Интеллектуальная обработка документов: для кого, для каких задач и какие бенефиты?

Мы создаем системы интеллектуальной обработки документов с применением искусственного интеллекта. В данной статье хотим более подробно рассказать для каких сфер бизнеса их целесообразнее использовать, где такие системы наиболее рациональны и быстроокупаемы ввиду большого документооборота.

Технологии последнего поколения

Мы работаем с популярными сервисами OCR, такими как Amazon Textract, Google Cloud Vision API, Microsoft Azure Computer Vision, Yandex Vision, VK Cloud Vision и Компьютерное зрение от СберCloud. А также разрабатываем собственные системы обработки документов, например Ripper Service в котором мы применили GDPicture, чтобы документы распознавались наиболее точно в соответствии с поставленными задачами.

On-premise решения

Для тех, кто ищет полностью кастомное решение, мы предлагаем услуги по разработке систем на собственном хостинге. Мы специализируемся на разработке локальных систем распознавания документов и извлечения данных с автономными возможностями, которые позволяют сэкономить благодаря отсутствию платы за облачные сервисы.

Большие языковые модели

Мы используем такие LLM, как ChatGPT, чтобы улучшить качество распознавания и классифицирования документов, чтобы улучшить понимание контекста и извлечение семантических данных. Но при определенных задачах мы обязательно обращаемся к локальным языковым моделям.

Масштабируемость и точность

У наших экспертов в области ИИ есть опыт разработки систем извлечения данных на базе архитектуры Kubernetes, способных обрабатывать более 50 000 документов ежедневно. Большой поток документов - не проблема.

Гибкие решения

Мы уделяем особое внимание разработке OCR-решений, которые отвечают вашим потребностям. Мы проводим дополнительное обучение и тонкую настройку модели для обработки именно ваших типов документов.

Оптимизация стоимости проекта

В зависимости от требований вашего проекта и стадий разработки мы подберем наиболее экономически эффективный подход: будь то облачное решение или полностью индивидуальное программное обеспечение.

Интеграция систем

Наши системы классификации документов и извлечения данных могут быть интегрированы в любые CRM и ERP-системы, они поддерживают большинство стратегий хранения данных. Мы также можем интегрировать системы обработки документов в ваши существующие приложения через REST API.

Разнообразный опыт

В портфолио наших проектов входят конвейеры для обработки неструктурированных данных, обработки рукописного текста, защиты конфиденциальной информации (PII) из конфиденциальных документов, обработки PDF по определенным критериям и многое другое.

Мы разработали десятки решений интеллектуальной обработки документов для ряда отраслей:

• Страхование - учили ИИ обрабатывать страховые постановления любой сложности.
• Финансы - извлекали данные из налоговых форм и банковских выписок.
• Строительство - разрабатывали ИИ-решения для обработки поэтажных, архитектурных и чертежных планов любой сложности.
• Логистика - осуществляли интеллектуальную обработку логистических документов для любого сектора.
• Юриспруденция - оцифровывали и обрабатывали при помощи ИИ судебные документы.

Далее расскажем про особенности разработки IDP-решений для каждой из этих отраслей: в чем основные плюсы таких решений, что можно распознавать и выгружать, а также основные сценарии применения IDP-решений.

Страховые организации сегодня сосредоточены на повышении качества обслуживания пользователей за счет ускорения процесса регистрации, выдачи полисов и обработки претензий, а также снижения затрат на обслуживание. Достижение этих целей - дело непростое, поскольку страхование - это бизнес, в значительной степени зависящий от документов.

А значит, каждый этап процесса в значительной степени зависит от физических и цифровых документов, как правило, в формате pdf. При обработке этих документов вручную возникает риск ошибок, сбоев и ложных представлений, что может привести к серьезным последствиям.

Искусственный интеллект может обрабатывать документы без ошибок и с высокой скоростью, но это не единственное его преимущество для страховщиков.

