Виктория Цой, «АЛИДИ»: Искусственный интеллект в кадровом документообороте

«АЛИДИ» – ведущий международный дистрибьютор и логистический оператор, который оказывает полный спектр услуг по дистрибьюции, логистике и стимулированию сбыта ведущим мировым и российским производителям, а также розничным компаниям. Мы работаем в трёх странах – России, Казахстане и Беларуси. Годовой оборот группы превышает 100 млрд рублей, мы охватываем более 100 тыс. торговых точек, располагаем 181 тыс. м² складских помещений и насчитываем 9,3 тыс. сотрудников. Только в России мы представлены в 62 регионах и имеем 15 складов, в Казахстане – 12 складов, в Беларуси – 1. Среди наших партнёров – P&G, Nestlé, Purina, Mondelez. Именно партнёрские аудиты и требования этих компаний во многом задают темп нашего технологического развития.

Я являюсь директором по персоналу этой компании, и наш бизнес имеет важную особенность: практически все сотрудники работают удалённо, при том, что у нас есть склады и большие складские площади. Три ключевые площадки – Москва, Санкт-Петербург и Нижний Новгород. В Москве у меня практически нет HR-персонала: большая часть команды находится в Нижнем Новгороде, поскольку компания оттуда, и в Санкт-Петербурге, где деятельность продолжалась. В моей команде 116 человек, и мы распределены практически по всей территории до Урала. На Дальний Восток мы не идём из-за сложной разницы во времени, а работа с Казахстаном осложняется двухчасовой разницей, которая не всегда удобна для проведения встреч.

Именно эта распределённая структура, высокая динамика найма и особенности бизнеса объясняют, почему нам был жизненно необходим переход на кадровый электронный документооборот. У нас большое количество персонала, работающего не в офисе: это мерчендайзеры, складские работники, торговые представители. У нас есть крупное собственное BTL-агентство «АЛИДИ-продвижение», и все контракты, связанные с Philip Morris, а также всё, что касается мерча в торговых сетях, – это мы. География обширна, охват компании исчисляется несколькими десятками регионов, у нас три основных офиса и более 70% удалённых сотрудников. Высокие темпы объёмов и найма, оборачиваемость персонала на складах и сезонность, которая начинается с октября, делали КЭДО не просто удобным, а жизненно необходимым инструментом.

Нам нужно было обеспечить быстрый выход на работу новых сотрудников, особенно удалённых, для которых оформление могло занимать неделю и даже больше. В филиалах вроде Калуги практически никого нет, и держать там кадровика не имеет смысла. Нам требовалось централизовать кадровый документооборот в удалённых регионах, избежать постоянного раздувания штата кадровых специалистов, снизить нагрузку на них и ускорить обмен документами между филиалами. Раньше документы пересылались почтой, часто с ошибками. Мы внедрили интеграцию с 1С, настроив бесшовный обмен данными, причём сделали это в России и параллельно в Казахстане. В Беларуси КЭДО нет: там сложное законодательство и отсутствует провайдер. Мы общались с коллегами из VK Tech, они несколько раз летали на уровне правительства, пытаясь договориться, но выйти на белорусский рынок не удалось. Беларусь остаётся единственным нашим регионом, который не перешёл на КЭДО.

Результаты внедрения оказались ощутимыми. Сегодня более 90% сотрудников компании используют VK HR Tek для подписания, оформления и хранения документов, а более 200 типов документов оформляются полностью электронно. Если раньше минимальное время оформления составляло от трёх дней, то теперь – один день. На 50% снизились почтовые расходы, до 50% снизилась посещаемость офиса, поскольку больше не нужно каждый раз приезжать туда для подписания документов. Оформление сотрудника теперь занимает до 30 минут. Когда мы выиграли тендер на «Нестле» в Москве и к нам присоединилось 400 торговых представителей, нам сказали, что нужен дополнительный кадровик, но мы решили распределить нагрузку между существующей командой и не раздувать кадровый штат. Скорость подписания документов повысилась на 15%. Уведомления об отпусках приходят заранее, за три недели, и мне уже не нужно постоянно смотреть график. Торговые представители и сотрудники складов, у которых есть телефоны и планшеты, подписывают документы моментально.

После того как мы убедились в эффективности КЭДО и рассказали об этом партнёрам, они задали нам вопрос, который стал следующим вызовом: как мы используем искусственный интеллект? Это самая модная тема, и над нами, как меч, висело требование P&G внедрить ИИ. Сбербанк активно продвигал свой GigaChat, проводил курсы, формы и баттлы, но мы не стремились к GigaChat. Наши ИТ-специалисты обычно очень заняты, штат разработчиков небольшой, но после интенсивной работы они написали собственную программу искусственного интеллекта. Она позволяет работать с регламентами компании, задавать вопросы, как в чате, и взаимодействовать с кадровым электронным документооборотом.

