С Днём Победы!

Дорогие коллеги и друзья! Поздравляю Вас с нашим великим праздником! Желаю Вам и всей нашей стране счастья и процветания!

По Красной площади проходит парадный расчет участников СВО 

 

Мы не только помним и гордимся, - мы продолжаем традиции наших предков. Так держать!

Начинается подготовка специального номера журнала «ИИ и общество» издательства Шпрингер на тему «Когда данные становятся архивными материалами: Повышение доступности электронных документов с помощью искусственного интеллекта»

Данная новость была выложена в апреле 2024 года на сайте Springer Link издательства Шпрингер (Springer)

Публикуемый издательством Шпрингер журнал «ИИ и общество - Знания, культура и обмен информацией» (AI & Society - Knowledge, Culture and Communication) начинает подготовку специального номера «Когда данные становятся архивными материалами: Повышение доступности электронных документов с помощью искусственного интеллекта» (When data turns into archives: making digital records more accessible with AI).

Приглашённым редактором специального номера является д-р Лиз Жайян (Lise Jaillant - на фото), сотрудница факультета общественных и гуманитарных наук университета Лавборо (Loughborough University, Великобритания), профессор цифровых гуманитарных наук (Digital Humanities).

В аннотации номера отмечается:

«В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал широко распространённой технологией для повседневного использования. Одной из областей, которой уделяется сравнительно меньше внимания, является использование ИИ для выявления, организации и фильтрации огромных объемов данных, генерируемых государственными служащими. Благодаря переходу на электронно-цифровые технологии, подавляющее большинство государственных данных теперь создается в цифровой форме. Электронная почта заменила традиционные письма, документы в форматах PDF и Word заменили бумажные протоколы и меморандумы, а аудио/визуальные файлы хранятся на локальных жестких дисках и в различных системах. Создатели документов обязаны передавать данные в архивные учреждения для обеспечения их долговременной сохранности и доступности.

Общество может извлечь немало пользы из анализа государственных документов, однако доступ к этим данным чрезвычайно затруднён. Архивные электронные письма, аудио/видеофайлы и другие изначально-электронные документы редко доступны пользователям по целому ряду причин, включающих обеспечение конфиденциальности, неприкосновенности частной жизни (защиты персональных данных), национальной безопасности, авторского права, технологические ограничения и отсутствие упорядоченности. Кроме того, многие государственные документы создаются вне официальных каналов (например, с использованием WhatsApp или личных учетных записей электронной почты). Распространение этих «теневых ИТ» создает свои собственные проблемы с точки зрения обеспечения подотчетности, а также отыскиваемости и доступности этих данных.

Решение проблемы труднодоступности цифровых данных - сложная задача, требующая сотрудничества представителей многих областей и секторов профессиональной деятельности. Искусственный интеллект может использоваться для выявления чувствительных материалов в общей массе изначально-электронных документов, помогая сделать не являющиеся чувствительными (конфиденциальными) материалы доступными. ИИ также может автоматически создавать метаданные в случае, если первоначальные метаданные отсутствуют. Кроме того, ИИ может использоваться для поиска в огромных массивах данных, когда поиск по ключевым словам будет неэффективным. Новые технологии потенциально способны разблокировать доступ к данным и увеличить долю документов, поступающих в архивные хранилища.

Проблема недоступности архивных документов не ограничивается данными, создаваемыми государственными органами и учреждениями. Для сектора культурного наследия серьезной проблемой является предоставление доступа к изначально-электронным документам, которые могут содержать персональные данные и чувствительную информацию. Это оказывает влияние на историков и других ученых, которым необходим доступ к архивным данным для проводимых ими исследований, а также влияет на других пользователей (таких, как журналисты и специалисты «третьего (некоммерческого) сектора»), которые полагаются на данные для информирования общественности информации и ведения информационно-пропагандистской работы.

Основная цель этого специального номера - изучить, как ИИ может помочь с улучшением долговременной сохранность, доступности и удобства использования электронных и изначально-электронных архивных документов. Основное внимание в нём уделяется связанным с ИИ перспективам и проблемами при разблокировании архивных данных как в рамках государственного сектора, так и за их пределами.

В статьях будут предложены новые междисциплинарные теоретические интерпретации, применены методологии исследования к изучению новых вариантов применения и примеров из практики, а также предложены новые точки зрения на нынешнюю и будущую перспективу применения ИИ к данным и электронным архивам.

