Как искусственный интеллект решает проблемы извлечения данных из неструктурированных авиационных документов

Согласно исследованию компании McKinsey, генеративный ИИ — технология, создающая контент или выводы на основе закономерностей в данных — представляет собой прорыв, с потенциалом добавления ежегодно от 2,6 до 4,4 триллионов долларов в различных секторах.

В авиации эта технология создает уникальные возможности для оптимизации высокоценных рабочих процессов, таких как обработка документов и соблюдение нормативных требований, превращая неструктурированные данные в практически применимые знания.

В то время как такие отрасли, как розничная торговля, быстро достигают успехов, авиация представляет уникальные возможности для повышения эффективности в сложных, высокоценных рабочих процессах, таких как обработка документов и соблюдение нормативных требований.

Растущая проблема неструктурированных данных в авиации

Бизнес-данные в основном представлены в неструктурированных форматах, таких как электронные письма, беседы в Slack, изображения и формы PDF. Примерно 80% всех бизнес-данных неструктурированы, и ценная информация остается закрытой в статических документах без соответствующих инструментов. 

Это означает, что работники сферы знаний тратят до 30% своего времени на поиск и систематизацию информации в документах, согласно данным Международной корпорации данных (IDC).

Затраты являются еще одним препятствием. Результаты исследования IBM поражают воображение. В исследовании 2016 года этот технологический гигант оценил, что низкое качество данных ежегодно обходится экономике США в 3,1 триллиона долларов, что обусловлено падением производительности, частыми сбоями систем и взлетевшими расходами на обслуживание — это лишь некоторые из множества негативных последствий неорганизованных данных.

Эта зависимость от неструктурированных документов создает неэффективность, которая особенно дорого обходится авиационным компаниям. Поскольку авиационные регуляторы все чаще требуют прозрачности и отслеживаемости данных процессов, организации сталкиваются с возрастающим давлением в отношении модернизации своих рабочих процессов с документами.

Журналы технического обслуживания, сертификаты летной годности и отчеты о соответствии критически важны, но часто хранятся в несовместимых форматах. Поиск ключевой информации становится трудоемким процессом, что замедляет принятие решений и увеличивает риск ошибок.

ePlaneAI использует передовые технологии, такие как оптическое распознавание символов (OCR) и обработка естественного языка (NLP), для извлечения и организации этих данных, делая их пригодными для действий.

С такими решениями, как EmailAI для автоматизации обработки входящих запросов на котировку или AeroGenie для быстрого получения данных из технических руководств, ePlaneAI точно решает проблемы отрасли.

Например, ePlaneAI может быстро идентифицировать номера деталей или расшифровывать сложные графики технического обслуживания, сокращая ручные усилия и повышая точность. Исследования показывают, что обработка документов с помощью искусственного интеллекта может сократить ошибки извлечения данных и достичь уровня точности превышающего 90%, оптимизируя рабочие процессы и экономя ценное время.

Способность искусственного интеллекта анализировать данные бортовых самописцев является еще одним прорывом. Благодаря быстрому анализу паттернов и оперативному обнаружению аномалий, искусственный интеллект значительно повышает как операционную безопасность, так и соответствие стандартам. Поскольку авиакомпании стремятся масштабировать свои операции без увеличения затрат, принятие этих решений больше не является опциональным — это необходимость.

Решение проблемы большого объема данных с помощью ИИ

Проблема неструктурированных данных в авиационной индустрии усугубляется их огромным объемом. Авиакомпании, сервисы по техническому обслуживанию и ремонту (MRO), а также производители зависят от критически важной информации, которая зарыта в миллионах записей, разбросанных по системам.