Зачем нам это потребовалось?

У нас очень много кадровых событий: приёмы, увольнения, отпуска, перемещения. Принялось 300 человек, 300 человек уволилось – это постоянный поток. Ошибки всегда будут, люди ошибаются. Когда проверка кадровых документов полностью возложена на людей, а этих документов приходит, например, 300 от мерчендайзеров, два кадровых специалиста вынуждены проверять всё вручную. В январе нам сообщили, что мы выиграли тендер и теперь территория «Нестле Москва» принадлежит «АЛИДИ», то есть мы начали работать по Москве, где раньше не работали. К нам присоединилось 400 человек, которых нужно было оформить. Требования «Нестле»: конец февраля – оформление, первое апреля – все должны заработать, всё должно быть идеально. Кадровиков у меня немного, и они не в Москве: одна в Нижнем Новгороде, другая в Костроме, их нужно было привезти в Москву. Представьте этих 400 человек, у всех вопросы, им нужно уволиться из компании, которая передаёт их нам по условиям тендера, и приняться к нам. Две сотрудницы могли допустить миллион ошибок из-за человеческого фактора. Подключив искусственный интеллект, мы моментально снизили количество ошибок.

Мой супруг, юрист и руководитель юридической службы в крупной компании, говорит, что юристы младшего уровня ему уже не нужны: он передаёт задачи в Claude, и тот всё проверяет. У нас появилась аналогичная программа, которая проверяет ошибки. Качественные предпосылки для внедрения также были очевидны: часто допускаются ошибки в реквизитах, когда данные вручную переносятся из 1С:ЗУП в КЭДО; филиалы присылают документы, заполненные как получилось; директор филиала может сделать множество ошибок. Высокая оборачиваемость линейного персонала, особенно складского и торгового, также подталкивала нас к внедрению ИИ.

Чтобы понять, как именно система помогает избегать этих ошибок, стоит описать этапы проверки.

Когда загружается документ, искусственный интеллект распознаёт и извлекает данные. Затем он проверяет документ по правилам: обязательно проверяются шапка документа, условия, зарплата – всё по шаблону. После этого проводится семантический анализ. У нас в справочнике 150 должностей, мы их унифицируем, но где-то пишут «менеджер по ключевым клиентам», а где-то «аккаунт-менеджер по ключевым клиентам» или «мерчандайзер по определённому направлению». Семантический анализ текста вычисляет неправильно указанную должность, сравнивает её со штатным расписанием и выделяет красным. Кадровик, следуя за искусственным интеллектом, звонит в филиал и говорит, что должность указана неверно. Директор филиала часто отвечает, что у них так было заведено. Затем формируется отчёт ошибок, и вся эта система работает.

Искусственный интеллект находит противоречия между цифрами и окладами, проверяет календарные дни отпуска при расчёте периода. Если сотрудник использовал все дни отпуска, а пишет заявление, система подсветит, что отпуск будет взят авансом. В суммах компенсации за неиспользованный отпуск также подсвечиваются ошибки, потому что при большом документообороте это легко пропустить. Система выявляет битые даты: несовпадение даты выхода на работу с датой подписания трудового договора, дату приказа о приёме позже даты фактического начала работы. Она находит отсутствие обязательных реквизитов: забытый номер паспорта, ИНН или СНИЛС, пропущенные поля, опечатки в фамилии, имени и отчестве, дублирование текста.

Кроме того, ИИ выявляет логические нестыковки и проводит кросс-документарную проверку. Если сотрудник пишет заявление на отпуск с 1 по 15 число, но согласно графику сменности у него стоит смена 5-го числа, система подсветит конфликт руководителю. Чаще всего это видит кадровик или HR бизнес-партнёр. Если учебный отпуск дольше, чем положено по справке-вызову, это тоже будет подсвечено.

Несоответствие должностей и подразделений также фиксируется: если в штатном расписании должность называется «Менеджер по продажам», а в трудовом договоре написано «Account Manager», документ не пройдёт дальше. Подразделение в документе может не совпадать со штатным расписанием, где-то указан департамент, где-то отдел, где-то направление, где-то группа, и ИИ всё это выделяет.

Система находит и скрытые угрозы, которые могут ухудшать условия. Если в дополнительном соглашении появляется пункт о расширении зоны ответственности без изменения оплаты труда, это будет помечено как риск нарушения ст. 60.2 ТК РФ. Если на складах пытаются повесить материальную ответственность на всех, ИИ пропустит только те должности, которые действительно имеют право на материальную ответственность согласно законодательству. Документы, не соответствующие локальным нормативным актам, например устанавливающие ненормированный рабочий день там, где это не предусмотрено, также не пройдут. Систему мы тестируем первый год и стоит признать, что она работает не идеально, но уже приносит результат.

