной моделью. Cloud Speech-to-Text также теперь включает автоматическую пунктуацию в транскрипциях языка благодаря новой нейронной сети LSTM. Модель может автоматически предлагать комы, знаки вопроса и тире в тексте. Это может быть полезным для транскрипций конференц-связи, а также для записи голоса. Пользователи также могут добавлять метаданные к транскрибированию видео и предоставлять отзывы команде Google Cloud Platform для совершенствования продукта. Например, вы можете описать записанное аудио или добавить теги, вроде “голосовые команды приложения для покупок” или “баскетбольные спортивные телевизионные шоу”, а Google Cloud агрегирует эту информацию от всех пользователей Cloud Speech-to-Text и использует для улучшения работы технологии в следующих проектах. По словам Дэна Ахарони, продакт-менеджера Google Cloud AI: “Доступ к качественной технологии транскрибирования речи открывает целый мир возможностей перед компаниями, которые хотят коммуницировать и научиться у своих пользователей. С этим обновлением Cloud Speech-to-Text Вы получаете доступ к последним разработкам нашей команды экспертов из машинного обучения, с помощью простого REST API” Стоимость API составляет 0,006 долларов США за 15 секунд аудио для всех, кроме видеомодели, которая стоит 0,012 доллара за 15 секунд. Для клиентов Cloudfresh доступны специальные цены на сервис с оплатой по безналичному расчету в гривне, долларах США или Евро. Также компания предоставит все необходимые бухгалтерские и юридические документы. А вишней на торте будет помощь с использованием, настройкой и дальнейшей технической поддержкой сервисов Google Cloud Platform.

Что хотим в перспективе:

1. ИИ- ассистент (в инете: на сайте, может и на новом лэндинге + продвижение яндекс директ)

Видим так его фукнционал:

• голосовой и чат помощник (бот)
• диалог с интернет пользователями
• обработка (фильтрация и классификация) запросов - на разные вопросы (не знаю инструментов)
• текстовый чат как минимум
• аудио чат с распознаванием голоса (предложить стиль методичной диктовки ответа)
• ответы голосом (синтез речи)
• есть заготовки ответов (см. выше что имеем, но лучше пусть ответ формирует ИИ - потому как всех ситуаций не предусмотришь)
• обращение к БД за ответом путем сопоставления часто встречающихся в запросе слов с «рецептом» в БД или генерацией рецепта с ходу (первое примитивное погружение: нужен лизинг на оборудование? Рассмотрите государевы ЛК помимо коммерческих ЛК – см. пример ответа)

Пример формализованного запроса данных для «выдачи рецепта» - ответа https://решение-верное.рф/opros

Пример результата ответа офлайн консультанта «человека» https://решение-верное.рф/consult

ВАЖНО!

Нужно это перевести в онлайн с ИИ - это будет сложная разветвлённая вариативная структура (скрипт, алгоритм) – хотелось бы

А) не только алгоритмизировать накопленный консультантами набор рецептов,

Б) но и сделать самообучаемую систему.

 

Кто нам нужен в команду

• Научный руководитель - филолог
• Технический руководитель - ИТ (ИИ: распознавание и синтез речи, естественного языка, нейротехнологии)
• Технические специалисты по этим темам

Наши компетенции:

• опыт консультирования 10 лет - консультанты живые («оффлайн»)
• опыт работы в компаниях 12 лет – кругозор
• мы умеем читать документы, написанные «казенным» языком «государевых» людей (законы НПА регламенты)
• широкий круг общения (бизнес, чиновники, гос/муниц служащие, МСП, ассоциации, участники разных рабочих групп)

Сфера специализации:

А) все виды господдержки для МСП и самозанятых (крупный бизнес – в рамках инвестиционных проектов тоже) и процедуры, требования – чтобы их получить и сохранить за собой право удержать (не лишиться):