Преимущества IDP для налоговых организаций:

• Повышенная точность обработки - сокращает количество человеческих ошибок, автоматизируя извлечение и обработку данных из страховых форм.
• Повышенная эффективность - автоматизированное извлечение данных значительно ускоряет обработку страховых форм, что приводит к повышению эффективности рабочего процесса в компании.
• Сокращение расходов - автоматизированная обработка страховых заявлений снижает потребность в большом штате сотрудников, занимающихся этими задачами. А значит, вы экономите на фонде заработной платы.
• Повышение удовлетворенности клиентов - клиенты выигрывают от более быстрой обработки заявлений и меньшего количества ошибок в страховых документах, что повышает их общую удовлетворенность страховой компанией.
• Масштабируемость - наши ии-системы анализа документов могут легко масштабироваться для обработки растущих объемов страховых форм без необходимости пропорционального увеличения штата сотрудников, что способствует росту бизнеса.
• Улучшенная аналитика данных- благодаря оцифровке и структурированию данных из страховых форм, страховая компания получает доступ к более глубокому анализу данных, позволяя понять тенденции и улучшить оценку рисков.

Сценарии использования:

• Автоматизированный ввод данных - извлечение и ввод данных из налоговых и страховых документов в CRM системы для обработки и анализа.
• Проверка претензий - автоматическая проверка точности и полноты представленных страховых заявлений на соответствие данным полиса.
• Оценка рисков - анализ извлеченных из претензий данных для оценки рисков и принятия обоснованных решений об утверждении претензий.
• Проверка соблюдения налогового законодательства - обеспечение соответствия данных, извлеченных из налоговых деклараций, действующему налоговому законодательству и нормативным актам.
• Обнаружение мошенничества - выявление потенциального мошенничества путем анализа закономерностей и несоответствий в данных, извлеченных из налоговых и страховых документов.
• Журналы аудита - создание подробных журналов обработанных документов, помогающих в проведении аудита и обеспечивающих прозрачность работы с налогами и страховыми требованиями.
• Уведомление клиентов - автоматическое информирование клиентов о статусе обработки налоговых документов или претензий на основе извлеченных данных.
• Анализ исторических данных - анализ исторических данных по налогам и претензиям для выявления тенденций, прогнозирования будущих событий и улучшения финансового планирования.
• Маршрутизация документов - направление налоговых деклараций и страховых требований в соответствующие отделы или персоналу для дальнейших действий на основе извлеченной информации.
• Интеграция данных - ввод извлеченных данных в другие финансовые системы или платформы для комплексного финансового управления и отчетности.

Банки ежедневно работают с большим количеством документов: от налоговых форм, банковских выписок и налоговых деклараций до заявок на ипотеку, отзывов клиентов, опросов, обращений в службу поддержки, счетов-фактур, платежных ведомостей и т. д.

Огромный объем бумажной работы может быть непосильным, что приводит к проблемам с точностью, скоростью и рентабельностью. Используя решения интеллектуальной обработки документов, можно решить множество проблем.

Преимущества для банков и финансовых организаций:

• Повышенная точность — интеллектуальное извлечение данных сводит к минимуму человеческие ошибки при извлечении данных из финансовых документов, обеспечивая высокую точность обработки и анализа финансовых данных.
• Повышенная эффективность — интеллектуальная обработка документов автоматизирует повторяющиеся задачи, ускоряя обработку финансовых документов и высвобождая персонал для более важных видов деятельности.
• Повышенная эффективность — автоматизированное извлечение данных значительно ускоряет обработку финансовых документов, что приводит к повышению эффективности рабочего процесса в компании.
• Экономия затрат — анализ документов искусственным интеллектом снижает операционные расходы за счет минимизации ручного труда и ускорения цикла обработки документов.
• Улучшенное соответствие нормативным требованиям — ИИ-системы могут быть настроены на соблюдение нормативных стандартов, что обеспечивает соответствие обработки финансовых документов требованиям законодательства.
• Безопасность данных — системы обработки документов предлагают надежные механизмы защиты данных, обеспечивающие безопасную обработку и хранение конфиденциальной финансовой информации.

