AHRC implementa um EDRMS totalmente automatizado no SharePoint usando IA e aprendizado de máquina

Publicado em 8 de outubro de 2021

Resumo

A Comissão Australiana de Direitos Humanos (a Comissão) é a instituição nacional de direitos humanos da Austrália, uma organização estatutária independente na pasta do Procurador-Geral que promove e protege os direitos humanos. Embora seja uma agência pequena, a AHRC tem uma reputação de adoção estratégica precoce de novas tecnologias. Nos últimos anos, o AHRC tem sido líder no governo com sua migração para o Microsoft Office 365 e Azure. 

De acordo com os Arquivos Nacionais da Austrália (NAA), a Comissão é a atual líder em gestão de registros no governo australiano. Por meio de uma parceria corporativa com a RecordPoint, a Comissão implementou um sistema eletrônico de gerenciamento de documentos e registros (EDRMS) no SharePoint com RecordPoint Records365, utilizando as tecnologias de IA e aprendizado de máquina da RecordPoint para classificar registros sem a necessidade de entrada da equipe. 

Desafio

Antes dessa nova solução EDRMS, em produção desde fevereiro de 2019, a Comissão estava se afogando em um mar de duplicatas, emaranhadas em pastas aninhadas e perplexas com documentos perdidos. As deficiências de financiamento e outros desafios tornaram a Comissão incapaz de implementar uma solução EDRMS que fosse viável. 

Pesquisando opções, a Comissão chefiada por Ron McLay, Diretor de Informações e Ryan McConville, Gerente de Informações, incorporou o estudo do Departamento de Finanças às falhas do EDRMS tradicional. Em particular, o relatório sugeriu que o gerenciamento de registros deveria ser automatizado, ao invés de ser uma tarefa manual para servidores públicos. Inspirada pelo relatório, a Comissão decidiu implementar um EDRMS totalmente automatizado, usando inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. Isso formaria a base do RADICAL – Record And Document Innovation & Capture – Artificial Learning. 

Uma implementação de EDRMS com IA aborda os principais problemas enfrentados na execução de um EDRMS eficaz. A IA reduz o escopo do erro humano, ao mesmo tempo em que aumenta o volume, a precisão e a consistência da classificação de registros. A interface de usuário simples gerou uma alta aceitação do usuário e é vista pela equipe como uma ferramenta útil, e não um fardo. 

A Comissão evitou a personalização e complementos para RecordPoint e SharePoint, concentrando-se na configuração. Um problema comum que as agências têm enfrentado é a personalização e o uso de suplementos de terceiros para atender a processos de negócios existentes ou desatualizados. Isso geralmente resultava em sistemas difíceis de usar, ineficientes e não confiáveis e difíceis de atualizar com a aceitação do usuário sofrendo de acordo. 

Aproveitar a funcionalidade nativa do RecordPoint e do SharePoint traduzido em processos de negócios aprimorados. A Comissão também incorporou navegação simples para facilitar a navegação de registros, apoiada por um poderoso recurso de pesquisa em Records365. A solução RADICAL está em produção desde fevereiro de 2019 e atualmente está em preparação para implantação em toda a organização 

Estratégia

A abordagem da Comissão foi 'configuração sobre customização' conforme recomendado pelo DTA, focado no design centrado no ser humano. Os funcionários foram amplamente consultados sobre as necessidades atuais e os pontos problemáticos. Sempre que possível, a funcionalidade nativa do Records365 e do SharePoint foi preservada, limitando a necessidade de treinamento do usuário final e gerenciamento de alterações oneroso. 

Ao planejar o RADICAL, um dos principais objetivos era remover as decisões de gerenciamento de registros da equipe e permitir que eles se concentrassem em seu trabalho principal. RADICAL necessário para fornecer 'gerenciamento de registros transparente' e limitar o potencial de classificação imprecisa ou inconsistente. 

Tradicionalmente, o processo de classificação era realizado manualmente por oficiais de registros. O elemento manual de classificação pode ser demorado, pode levar a imprecisões e pode ser prejudicial para a equipe. As metodologias anteriores para automatizar a classificação de registros usam árvores de regras que classificam os registros com base em seus metadados e local salvo. No entanto, as árvores de regras precisam ser construídas e mantidas por oficiais de registros experientes e dependem dos usuários finais para aplicar metadados precisos e salvar em locais específicos. 

Aproveitar a IA nesse processo resolve muitos desses problemas combinando uma árvore de regras mínimas com um modelo de aprendizado de máquina. Se um registro não puder ser categorizado por uma regra, o modelo de aprendizado de máquina classificará o registro com base em seu conteúdo. Este sistema elimina a necessidade de manter árvores de regras complexas, a dependência de metadados e localização de registros. 

