Существует ли на рынке четкий запрос на внедрение технологий искусственного интеллекта в сервисы электронного документооборота? Зависит от того, о каких решениях идет речь.

Пять сценариев для ИИ в ЭДО.

1. Распознавание и извлечение данных

Одним из наиболее типовых кейсов является распознавание всевозможных документов, паспортов, при их сканировании и извлечение ключевой информации из уже отсканированного текста. Например, из отсканированного бумажного договора можно извлечь наименование юридического лица, контакты, даты, сумму и прочие реквизиты.

2. Саммаризация документов

Решения, которые преобразуют многостраничный документ в одну страницу с его кратким содержанием. В таких решениях возможно изменить степень «сжатия» документа, чтобы на выходе получать либо совсем краткую выжимку, либо просто сокращенный текст документа.

3. Маршрутизация документов

Сервисы извлекают ключевую информацию из входящего документа, и на ее основании по заданному дереву решений определяют, в какую службу компании его направить.

4. Создание шаблонов документов

Система генерирует драфт исходящего документа на основе существующих в базе документов. Сотрудник либо соглашается, либо вносит небольшие коррективы — в любом случае система позволяет сэкономить значительное количество времени. Также ИИ может помогать при работе с договорами. Система подсказывает, что следует указать в договоре, или анализирует документ, в который вторая сторона внесла правки, и выявить, есть ли риски в обновленной редакции документа.

5. Корпоративная база знаний

Чат-боты с большими языковыми моделями становятся основой для корпоративной базы знаний. Решение строится на RAG-архитектуре, представляет из себя:

векторную базу данных, куда с предварительной обработкой загружаются приказы, инструкции, отраслевые и внутрикорпоративные документы, которые регламентируют внутренние процессы: процедуру закупок, ведение проектов; большую языковую модель, которая формирует окончательный ответ на запрос пользователя. Пользователи могут задавать вопросы через чат-бот в Telegram или в web-версии, а система дает ответы, базируясь на анализе документов. Ответ содержит ссылки на пункты статей, чтобы дать возможность убедиться в правильности ответа или почитать подробности.