Сценарии использования:

• Обработка счетов-фактур — извлечение и обработка данных из счетов-фактур для ускорения и повышения точности операций с кредиторской задолженностью.
• Управление расходами — оптимизация обработки отчетов о расходах и квитанций для обеспечения своевременного возмещения и точного ведения учета.
• Финансовый аудит — использование искусственного интеллекта и машинного обучения для быстрого сбора и анализа финансовых данных.
• Обработка налоговых документов — извлечение и обработка данных из налоговых документов для упрощения подготовки и подачи налоговых деклараций.
• Выверка банковских выписок — использование ИИ для сопоставления и сверки данных из банковских выписок с внутренними финансовыми документами для повышения точности финансовой отчетности.
• Кредитный анализ — способствует быстрой оценке кредитных заявок путем извлечения и анализа финансовых данных из различных документов.
• Отчетность по соблюдению нормативных требований — автоматизация извлечения необходимых данных из финансовых документов для обеспечения соответствия требованиям нормативной отчетности.
• Финансовое прогнозирование — использование извлеченных данных для предиктивного анализа и финансового прогнозирования, помогающего в стратегическом планировании.
• Обработка кредитов- оптимизация процесса извлечения и анализа финансовой информации в кредитных заявках для ускорения процесса принятия решений
• Управление инвестиционным портфелем — использование OCR и машинного обучения для обработки и анализа финансовых документов, связанных с инвестициями, что помогает в управлении портфелем и принятии решений.

Обработка документов в цепочке поставок включает в себя получение, организацию и управление различными формами документов, такими как счета-фактуры, упаковочные листы, накладные, заказы на поставку, товарные накладные и многие другие. Точность, скорость и эффективность обработки этих документов могут оказывать огромное влияние на общую эффективность цепочки поставок.

Обработка документов является основой цепочек поставок — она обеспечивает связь и координацию между различными заинтересованными сторонами. Она обеспечивает бесперебойный обмен данными, сокращает количество ошибок, ускоряет сроки доставки и в конечном итоге повышает удовлетворенность клиентов. Кроме того, это помогает соответствовать нормативным стандартам, снижая риск финансовых штрафов и репутационного ущерба.

Хотя современные системы интеллектуальной обработки документов (IDP) предлагают некоторые предварительно обученные модели, ориентированные на конкретные задачи, чаще всего они недостаточно точны и полны, чтобы работать с данными конкретной компании в масштабе и стоит разрабатывать кастомное решение.

Ключевые преимущества IDP для логистов:

Повышенная эффективность — автоматизируя процесс извлечения и обработки данных из логистических документов, мы повышаем эффективность работы логистов, а значит можно предлагать клиентам более быстрые и надежные услуги.

Точность в каждой детали — мы создаем системы извлечения данных, которые минимизируют ошибки при извлечении данных, гарантируя, что каждый фрагмент информации из логистических документов будет получен с максимальной точностью.

Масштабируемые решения — мы разрабатываем решения OCR, которые легко масштабируются, обрабатывая все большие объемы логистических документов без ущерба для скорости и точности.

Экономически эффективные операции — операционные расходы сокращаются за счёт внедрения IDP систем, которые сокращают ручной ввод данных и ускоряют обработку документов.

Соответствие нормативным требованиям — ИИ-системы могут быть настроены на соблюдение нормативных стандартов, что снижает риск дорогостоящих штрафов и повышает репутацию вашей компании.

Сценарии использования:

Отслеживание грузов — извлечение номеров и статусов отслеживания из отгрузочных документов для улучшения возможностей отслеживания в режиме реального времени.

Управление запасами — усиление контроля за запасами путем автоматического обновления уровней запасов на основе отгрузочных и приемо-сдаточных документов.

Аудит грузоперевозок — использование интеллектуального анализа документов для перекрестной проверки грузовых накладных, коносаментов и квитанций об отправке для обеспечения точности выставления счетов и обработки платежей.

Проверка соответствия — автоматическая проверка таможенных документов и транспортных деклараций для обеспечения соответствия нормам международной торговли.

Обработка счетов-фактур — оптимизация процесса обработки логистических счетов путем извлечения и проверки данных о счетах на основе записей об отправке.

Анализ работы перевозчика — извлечение данных из логистических документов для оценки эффективности работы перевозчиков и оптимизации стратегии перевозок.

Прогнозирование спроса — использование данных об отгрузках и запасах для прогнозирования спроса и оптимизации планирования цепочки поставок.

Обработка претензий по ущербу — извлечение информации из документов по претензиям для ускорения обработки претензий по ущербу или убыткам.

Оптимизация маршрутов — анализ логистических документов для выявления тенденций и закономерностей, которые могут способствовать более эффективной маршрутизации грузов.