A equipe do projeto RADICAL trabalhou com os desenvolvedores de IA da RecordPoint para criar um modelo estatístico que pode classificar os registros em relação ao AFDA Express e à autoridade de eliminação de registros específica da agência da Comissão. 

O modelo estatístico é desenvolvido tomando um conjunto de registros que foram classificados manualmente e aplicando técnicas de Processamento de Linguagem Natural para normalizar o conteúdo do documento em vetores. O modelo é então treinado usando algoritmos. 

Após um período de treinamento inicial, o modelo estatístico RADICAL pode categorizar registros individuais com uma precisão de 80%. A Comissão espera que esta precisão aumente com o tempo. O RADICAL também recategoriza os registros cada vez que são editados, garantindo que a classificação esteja sempre atualizada. 

Embora o modelo de aprendizado de máquina funcione inicialmente em conjunto com uma árvore de regras, à medida que a precisão do modelo aumenta, as regras serão gradualmente removidas e a Comissão dependerá exclusivamente do aprendizado de máquina para gerenciar seus registros corporativos. 

A fase de implementação envolveu: 

  • realizando uma análise detalhada dos sistemas existentes e acervos de registros 
  • desenvolver uma nova estrutura de governança de informações e autoridade de descarte de registros específicos da agência 
  • desenvolver e implementar uma estratégia de migração de registros 
  • extensa colaboração e testes com os desenvolvedores RecordPoint AI 
  • desenvolvimento e teste da plataforma SharePoint que a Records365 gerencia 
  • trabalhando com um facilitador especializado em gerenciamento de mudanças 
  • treinar usuários finais e fornecer suporte contínuo em tempo real 
  • implementação de um modelo de segurança acordado 
  • obter a aprovação de toda a agência para o sistema, incluindo as regras de negócios e para o uso dos algoritmos de aprendizado de máquina 
  • treinando os algoritmos de aprendizado de máquina 
  • implantação e implantação do sistema 

Resultados

Como a maioria das agências governamentais australianas compartilham os mesmos requisitos de gerenciamento de registros, a Comissão considera que o modelo de aprendizado de máquina fornecido pela RecordPoint e usado pela RADICAL é um 'genuíno divisor de águas' e permitirá que outras agências experimentem 'ganhos de eficiência, produtividade e redução de custos.' A Comissão se vê como pioneira no governo para o uso da IA no gerenciamento de registros e está animada para compartilhar suas experiências como os atuais líderes de pensamento do gerenciamento de registros do governo australiano. 

RADICAL oferece vários benefícios tangíveis para a Comissão, tais como: 

  • gerenciamento automatizado de registros que é preciso, consistente e compatível 
  • conformidade com DC2020 
  • versão de documentos, o que reduz a duplicação 
  • colaboração e compartilhamento aprimorados 
  • tratamento simplificado de solicitações de Liberdade de Informação (FOI) 
  • Relatórios do Power BI para executivos seniores 
  • redução no tempo da equipe gasto no gerenciamento de registros 
  • busca e recuperação de registros eficazes e eficientes 
  • transcrição de vídeo em tempo real 
  • catalogação automatizada de imagens 

A RADICAL teve um impacto positivo na Comissão e nas suas partes interessadas ao: 

  • cumprindo o objetivo de 'gestão transparente de registros' 
  • aumentando a precisão e a conformidade das práticas de gerenciamento de informações, reduzindo o escopo do erro humano 
  • reduzindo o tempo e os custos associados à resposta a solicitações de FOI por meio de pesquisa e recuperação aprimoradas 
  • reduzindo gradualmente os custos de armazenamento físico, atualmente com uma média de $17.000AUD por ano 
  • reduzindo os custos de armazenamento digital 
  • aumentar a colaboração entre as unidades empresariais da Comissão através de bibliotecas de documentos partilhadas e o estabelecimento de uma política de acesso à informação «aberta por defeito», em que o acesso aos registos é restringido apenas para proteger a privacidade pessoal ou informações sensíveis 
  • melhorar os processos de negócios por meio de fluxos de trabalho eletrônicos, controle de versão de documentos e marcação automatizada de metadados 
  • minimizando o impacto de possíveis violações de dados por meio do descarte regular de registros programados 

As estimativas iniciais da Comissão sugerem que o pessoal que utiliza o RADICAL está a registar um aumento de produtividade de pelo menos 5%. Além disso, a precisão da captura e classificação pelos algoritmos está melhorando e, pelas estimativas, "já excede a precisão de nossa classificação manual". 

Por último, a Comissão mostra que uma solução tecnologicamente avançada pode ser implementada sem custos significativos. 'Estimamos que um EDRMS tradicional teria custado à Comissão 3 ou 4 vezes mais do que RADICAL.'