Мы поощряем заявки, в которых эти исследовательские вопросы рассматриваются с использованием ряда теоретических концепций (включая критических исследования данных, цифровые гуманитарные науки, архивные исследования, исследования в области культурного наследия) и методов исследования (как качественных, так и количественных, включая методы аналитики данных и информатики). Приветствуется работы специалистов-практиков из государственного сектора и сектора библиотек, архивов и музеев, а также статьи молодых специалистов и ученых.

Готовящийся специальный номер станет ключевым результатом проекта LUSTER, финансируемого британским Советом по исследованиям в области искусства и гуманитарных дисциплин» (Arts and Humanities Research Council, AHRC, https://ahrc.ukri.org/ ) . Общая цель проекта LUSTER - связать принимающие политические решения лиц со специалистами в области информатики, цифровых гуманитарных наук и профессионалами архивно-библиотечного и музейного сектора (GLAM, от Galleries, Libraries, Archives and Museums - галереи, библиотеки, архивы и музеи). Более подробную информацию об этом проекте можно найти на его сайте: https://lustre-network.net/ .»

Темы специального номера

В данном специальном выпуске, над подготовкой которого совместно работают представители цифровых гуманитарных наук и социологии, эксперты по искусственному интеллекту, специалисты в области управления информацией, архивисты, библиотекари и музейные работники, - приветствуются статьи, затрагивающие, в том числе, следующие темы:

• Применение ИИ к архивным данных, созданным государственными органами и организациями, организациями сферы культурного наследия или иными учреждениями;
  
  
• «Цифровая помойка» (Digital Heap) и проблема неупорядоченных данных;
  
  
• Обеспечение большей доступности архивных данных ради общественного блага;
  
  
• Риски, связанные с применением ИИ к изначально-электронным документам;
  
  
• Смягчение этих рисков: ИИ и этика, разработка систем «ответственного» ИИ;
  
  
• Методы исследования (включая подходы на основе ИИ), применяемые для использования архивных данных;
  
  
• Качественные подходы - например, для изучения отношения специалистов к ИИ и архивам.

Ключевые контрольные сроки

• Представление тезисов: 30 июня 2024 года
  
  
• Представление рукописи: 30 сентября 2024 года
  
  
• Период рецензирования и редактирования: октябрь – декабрь 2024 года
  
  
• Представление доработанной статьи: 31 января 2025 года

Требования к оформлению

Дополнительную информацию о требованиях к оформлению можно найти в разделе «Правила представления материалов» (Submission guidelines), см. https://link.springer.com/journal/146/submission-guidelines . Чтобы задать вопросы либо направить тезисы (300 слов) по электронной почте, обращайтесь по адресу l.jaillant@lboro.ac.uk .

Источник: сайт журнала «ИИ и общество»
https://link.springer.com/journal/146/updates/26671434

«Диаграмма связей» для стандартов технического подкомитета ИСО TC46/SC11 «Управление документами»

Данный пост старшего аналитика по вопросам политик управления электронными документами Национальных Архивов США и эксперта ИСО Энди Поттера (Andy Potter - на фото) был опубликован в социальной сети LinkedIn 25 апреля 2024 года в учётной записи технического подкомитета ИСО TC46/SC11 «Управление документами».

Вы потерялись в море стандартов? Не волнуйтесь! Представьте себе мир, в котором сложные стандарты кристально ясны и легко усваиваются – именно это предлагает наша «диаграмма связей» (mind map).

Деятельность технического подкомитета ИСО TC46/SC11 «Управление документами», разрабатывающего стандарты в области управления документами и архивными документами, охватывает три основные области: процессы (Processes), системы (Systems) и анализ (Analysis).

Стартовая страница диаграммы связей

С помощью нашей диаграммы связей (см. https://committee.iso.org/files/live/sites/tc46sc11/files/TC%2046%20SC%2011%20Archives%20and%20records%20management%20(5).html ) Вы сможете изучать эти стандарты без лишних усилий. Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом в области стандартизации или же новичком, наша диаграмма связей станет вашим проводником на пути к ясности и инновациям.

Попрощайтесь с путаницей и приветствуйте простоту работы со стандартами подкомитета TC46/SC11 в форме диаграммы связей!

Энди Поттер (Andy Potter)

Источник: сайт LinkedIn / сайт подкомитета TC46/SC11
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7189325232036302848

Гиперавтоматизация: Новый рубеж эффективности деловой деятельности

Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 2 апреля 2024 года на блоге компании Formtek.