Задачи, такие как обработка журналов технического обслуживания или сопоставление документов соответствия, могут занимать недели или даже месяцы. Компании, использующие искусственный интеллект, могут устранить задержки в документообороте, автоматизируя повторяющиеся задачи. Это повышение эффективности особенно ценно в авиации, где своевременные решения могут значительно повлиять на безопасность и прибыльность.

ePlaneAI использует алгоритмы машинного обучения для категоризации, извлечения и анализа данных с невиданными ранее скоростями. То, что раньше занимало у команды техников недели, теперь может быть выполнено за часы, обеспечивая своевременную и точную доставку данных. Например, цифровые журналы ремонтов могут быть обработаны для выявления повторяющихся проблем с обслуживанием, что позволяет проводить проактивные вмешательства, сокращающие простои и затраты.

Интеллектуальная обработка документов

Кроме того, интеллектуальная обработка документов (IDP) автоматизирует до 70% ручных задач по работе с документами.

IDP — это трансформационная технология, которая сочетает в себе методы, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, для извлечения, классификации и обработки неструктурированных данных из различных форматов документов (Microsoft). Это позволяет компаниям оптимизировать рабочие процессы, повысить точность данных и автоматизировать извлечение неструктурированных данных.

Эта автоматизация экономит время и снижает вероятность человеческой ошибки, что является критически важным в индустрии, где ошибки могут иметь катастрофические последствия.

Исследование McKinsey подчеркивает операционные улучшения до 30% для компаний, внедряющих AI-управляемую IDP. Эти приросты обусловлены более быстрым выполнением задач, сокращением переделок из-за ошибок и оптимизацией рабочих процессов, которые обеспечивают бесперебойную работу операций.

Архитектура, лежащая в основе понимания документов с помощью искусственного интеллекта

Понимание документов (Document Understanding, DU) в искусственном интеллекте заключается в преобразовании неструктурированных документов в структурированные данные, доступные для чтения машинами. Этот процесс включает в себя несколько этапов, на каждом из которых используются передовые технологии для обеспечения точности и эффективности.

Во многих приложениях, особенно в таких ответственных отраслях, как авиация, комбинированный подход человека и искусственного интеллекта, или система с участием оператора (HITL) имеет решающее значение для обеспечения точности и надежности.

Рабочие процессы HITL интегрируют человеческий контроль в процесс ИИ, позволяя экспертам проверять и исправлять результаты с низкой уверенностью.

Этот итерационный цикл обратной связи не только обеспечивает высокую точность, но и помогает со временем улучшать и совершенствовать модели искусственного интеллекта, адаптируясь к развивающимся типам и сложности документов.

Рабочие процессы с участием человека (Human-in-the-loop, HITL) имеют решающее значение во многих бизнес-приложениях, особенно в авиации. Здесь рабочие процессы HITL могут включать в себя проверку человеком журналов ремонта или документов соответствия, обработанных искусственным интеллектом, для подтверждения критически важных деталей перед окончательной отправкой, сочетая скорость ИИ с тонким суждением опытных специалистов.

Эти рабочие процессы HITL позволяют экспертам проверять результаты с низкой уверенностью, обеспечивая высокую точность и предоставляя обратную связь для постоянного совершенствования моделей ИИ.

Эти возможности искусственного интеллекта позволяют ePlaneAI справляться с задачами, начиная от анализа видео осмотров с использованием компьютерного зрения, до обработки запросов клиентов в реальном времени. В результате получается мощный инструмент, который сокращает ручную рабочую нагрузку, сохраняя при этом высочайшие стандарты точности.

Целенаправленные решения, учитывающие уникальные проблемы авиации

Набор специализированных инструментов ePlaneAI предназначен для решения специфических задач авиации:

Авиационные компании, использующие эти целевые решения, могут повысить операционную эффективность, сократить простои и обеспечить соответствие глобальным нормативным требованиям.

‍Improving compliance with AI-powered insights

‍Compliance with aviation regulations such as those set by the FAA and EASA is critical but challenging, and industry reliance on unstructured documents complicates things further.

Отслеживание необходимых данных в неструктурированных документах занимает много времени и подвержено ошибкам. Компании, которые не справляются с этой задачей, сталкиваются с серьезными штрафами и рисками для репутации.