• Субсидии целевые отраслевые, проектные, кластерные, МСП и т.п.,
• Гранты целевые, например, fasie РФРИТ Сколково Ростуризм Минсельхоз
• целевые бюджетные средства на инфраструктуру (сети коммуникации дороги)
• льготы налоговые (на землю, имущество, страховые взносы, прибыль, траснпортный, УСНО
• экономия от получения земельных участков без торгов (нет повышения цены на аукционе),
• одобрение властей,
• преференции,
• аккредитация при органах власти (что-то дает)
• лоббизм и т.п.
• участие в торгах
• заемные льготные (под низкую ставку) средства или по среднерыночным ставкБ) консультации по широкому кругу вопросов предпринимательства (бизнеса) и информационная поддержка (мы провели более 8000 консультаций для малого и среднего бизнеса):
• от самых простых (наивных) вопросов (людей, кто не читал, и не собирается, не учился, ленится или занят) – Как? Что? Где?
• до серьезных (многонедельных, многомесячных) комплексов услуг сопровождения (например, участников государственных конкурсов на соискание государственной поддержки в виде налоговых льгот, грантов и субсидий, иных видов поддержки (мы помогли нашим клиентам привлечь более 9 миллиардов рублей гос.средств), личное участие в защите проектов при получении государственных ресурсов в виде льгот по налогам, преференций, субсидий, целевых бюджетных инвестиций,
• помощь финансиста, экономиста, юриста, маркетолога
• для привлечение государственных инвестиций, партнеров в проект, бизнес
• разработка документации концепции развития (стратегии), бизнес-плана, технико-экономического
• обоснования (ТЭО), меморандума, презентации, паспорта проекта, подготовка пакета документации по проекту (мы оказали более 850 комплексов таких услуг),
• проведение исследований рынков (маркетинговых) продукта, работ, услуг, поиск рыночных ниш, анализ конкурентной среды и перспектив развития,
• мы помогли многим в разработке методик, документации, регламентов, учетной политики, ОРД, рабочих форм договоров, писем или внедрении СЭД/ЭДО, CRM и т.п.
• мы помогли многим сохранить субсидии, гранты, полученные от РФРИТ, ФСИ ("Бортника-Полякова"), ИЦ Сколково, АО РВК, АНО Ростуризм, Минэкономразвития РФ, Минпромторга РФ, региональных министерств и фондов,
• мы помогли многим сохранить право на применение льгот (пониженных ставок) по налогам и обязательным страховым взносам ТОСЭР, ОЭЗ, аккредитованным Минкомсвязи ИТ-компаниям, из реестра отечественного ПО ЭВМ, БД, РЭП,
• мы помогли многим получить или обеспечить целевое использование или сохранить право на целевое бюджетное финансирование (займы, субсидии) ФРП, ФРМ, ФФП, КР, МЭР, МПиТ

Что есть, чем обладаем

• сайт решение-верное.рф информационно-аналитический портал + БД «Перечень страниц портала решение-верное.рф об инструментах государственной поддержки бизнеса в РФ» в структурированном полнотекстовом виде для возможности контекстного поиска материалов (формы государственной поддержки бизнеса, привлечении финансирования в проект и бизнес, финансовом и инвестиционном планировании, как правильно вести бизнес - управленческом консалтинге, маркетинговых исследованиях, поддержке инноваторов и развитии инноваций, налоговом и бухгалтерском консультировании, электронных торговых площадках) – БД=совокупность самостоятельных материалов представлена в виде подборки необходимой информации: статьи, нормативно-правовые акты, презентационные материалы, ссылки на видеофайлы, рекомендации и практики.
• Записано и выложено в открытом доступе порядка 4848 видеозаписей (включая вебинары, передачи и мастер-классы «Предпринимательский ликбез», которые просмотрели 278 433 раза (доступны на канале «Предпринимательский ликбез», которые просмотрели 278 433 раза (доступны на канале Youtube и на портале ) +БД «Перечень видеоматериалов открытого доступа на канале» перечень видеоматериалов, находящихся в открытом доступе на канале YouTube https://www.youtube.com/c/СергейМаслехин (уникальный идентификатор канала https://www.youtube.com/channel/UCJg_KSW70ZnAOdfDSQ7viNw) - перечень (название, описание, идентификатор, дата публикации видео) уникального контента по темам, актуальным для предпринимателей МСБ и крупного бизнеса (видеозаписи тематических мероприятий, обучающие видео, экспертные видеоинтервью, видеокомментарии о формах государственной поддержки бизнеса, привлечении финансирования в проект, финансовом и инвестиционном планировании, управленческих компетенциях, маркетинговых исследованиях, поддержке инноваторов, налогах, для дополнения контентом страниц портала решение-верное.рф. Также на канале присутствуют авторские видеозаписи мероприятий: о туризме, культуре, искусстве, развлекательных мероприятиях.
• ОИС, РИД https://решение-верное.рф/Intellectual-property
• Архив (структурированный по министерствам/фондам и датам объявления конкурсов) нормативных документов (программы положения регламенты сопутствующие документы + значительная часть в виде прикрепленных документов или ссылок есть на сайте) pdf docs + СПС Гарант + инет открыт доступ
• Архив презентаций видео наших и чужих – можно обработать
• Есть база знаний confluence – заполняется нерегулярно (максимум 5-10% от материалов сайта)
• Есть 200+ формализованных e-mail ответов консультантов на запросы по такому формату https://решение-верное.рф/consult
• Есть письменные ответы (есть текст docs или e-mail) консультантов на разные вопросы
• 185 Гб (3000+ файлов mp3) консультаций - только мизер оцифрован и внесен в СУБД (это знания которые можно оцифровывать переводить в текст обрабатывать и структурировать)
• Есть текстом ситуации вопрос – ответ (обработанные перепечатки с форумов или свои) и есть доступ к таким в СПС Гарант (можно вытаскивать наверное граббингом)