Роботехническая автоматизация технологических процессов и производств (Robotic Process Automation, RPA) совершает революцию в деловом мире. Автоматизируя повторяющиеся задачи, RPA-автоматизация трансформирует способы ведения компаниями своей оперативной деятельности, что приводит к беспрецедентному повышению эффективности и точности и к экономии затрат. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) с инструментами RPA обеспечивает гораздо более высокий уровень автоматизации многих деловых процессов. Эта синергия, часто называемая гиперавтоматизацией (hyperautomation), является ключевым фактором осуществления цифровой трансформации (см. https://www.cio.com/article/654277/future-proofing-your-business-with-hyperautomation.html ).

Последствия RPA-автоматизации и гиперавтоматизации огромны. Они расширяют возможности сотрудников, освобождая их от рутинных задач и давая им возможность сосредоточить свои усилия на более стратегических, творческих и ориентированных на клиента инициативах. Они также обеспечивают масштабируемость и гибкость, позволяя коммерческим организациям легко подстраивать свои операции без необходимости нанимать или обучать дополнительный персонал. Более того, RPA-системы могут быть запрограммированы на точное выполнение законодательно-нормативных требований, что снижает риски их несоблюдения.

Будущие улучшения в технологиях RPA и автоматизации являются многообещающими. Началась эволюция от RPA к интеллектуальным автономным приложениям. Ожидается, что эти приложения, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, обеспечат интеллектуальную автоматизацию, когнитивные возможности и ИИ-возможности для организаций, выполняющих различные деловые функции. Более того, увеличивающаяся интеграция инструментов машинного обучения в продукты для гиперавтоматизации рассматривается как один из основных факторов роста рынка.

Когда можно ожидать реализации такого рода технологии? Консультационная фирма Deloitte прогнозировала (см. https://enterprisersproject.com/article/2020/12/rpa-robotic-process-automation-trends-watch-2021 ), что где-то в 2023 году RPA-автоматизация выйдет на уровень почти повсеместного внедрения в мире деловой деятельности. Налоговая служба США (IRS) планирует расширять свою программу RPA-автоматизации (см. http://fedscoop.com/irs-robotic-processing-automation-program/ ), ставя своей целью ежегодно разрабатывать и внедрять от 35 до 50 инструментов автоматизации.

Например, решение Microsoft Power Automate (это SaaS-платформа от Microsoft для оптимизации и автоматизации рабочих процессов и бизнес-процессов – Н.Х.) ежемесячно используется более чем 350 тысячами организаций для автоматизации своих процессов (см. https://powerautomate.microsoft.com/en-us/blog/real-world-automation-stories-with-microsoft-power-automate/ ). Например, поставщик медицинских услуг US Acute Care Solutions использует решение Microsoft Power Automate для обработки 20 миллионов медицинских документов ежегодно, экономя благодаря этому более 100 тысяч человеко-часов ежегодно. Компания Komatsu Australia создала RPA-решение с помощью инструментов Power Automate и AI Builder, чтобы автоматизировать процессы выставления счетов, что экономит компании 300 человеко-часов в год при взаимодействии только с одним из её многочисленных поставщиков (см. https://powerautomate.microsoft.com/en-us/blog/komatsu-australia-accelerates-hyper-automation-with-power-automate-from-licensing-to-production-in-4-weeks/ ).

Ещё один ведущий поставщик RPA-решений - компания UiPath ( http://uipath.com/resources/automation-case-studies ), имеет множество успешных внедрений. Например, Университетская больница отделения национального фонда медицинского страхования (NHS Trust) в Плимуте (Великобритания) использует автоматизацию для обеспечения высококачественного медицинского обслуживания. Банк First Abu Dhabi Bank также добился значительных преобразований и прогресса благодаря своим усилиям в области автоматизации.

Ещё одним ярким примером является компания Uber ( http://impactmybiz.com/blog/5-robotic-process-automation-case-studies ). По оценкам, благодаря использованию более 100 систем автоматизации, Uber экономит 10 миллионов долларов в год. Культура RPA-автоматизации в Uber значительно улучшила как условия труда персонала, так и качество обслуживания клиентов.

Этот опыт успешных внедрений иллюстрирует трансформирующую силу RPA-автоматизации и гиперавтоматизации в различных секторах экономики, от здравоохранения до финансов и транспорта. Данный опыт подчеркивает потенциал этих технологий для повышения эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и существенной экономии затрат.

Развитие технологий RPA-автоматизации и гиперавтоматизации - это не просто расширение возможностей, но и транформационные перемены в деловом мире. По мере того, как эти технологии продолжат развиваться и совершенствоваться, они, несомненно, по-новому определят понимание «автоматизации», превращая её из инструмента снижения затрат в движущую силу инноваций и стратегического роста.

Дик Вейсингер (Dick Weisinger)

Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/hyperautomation-the-next-frontier-in-business-efficiency/