Исследование отрасли проведенное Globalscape показало, что компании тратят больше средств на деятельность, связанную с несоблюдением требований (устранение последствий), чем на соблюдение этих требований. В то время как в таких отраслях, как финансы, за несоблюдение установленных правил предусмотрены крупные штрафы, авиационные компании сталкиваются как с финансовыми последствиями, так и с критическими рисками для безопасности, что делает усилия по соблюдению норм вдвойне важными.

Согласно данным Globalscape, средняя организация тратит 14,82 миллиона долларов в год на несоблюдение требований, в то время как расходы на соблюдение норм составляют 5,47 миллиона долларов.

В аэрокосмической отрасли это означает, что авиакомпании тратят в 2,5 раза больше средств на деятельность, связанную с несоблюдением требований, чем на соблюдение. Это поразительная цифра и подчеркивает необходимость в технологиях искусственного интеллекта для точного и экономически эффективного решения проблем управления данными.

ePlaneAI решает эту проблему, автоматизируя задачи соответствия, обеспечивая доступ к критически важным данным в реальном времени и снижая риск человеческой ошибки. В частности, EmailAI оптимизирует процессы соответствия, извлекая ключевые данные из запросов предложений и регуляторных сообщений, организуя их для немедленного рассмотрения и гарантируя, что никакие важные требования не будут упущены.

Этот активный подход не только повышает уровень соответствия нормативным требованиям, но и сокращает время и затраты, связанные с ручным аудитом.

Правительство США приняло инструменты принудительного исполнения, работающие на основе искусственного интеллекта, для обнаружения аномалий в данных, связанных с соблюдением нормативных требований.

Организации, такие как SEC и , используют искусственный интеллект для выявления необычных схем торгов и отчетов о прибылях (Skadden), а FAA представило подробный план по внедрению технологий искусственного интеллекта.

Авиакомпании принимают аналогичные технологии для выявления потенциальных нарушений до того, как это сделают регуляторы, получая признание за самостоятельное сообщение о проблемах и сокращая штрафы.

Компания McKinsey отмечает, что соблюдение нормативных требований остается важным фактором внедрения искусственного интеллекта, причем до 50% случаев использования генеративного ИИ связаны с управлением регуляторными рисками.

Используя прогнозную аналитику и автоматизируя процессы аудита, компании могут активно управлять рисками соответствия, экономя ежегодно миллионы, при этом повышая операционную устойчивость.

‍Real-time data extraction in critical scenarios

‍Авиационная отрасль часто работает в условиях высокого давления, где каждая секунда на счету. События, когда самолет остается на земле (AOG), например, могут привести к дорогостоящим задержкам и операционным нарушениям, если их не устранить быстро. Доступ к неструктурированным документам, таким как ремонтные руководства или записи поставщиков в реальном времени, критически важен в этих ситуациях.

‍AeroGenie enhances this capability by providing aviation professionals with instant access to structured insights from technical manuals and illustrated parts catalogs (IPCs), enabling faster resolutions during Aircraft on Ground (AOG) events.

Технология ePlaneAI отличается в таких сценариях быстрым извлечением ключевых деталей — таких как спецификации деталей, графики технического обслуживания и сроки поставки поставщиков — из документов с большим количеством текста.

Компания McKinsey подчеркивает более широкое влияние приложений искусственного интеллекта в реальном времени, отмечая, что в таких отраслях с критически важными операциями, как авиация, наблюдается сокращение задержек процессов на 25-35%. Эти улучшения напрямую влияют на удовлетворенность клиентов, операционную эффективность и прибыльность.

Роль искусственного интеллекта также распространяется на предиктивное обслуживание. ИИ анализирует исторические данные и определяет закономерности износа, позволяя авиакомпаниям предвидеть и устранять проблемы с обслуживанием до того, как они усугубятся. Такой проактивный подход сокращает задержки, снижает затраты и повышает безопасность.

