ИИ для работы с документами

Превращаем входящие письма, PDF и сканы в заполненные документы по вашим шаблонам и правилам

Обсудить пилот

ИИ-ассистент для подготовки документов

Во многих компаниях сотрудники ежедневно читают входящие письма и вложения, ищут в них нужные сведения, переносят данные в корпоративные формы и вручную готовят ответы. По отдельности каждая такая операция кажется несложной. Но при постоянном потоке она превращается в часы однообразной работы, задержки и ошибки. При этом неверные или пропущенные данные могут привести к срыву сроков, претензиям или финансовым потерям.

Наше решение распознаёт содержание электронных писем и вложенных файлов, извлекает необходимые данные, самостоятельно классифицирует их, заполняет установленные шаблоны и отмечает спорные поля, которые требуют внимания человека. Цель — не исключить людей из процесса, а сократить ручную работу и снизить риск ошибок.

Решение подходит для подразделений, в которых сотрудник регулярно получает письма, документы или заполненные формы, а затем на их основании готовит другие документы. Примеры:

Кому полезно решение

Компаниям с большим объёмом работы с документами

Когда сотрудники ежедневно обрабатывают входящие письма, заявки, уведомления и сканы и преобразовывают их в утверждённые формы и стандартизированные исходящие документы

Компаниям со сложными правилами заполнения

Когда содержание исходящего документа и выбираемый сценарий или шаблон зависят не только от входящего документа, но и от типа обращения, справочников и внутренних регламентов

Компаниям, где ошибки имеют высокую цену

Когда неверная дата, адрес, категория, номер оборудования или наименование контрагента в документе или форме могут привести к задержке, перевыставлению, претензии или неустойкам

Как работает решение

1

Получает входящий документ

Письмо, вложение, PDF, скан, фотографию, рукописный фрагмент или заполненную форму

2

Определяет тип документа и сценарий обработки

Например: ремонт, техническое обслуживание, претензия, заявка, запрос документов или другой установленный тип

3

Извлекает необходимые данные

Наименования, даты, номера, адреса, оборудование, описание ситуации и другие поля

4

Применяет правила компании

Классифицирует значения по справочникам, заполняет постоянные поля, нормализует форматы и учитывает исключения

5

Проверяет результат

Сопоставляет данные, выявляет пропуски и отмечает поля, в которых возможна ошибка

6

Формирует готовый черновик

Заполняет любой утверждённый шаблон и направляет его сотруднику на проверку. При этом человек может не тратить время на проверку всего документа — ИИ подсвечивает сомнительные моменты

7

Встраивается в рабочий процесс

Результат может возвращаться по электронной почте, сохраняться в папке или передаваться в учётную систему

Облако или локальный контур

Облачный вариант

Мультимодальная модель читает документы напрямую. Подходит для быстрого пилота, когда политика безопасности допускает внешний контур

Локальный вариант

OCR и языковые модели работают на оборудовании компании. Документы не покидают внутренний периметр

Архитектура решения позволяет менять провайдера и модель без перестройки всего решения: стадии обработки работают по единому контракту, а выбор контура задаётся конфигурацией

Как проходит внедрение

  • Анализ текущего процесса и формализация правил
  • Создание набора эталонных примеров
  • Настройка распознавания и извлечения данных
  • Подключение справочников и корпоративных правил
  • Настройка конструктора выходных документов
  • Разработка механизма проверки и маршрутизации
  • Интеграция с почтой, папками или информационными системами
  • Пилот на реальных процессах и оценка эффекта

Что получает компания

  • Единые закреплённые правила обработки и заполнения документов
  • Сокращение времени на рутинную работу с письмами, файлами и формами
  • Более быструю обработку входящих обращений и подготовку документов
  • Снижение количества опечаток, пропущенных полей и ошибок в документах
  • Централизованный контроль потока обращений и статусов обработки
  • Снижение зависимости от опыта и доступности отдельных специалистов
  • Прозрачную статистику по документам и обнаруженным ошибкам
  • Возможность подключать новые типы документов, правила и сценарии

Пример внедрения

До проекта сервисная компания вручную готовила исходящие уведомления на основании писем от клиентов. Сотруднику нужно было определить один из трёх сценариев — ремонт, техническое обслуживание или транспортировка, — выбрать нужный шаблон, перенести в него данные об оборудовании и организации, определить категорию узла, проверить дату и заполнить обязательные поля.

После внедрения нашего решения все письма и вложенные файлы анализирует ИИ-ассистент. Он самостоятельно готовит и перепроверяет черновики исходящих уведомлений по установленным правилам и шаблонам, подсвечивая сомнительные поля, а сотрудник только принимает финальное решение. Результаты:

3% → 89%выросла точность заполнения сложных полей
8% → 1,7%снизилось количество ошибок в исходящих документах

Проверьте применимость на ваших процессах

Покажите нам несколько примеров входящих и соответствующих исходящих документов. На встрече разберём, какие правила можно формализовать, где действительно нужен ИИ, какой контур подойдёт и как объективно проверить результат на пилоте

Обсудить пилот

Вопросы и ответы

Какие документы можно обрабатывать?

Лучше всего подходят повторяющиеся процессы, где входящее письмо, PDF или скан нужно преобразовать в документ установленной формы. Это могут быть уведомления, заявки, сервисные обращения, акты, претензии, служебные письма и другие регламентированные документы.

Система работает со сканами и рукописными полями?

Да. Для локального контура используются OCR и модель компьютерного зрения. При этом качество зависит от исходного скана, поэтому рукописные и плохо читаемые значения обычно включаются в усиленный контроль.

Можно ли развернуть решение полностью локально?

Да. Распознавание, модели, обработка документов и почтовый сервис могут работать внутри инфраструктуры компании. Документы не покидают закрытый контур.

Это полностью автоматическая отправка документов?

По умолчанию нет. Система готовит черновик и отмечает сомнительные поля, а оператор проверяет и утверждает результат. Степень автоматизации повышается только после измерения точности и согласования допустимого риска.

Как вы проверяете качество?

Мы создаём эталонный набор из исторических пар документов, измеряем точность каждого поля и отдельно считаем тихие ошибки — случаи, когда неверное значение не было помечено для проверки. Затем повторяем проверку на новых документах.

Что делать, если корпоративный шаблон неудобен для автоматизации?

Во многих случаях его не нужно менять. Решение может заполнять таблицы и ячейки позиционно, даже если в документе нет специальных плейсхолдеров. Ограничения конкретного шаблона проверяются на пилоте.

Как решение встраивается в работу сотрудников?

В базовом сценарии сервис получает письмо через рабочий ящик и возвращает черновик во вложении в ту же ветку. Можно настроить общий ящик, список разрешённых отправителей, защиту от повторной обработки и другие правила маршрутизации.

Что потребуется от нашей стороны?

Примеры входящих и правильных исходящих документов, актуальные шаблоны, эксперт, который подтвердит правила заполнения, и тестовый канал для интеграции. Для надёжной оценки желательно предоставить несколько десятков исторических пар.

Сколько времени занимает пилот?

Срок зависит от числа типов документов, сложности правил, качества исходных файлов, требований к безопасности и интеграциям. После просмотра примеров мы фиксируем объём пилота, метрики приёмки и план работ.