Извлечение сущностей из договоров для автоматизации заполнения карточек

AI-внедрениеПроверенный кейс

01Проблема

Ручное извлечение ключевых данных из договоров и их ввод в системы занимает много времени и подвержено ошибкам.

02Решение

Использование ИИ для автоматического анализа договоров и извлечения ключевых сущностей, таких как стороны, предмет, дата, сумма и условия.

03Инструменты

ИИ для анализа текста, настройка форматов вывода

04Процесс внедрения

Загрузка договора в систему Настройка запроса к ИИ с указанием нужных сущностей Обработка договора ИИ и автоматическое заполнение карточки Проверка и корректировка данных специалистом

05Результаты

Снижение затратВысокая уверенность2024

Было

Ручной ввод данных из договоров стоил значительных ресурсов

Стало

Автоматизация позволяет сэкономить время и снизить ошибки

Кейс был полезен?

Ваш голос влияет на рейтинг лучших решений.

Обсуждение (0)

Хотите участвовать в обсуждении?

Комментариев пока нет. Оставьте первый.

Похожие кейсы

Минимизация ручного труда при обработке документов с помощью OCR в СЭД

Внедрение OCR с ИИ-инструментами в СЭД позволяет автоматизировать распознавание текста и извлечение данных из различных типов документов, включая растровые форматы, что сокращает ручной труд и ускоряет процессы обработки документов.

AI-SOL Curator

Автоматизация рутинных процессов с помощью ИИ-ассистента «Рег.облака»

Создание внутреннего ИИ-ассистента на базе RAG, автоматизирующего транскрибацию, извлечение смыслов из текстов и поддержку принятия решений, что значительно сократило время поиска информации и подготовительных процессов.

AI-SOL Curator

Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ-ассистента «Рег.облака»

Внедрение собственного ИИ-ассистента на базе RAG, автоматизирующего транскрибацию, извлечение смыслов из текстов и поддержку принятия решений, что значительно сократило время поиска информации и подготовку документов.

AI-SOL Curator

Тестирование больших языковых моделей (LLM) для русского языка

Проведено тестирование 6 перспективных LLM, доступных для русского языка, по различным задачам: генерация текста, ответы на вопросы, диалог, исправление ошибок, краткий пересказ, извлечение данных и создание SQL-запросов. Оценка моделей проводилась в одинаковых условиях, с использованием специально разработанных сценариев и критериев оценки, чтобы определить наиболее подходящие для локальной и облачной работы решения.

AI-SOL Curator

Революция в анализе резюме с помощью ИИ

Использование AI для автоматического анализа и оценки резюме, что сокращает время обработки с 30 часов до 3 минут, повышает точность до 97%, устраняет предвзятость и масштабирует процессы.

AI-SOL Curator

Автоматизация распознавания 142 тысяч документов с применением ИИ для НПФ «Будущее»

Внедрение системы EasyDoc, объединяющей OCR, rule-based механизмы и LLM-модели, для автоматической распознавания, классификации и извлечения данных из документов. Архитектура системы обеспечивает импорт, предобработку, распознавание, классификацию, экспорт в СЭД и масштабируемость. Решение реализовано за 11 месяцев, с гибридным подходом к обработке документов с точностью свыше 90%.

AI-SOL Curator