Проблемы, боли

А) Кроме интеллектуальных полнотекстовых поисковиков – экспертных (рекомендательных) систем - на сегодня не существует (и в ближайшее 5 лет вряд ли появятся)

Модель успешного поиска все та же – надо уметь делать хорошо структурированные запросы (пробы/ошибки/корректировка запроса)

Причины:

• Все люди разные и по-разному пишут и говорят – пополняют сеть
• Все люди разные и по-разному спрашивают и ищут
• Языковой барьер
• Сложность (и неповторимость) нейроструктуры человеческого мозга – можно только приближаться и приблизиться до 1-5% возможностей

Пример

Яндекс.Алиса ее делают тысячи человек, но кроме как попросить музыку включить и погоду узнать или из структурированной википедии абзац найти и продиктовать синтезом голоса с интонацией - она мало чем помочь может

Б) Многообразие форм запросов и изменение языка запросов

• язык уплощается упрощается
• сленг вытесняет академическую речь "аффтар давай исшо я пац талом палкаль"
• "шакалат" "ИМХО" скоро внесут в орфографический словарь
• пунктуационные знаки не к чему в поисковиках и чатах
• эмодзи начинают заменять интонацию но не заменят
• доля интеллектуалов формирующих поисковые запросы - снижается ("белые вороны" не задают тренда и моды)
• доля простых примитивных поисков - растет, система подстраивается под большинство

В) в диалогах "власть бизнес" и "власть - гражданин" - полное непонимание

Например, ФЛ самозанятый ИП иной СМСП не может

• найти информацию о программах
• очень трудоемко читать документы,
• чрезвычайно сложно примерить на себя "портрет" идеального заявителя на программы поддержки

Потому что:

1. «писатели «регламентов положений, НПА документов и СМСП говорят и пишут на разных языках - не понимают друг друга
2. «писатели «регламентов положений, НПА документов и СМСП существуют в разных " мирах" - многие «писатели» НПА и законов - не работали в бизнесе и не понимают бизнес-моделей СМСП (интегратор -разработчик электроники - разработчик ПО) - не понимают друг друга
3. цели не соответствуют, только отчасти коррелируют - не захотят понять друг друга:

• СМСП "рассовывает" имущество, интеллектуалку РИД/ОИС, обязательства, штат - по разным "карманам" частично находится вне правового поля - не все сделки регистрирует и не все факты обнародует и обеляет,
• gov хочет - чтобы все было в 1 месте на 1 ЮЛ (проблема)

Прим:

• Банки уже научились рассматривать группу взаимосвязанных лиц для финансирования
• Государство – при господдержке – группу взаимосвязанных лиц НЕ рассматривает возможность дать льготу 1 СМСП, а выполнить показатели 1 и 2 СМСП совместно – такую возможность не рассматривает (субъект льготы и обязательств должны совпадать)
• Государство – ФНС и Минфин – взаимосвязи компаний с целью ухода от налогов – группу взаимосвязанных лиц очень даже рассматривает (госконтроль и гос.стимулирвоание – только в 1 сторону, в 1 ворота)

Решение:

• Требуется транслятор (интеллектуальный переводчик) и модератор (даже фасилитатор, медиатор) коммуникации, понимающий обе стороны диалога

Доказательства верности гипотезы:

• Мы эту роль выполняем 10 последних лет в консалтинге
• До этого выполняли ее 12 лет работая по найму в корпорациях и компаниях МСП

Этапы работ по созданию ИИ ассистента (автоматизацию и переходу к цифре, затем - в онлайн):

Этап 1. Создание диалогового (разговорного) «словаря» терминологии сопоставлений

• Создать БД семантических сопоставлений: государева (казенного) и разговорного – языков.