Практический сценарий приёма на работу выглядит так. Сотрудник кадрового делопроизводства загружает скан паспорта и заполненный проект трудового договора в КЭДО. Искусственный интеллект за 3 секунды смотрит серию и номер паспорта, сверяет адрес регистрации с адресом, указанным в договоре, проверяет дату рождения. Поскольку «АЛИДИ» работает с несовершеннолетними, система проверяет, есть ли кандидату 18 лет, и, если нет, автоматически добавляет пункт о необходимости медосмотра и согласия родителей. Затем она сравнивает должность со штатным расписанием. Если ИИ выявляет ошибку, сотрудник получает документ обратно с подсветкой: «Ошибка: серия паспорта содержит букву, должна быть цифра».

Система очень чётко сверяет ИНН: у меня был случай с топ-менеджером, когда ошибка была именно в ИНН, и ИИ сразу показал, что нужно проверить ещё раз. В финале мы получаем идеально чистый пакет документов, который можно подписывать. Кадровики всё равно всё проверяют, но инструмент работает. Нельзя сказать, что с внедрением искусственного интеллекта мы резко сократили десять кадровиков, но этот инструмент имеет право быть.

При этом, как и у любой технологии, у ИИ есть свои ограничения.

Сложнее всего проверять дополнительные соглашения об изменении условий труда: нужно сравнить старую и новую редакции, определить смысл изменений и дату их вступления в силу. ИИ может упустить фактическое ухудшение условий и несостыковку. Документы о переводе и перемещении требуют сопоставления должности, подразделения, трудовой функции, графика и оплаты. Человеку это сделать легко, а ИИ может пропустить изменение трудовой функции под видом перемещения. Документы об увольнении имеют значимые юридические последствия и зависят от основания, сроков и процедуры; машина может пропустить нарушение последовательности действий, отсутствие обязательного уведомления или подтверждающих документов. Дисциплинарные документы требуют понимания обстоятельств проступка, сроков, объяснений работника и соразмерности взыскания.

Искусственный интеллект не понимает обстоятельства, которые сотрудник описывает в объяснительной, и то, что мы напишем в приказе. Даже коллеги из Сбербанка, принцип работы которых считается продвинутым благодаря GigaChat, признают, что при анализе и сравнении документов ИИ не даёт полноценного результата.

Легче всего проверяются структурированные и повторяемые документы: приказы о приёме на работу, заявления на отпуск, типовые приказы о предоставлении отпуска, справки, уведомления по готовым шаблонам, стандартные дополнительные соглашения с ограниченным числом изменений. Но как только происходят изменения в законодательстве или возникает спор, искусственный интеллект, к сожалению, не работает. Нужно дописывать алгоритмы. Наши программисты испытывают повышенную нагрузку, потому что им приходится постоянно дорабатывать систему и запрашивать дополнительные ресурсы, но постепенно мы с этим справляемся.

Из этого вытекает практическое правило: чем выше одновременно риск нескольких факторов, тем обязательнее проверка человеком. Если документ влияет на права или доход работника, если ситуация нестандартная, если есть конфликт между документами, если требуется юридическая интерпретация, если присутствуют персональные или медицинские данные, если документ связан с увольнением, взысканием или спором, если решение основано не только на тексте, но и на фактических обстоятельствах – всегда требуется присутствие кадровика. И чем опытнее кадровик, тем меньше рисков.

Закономерно возникает вопрос: какой эффект даёт внедрение искусственного интеллекта?

Экономится рабочее время: кадровик получает готовый список замечаний вместо полного ручного прочтения каждого документа. Сокращаются ошибки человеческого фактора. До внедрения было 5–7 ошибок на 100 документов, после внедрения – 1–2. Снижаются затраты на исправление ошибок: если ошибка касается оплаты, графика, отпуска или увольнения, расходы могут включать перерасчёты, компенсации и юридическое сопровождение.

Внедрять это нужно, но важно соблюдать баланс.

Недавно я была в Сколково на семинаре, где обучали работе с искусственным интеллектом и написанию промптов. Одна собственница бизнеса пришла с целью сократить как можно больше персонала и загрузить всё в ИИ. Однако представители Сколково сказали, и я их поддерживаю, что ожидать полной замены персонала и оптимизации за счёт ИИ не стоит. У них была практика компании, которая максимально оптимизировала персонал, внедрив искусственный интеллект, но потом огромными шагами набирала людей обратно, потому что ИИ не справился. Важно соблюдать баланс. Но сначала нужно внедрить, а дальше посмотреть, как это будет работать.

Искусственный интеллект прекрасен, но обязательна проверка человеком. То, что видит человек, не видит искусственный интеллект. Будущее, вероятно, будет интереснее, но в полную замену кадровиков искусственным интеллектом я не верю.

Виктория Цой, директор по персоналу, «АЛИДИ»