‍The cost benefits of automating unstructured aviation data processing

‍AI systems enhance efficiency and deliver substantial cost savings. Implementing an automation system for tasks like invoice processing, parts tracking, and compliance checks can achieve a 30-200% ROI within the first year. Organizations using intelligent document processing achieved a 50-70% reduction in processing time. 

Эти финансовые преимущества особенно важны для капиталоемких отраслей, таких как авиация, где экономия часто перенаправляется на инновационные проекты, такие как обновление флота, инициативы устойчивой авиации или улучшение условий для пассажиров.

‍Почему ИИ опережает традиционные системы в извлечении данных

‍Traditional ERP systems and document management tools struggle to handle the complexities of unstructured or dark data —data hidden in PDFs, emails, faxes, and other scanned documents.

Устаревшие решения не обладают необходимой адаптивностью для того, чтобы разблокировать файлы, а затем интерпретировать и сортировать информацию.

ePlaneAI преодолевает этот разрыв с помощью возможностей, основанных на искусственном интеллекте, специально разработанных для авиационной отрасли. В отличие от не гибких устаревших систем или более обобщенных систем IDP, искусственный интеллект динамически обрабатывает данные, специфичные для авиации, обеспечивая более быстрые и точные результаты. Такая специализация критически важна в отрасли, где первостепенное значение имеют точность и скорость.

Компания McKinsey подчеркивает, что генеративный ИИ позволяет ускорить процесс принятия решений на 40%, одновременно повышая точность данных. Эти преимущества делают ИИ незаменимым инструментом для авиакомпаний, стремящихся сохранить конкурентоспособность в быстро меняющейся среде.

Кроме того, регуляторы все чаще ожидают, что компании будут принимать решения по соблюдению требований на основе искусственного интеллекта, чтобы соответствовать инструментам государственного надзора (Skadden).

‍The future of AI for aviation’s documentation management challenges

‍The evolution of document understanding (DU) AI is rapidly transforming industries, and aviation is at the forefront of this change. As AI adoption becomes more widespread, the ability to automate and integrate document processing into broader business workflows will redefine how companies manage compliance, operational efficiency, and customer satisfaction.

Для авиационных компаний путь к полному осознанию потенциала искусственного интеллекта начинается с сосредоточенных пилотных запусков и доказательства концепции.

Предварительно обученные модели исключают необходимость в подготовке обширных наборов данных, позволяя авиакомпаниям внедрять решения на основе искусственного интеллекта в течение нескольких недель вместо месяцев, ускоряя сроки адаптации.

Организации могут наращивать уверенность в масштабировании инициатив искусственного интеллекта в рамках своей деятельности. Демонстрация ценности посредством целенаправленных приложений — таких как автоматизация проверок соответствия или оптимизация процессов технического обслуживания — помогает организациям наращивать уверенность в масштабировании инициатив искусственного интеллекта в рамках своей деятельности.

С развитием предварительно обученных моделей и прогрессом в области обучения с минимальным количеством примеров, барьеры для входа снижаются, что облегчает компаниям внедрение этих трансформационных технологий. Поскольку авиационная промышленность продолжает развиваться, применение решений на основе искусственного интеллекта уже не является опциональным — это необходимость. От оптимизации рабочих процессов с документами и повышения соответствия требованиям до сокращения простоев и увеличения операционной эффективности, ИИ позволяет компаниям оставаться впереди в высококонкурентном рынке. Решения вроде EmailAI, AeroGenie и набора интеллектуальных автоматизированных решений ePlaneAI разработаны для решения уникальных задач авиации с точностью и масштабируемостью.

Готовы поднять ваши операции на новый уровень? Свяжитесь с ePlaneAI сегодня, чтобы запланировать консультацию и узнать, как наши индивидуальные решения в области искусственного интеллекта могут преобразить ваши операции.