Showa Denko: ИИ-поиск аналогов инвестпроектов — почти 10% прежнего времени

Showa Denko оценивает планы капиталовложений, включая строительство, обслуживание и обновление производственных мощностей, по стандартам, основанным на собственном опыте: финансовая отдача, вклад в безопасную и стабильную работу заводов. Для экспертизы с точки зрения производственной технологии и инжиниринга компания опирается на опыт более 2 000 инвестиционных проектов за 20 лет. Документы хранятся в нескольких базах, а обычный поиск по ключевым словам плохо находил подходящие аналоги. Сходство проектов эксперты определяли по собственному опыту, поэтому накопленные данные и знания использовались не полностью.

Компания внедрила поисковую систему на основе ИИ KIBIT, разработанного FRONTEO. KIBIT имитирует неявные знания экспертов: при поиске он учитывает ключевые слова, структуру текста и ход рассуждения в документах, включая вложенные файлы. Система ищет в документных базах компании случаи, полезные для экспертизы новых инвестиционных планов, в том числе по производственному оборудованию, и оценивает степень их сходства без опоры на личный опыт экспертов. Она позволяет одновременно отбирать много похожих случаев и использовать знания о мерах безопасности оборудования. По описанию FRONTEO, KIBIT сочетает собственный алгоритм машинного обучения с обработкой естественного языка и обучается на небольшом объёме размеченных данных.

Систему проверили в пробном запуске внутри компании: она находила похожие инвестиционные проекты и оценивала степень сходства почти за одну десятую времени, которое требовалось обычным поисковым системам. Работу системы Showa Denko начала в конце января 2020 года и объявила о внедрении 6 февраля 2020 года. Компания планировала регулярно использовать её при оценке обоснованности планов капиталовложений и рассматривала расширение на поиск похожих аварий и отклонений на производстве. Проект входил в направление «усиление способности использовать ИИ/IoT» среднесрочного плана группы «The TOP 2021».