Коммерциализация отчасти возможна – на ней будет базироваться язык будущих скриптов и оцифровка живых (аудио) диалогов – может потребоваться государеву проекту вот этому

Метод:

• Анализ имеющегося массива накопленной информации
• Анализ bigdate Яндекса (поисковик), Google (поисковик),
• Кооперация с результатами наработок филологических факультетов ВУЗов и НИИ
• Наработка алгоритмов формирования цепочки сопоставлений (1 разговорный набор слов, фраз = 1 понятие «казенного» языка)
• Разработка семантических правил отождествлений по частоте употребления слов и терминов (специфических, отраслевых)
• Формирование БД – начального набора смысловых сопоставлений часто употребляемых слов, терминов, понятий разговорного «сленга» и официального языка

Пример 1 (софт, доработка, модели, функционал = ПО)

Пример 2 (платформа, железо, аппаратура, драйверы к ним = АПК/ПАК)

Пример 3 (нейросетка, самообучение софта = ПО с ИИ)

 

Этап 2. Разработка алгоритмов, скриптов сопоставлений

• Разработка или адаптация существующих решений ПО самого бота
• Продвинутый набор смысловых сопоставлений
• Доработка алгоритмов формирования цепочки сопоставлений (1 разговорный набор слов, фраз = 1 понятие «казенного» языка)
• Доработка семантических правил отождествлений по частоте употребления слов и терминов (специфических, отраслевых)
• Пополнение БД –набора смысловых сопоставлений часто употребляемых слов, терминов, понятий разговорного «сленга» и официального языка

Этап 3. Разработка ПО нейросети,

• Разработка ПО нейросети для первоначальных навыков самообучения (1 год)
• Обучение нейросети (2 года)

Этап 4. Интерграция ПО нейросети с СПС (базами нормативной информации)

• Построение структурированных запросов к СПС, базам знаний, форумов (API или граббинг)
• Обучение экспертной системы

Этап 5. Интеграция с имеющимися наработками по ИИ: оцифровке / синтезу речи, анализ больших данных в лингвистике

Интегрировать открытые или ставшие недорогими решения, которые сообщество ИИ будет делать и складывать в общий Open Source (это условие в грантах теперь прописано) https://решение-верное.рф/ai-2021

• встраивание наработок спич яндекса для диалогового помощника распознавания аудио + синтеза ответом ИИ-помощника
• партнерства с командами, продвинувшихся в анализе семантических для полнотекстовых контекстных поисков

Более 2000- стартапов работают над нейросетями по обучению ИИ (по текстовым данным и оцифровке аудио) –

• есть уже ИИ-юристы помощники (а это близко к нам)? Примитивные?
• есть уже ИИ-писатели жанра детектив?

"Коммерсантъ" от 06.05.2021, 19:39

Сейчас полноценного бота, дающего осмысленные юридические консультации, в России нет, считает эксперт Moscow Digital School Ефим Казанцев.

«Попытки прикрутить различных по степени интеллектуальности ботов к правовым базам знаний не раз предпринимались»,— отмечает он.

Но в большинстве случаев, по мнению эксперта, такие системы представляли собой лишь поисковой интерфейс по базе нормативных актов и судебной практики. В то же время обычные поисковики в интернете до сих пор остаются наиболее удобным механизмом для этого, считает Ефим Казанцев: они бесплатны, доступны с любого устройства и справляются с поиском подходящих материалов не хуже специализированных систем.

https://www.kommersant.ru/doc/4801880

В России насчитывается более 2000 технологических стартапов, но инновациями в юридической сфере (то есть LegalTech) занимаются лишь около 20.

https://www.forbes.ru/brandvoice/ipquorum/391127-luchshe-zvonite-solu-smogut-li-tehnologii-zamenit-advokata

Газета "Коммерсантъ" №113 от 02.07.2021, стр. 2

Правительство готовится запустить цифровую систему поддержки малого бизнеса по принципу «одного окна» — эксперимент запланирован уже на август и продлится до 2023 года, следует из проекта постановления правительства, подготовленного Минэкономики. За это время власти рассчитывают наладить обмен данными между ведомствами, сформировать цифровые профили компаний и апробировать сервисы — к 2025 году их будет не менее 27. В перспективе же господдержка должна стать проактивной и выстраиваться на основе больших данных: правительству и бизнес-объединениям такой механизм позволит сконцентрироваться на решении комплексных задач настройки делового климата.

Минэкономики рассчитывает уже со 2 августа запустить эксперимент по цифровой поддержке малого и среднего предпринимательства (МСП), следует из опубликованного на regulation.gov.ru проекта постановления правительства. Речь идет о консолидации всех необходимых бизнесу сервисов на цифровой платформе, работающей в режиме «одного окна». Эксперимент продлится до конца 2022 года, отчет Минэкономики представит в правительство.

Запуск цифровой платформы предусмотрен обновленным нацпроектом по развитию МСП. В правительстве указывали, что это позволит внедрить адресный и проактивный подход к поддержке бизнеса. При этом система планируется многоступенчатой: государство будет сопровождать МСП по мере роста, предлагая сервисы для развития, а воспользоваться мерами поддержки будет легче компаниям, которые уже получили ее на начальном этапе.

В рамках эксперимента правительство создаст информационно-аналитическую систему, которая сформирует «цифровой профиль» пользователя на основе официальных и коммерческих данных — для этого будет налажен обмен данными между участниками эксперимента.

Помимо Минэкономики в нем участвуют Минцифры и ФНС, другие министерства и ЦБ могут присоединиться на добровольной основе, как и институты развития, банки, страховые и лизинговые компании, микрофинансовые организации и др. Им будут доступны данные об учредительных документах компаний, среднесписочной численности и банковских счетах, налоговых выплатах, сведения о получении господдержки. Цифровой профиль и должен обеспечить адресный подбор услуг и сервисов в зависимости от потребностей компаний.

После реформы институтов развития поддержка малого бизнеса сосредоточится в АО «Корпорация МСП».

Как пояснил “Ъ” ее гендиректор Александр Исаевич, в первую очередь будут запущены сервисы для начала своего дела (подготовка документов для госрегистрации бизнеса), блок образовательных и акселерационных программ, законодательный дайджест, простым языком и схематично описывающий отраслевые изменения, а также отраслевая бизнес-аналитика — она позволит предпринимателям точнее принимать управленческие решения. Постепенно количество сервисов и суперсервисов будет увеличиваться, к 2025 году — не меньше 27.

«Запуск правового эксперимента, который продлится до конца 2022 года, направлен на то, чтобы снизить нагрузку на бизнес»,— поясняет он.

Правительство в новой конструкции сконцентрируется на донастройке регулирования: сервисный подход должен освободить правительство от решения частных проблем компаний в пользу настройки делового климата — для этого в Белом доме выстраивают системную модель работы с экспертным сообществом по вопросам регулирования (см. “Ъ” от 19 марта). Глава «Опоры России» Александр Калинин указывает, что цифровая платформа освободит организацию от вопросов, в которых она не должна быть модератором, например в случае проволочек с получением компаниями кредитов в банке.

В целом же ожидается, что консолидация данных о получателях господдержки позволит властям проанализировать ее объем и эффективность и в дальнейшем сосредоточить меры поддержки в перспективных секторах.

При этом первый вице-премьер Андрей Белоусов ранее сообщал о готовности в обмен на открытость компаний выстраивать для них широкую поддержку, в том числе на основе их бизнес-показателей (см. “Ъ” от 3 июня). «Цифровая платформа за счет больших данных должна не только отвечать прямым запросам предпринимателей, но на основе анализа давать ему сервисы, необходимые для развития. Но это непростая задача»,— предупреждает эксперт.

https://www.kommersant.ru/doc/4880634

1. Экспертную систему – помощника консультанта (юридические, бухгалтерские, налоговые, финансово-экономические, кадровые вопросы)

Функционал:

• обработка массива разноформатной (выше) информации,
• оцифровка аудио в текст,
• оцифровка (качественная) аудиодорожки из видео ютуба в текст (с выбранного канала или скачать выбранные видео
• обработка оцифровок и текста стенограмм консультаций - структурирование текста анализ семантики рекомендации по каталогизации (указывал место в структуре данных - где должно лежать, например, по частоте встречающейся) + часто встречающиеся слова помечать тэгом индексом чтобы при поиске потом выдавал и это независимо от расположения в каталоге
• автозаполнение (формирование) обработанных записей в базе знаний,
• выдача рецептов по полнотекстовому интеллектуальному поиску
• есть поиск полнотекстовый на сайте https://xn----dtbhaacat8bfloi8h.xn--p1ai/find (но он ищет не только НА странице, но и по структуре МЕНЮ – мешают соседние страницы)
• есть поиск полнотекстовый в базе знаний (но она содержит 10% от содержимого сайта – надо найти способ конвертнуть содержимое страниц сайта в базу знаний confluence)
• немного об этом в видео https://решение-верное.рф/expert-system-ai-2019