Повышение качества обслуживания клиентов — предоставление командам по обслуживанию клиентов мгновенного доступа к информации о доставке и отслеживании, извлеченной из логистических документов, для улучшения связи с клиентами и повышения их удовлетворенности.

Строительная отрасль имеет дело с огромным количеством бумажной работы. Прежде чем приступить к реализации проекта, строительные компании должны точно и эффективно обработать чертежи и документацию по проекту. Это очень документоёмкий процесс для всех подразделений компании: от владельца до менеджера проекта, подрядчика, поставщика и субподрядчиков.

Во время работы над строительным проектом всем необходим оперативный доступ к самым последним документам, таким как контракты, отчеты, графики, заявки, тендеры, нормативные документы, отчеты о происшествиях, чертежи, 3D-модели или BIM-модели, и многое другое.

IDP решения легко и точно справятся с огромным объемом и сложным документооборотом, присутствующим в современной строительной компании. Благодаря повышенной точности и оперативности, согласования будут проходить быстрее, а работа — эффективнее. 

Ключевые преимущества для строительной сферы:

Повышенное качество — ИИ обеспечивает высокую точность извлечения данных из подробных архитектурных планов и чертежей, сводя к минимуму ошибки при интерпретации строительных и проектных решений.

Повышение эффективности — автоматическое извлечение данных из поэтажных планов и чертежей позволяет сократить ручной ввод данных и повысить производительность труда архитекторов и инженеров.

Снижение затрат — благодаря сокращению времени на анализ каждого документа, системы извлечения данных на основе искусственного интеллекта многократно снижают операционные расходы.

Сценарии использования:

Автоматизированное извлечение данных — извлечение таких данных, как размеры и материалы, из архитектурных планов для дальнейшего анализа или использования в строительстве.

Оценка стоимости — извлечение и компиляция данных из планов и чертежей для помощи в точной оценке стоимости строительных проектов.

Архивирование и поиск — оцифровка и категоризация архитектурных документов для удобства хранения, поиска и использования.

Проверка проекта — сравнение извлеченных из планов данных для обеспечения соответствия нормативным стандартам и спецификациям проекта.

Управление изменениями — обнаружение и управление изменениями в чертежах в различных версиях документа.

Заказ материалов — извлечение спецификаций материалов для упрощения процесса заказа на строительные проекты.

Интеграция с BIM — ввод извлеченных данных в системы информационного моделирования зданий (BIM) для улучшения 3D-моделирования и симуляции.

Координация проектов — облегчение управлением проектов путём извлечения и обмена соответствующими данными со всеми заинтересованными сторонами, участвующими в процессе строительства.

Обеспечение качества — проверка архитектурных документов на согласованность и соответствие согласованным стандартам и спецификациям.

Управление построенным объектом — использование извлеченной из архитектурных документов информации для эффективного управления и обслуживания готовых сооружений.

Интеллектуальная обработка документов преобразует юридическую отрасль, предоставляя специалистам передовые инструменты для оптимизации рабочих процессов, повышения точности и улучшения процесса принятия решений.

Технологии, основанные на искусственном интеллекте, позволяют юридическим фирмам автоматизировать ручные административные задачи - от юридических исследований и анализа договоров до электронного обнаружения и соблюдения нормативных требований, - чтобы сотрудники могли сосредоточиться на более значимой работе.

Юридические фирмы по всему миру используют IDP решения для повышения эффективности работы с документами. По оценкам Gartner, в ближайшие три года ожидается рост внедрения технологий искусственного интеллекта в юридической отрасли на 43%, и интеллектуальная автоматизация станет значительным фактором, способствующим этому.

Ключевые преимущества IDP для юристов:

• Индивидуальная точность — индивидуальное решение по извлечению данных способно справиться со сложностью любых судебных документов, а также гарантирует, что каждая важная деталь будет зафиксирована.
• Оптимизированное управление делами — индивидуальные OCR-системы для обработки судебных документов значительно сокращают время, затрачиваемое на ручной ввод данных, позволяя специалистам по правовым вопросам сосредоточиться на анализе и стратегии ведения дела.
• Масштабируемость для любой нагрузки — мы создаем масштабируемые пользовательские решения, способные обрабатывать тысячи документов в день и удовлетворяющие требованиям любой нагрузки.

Сценарии использования:

• Управление файлами дел — автоматизация организации и поиска материалов дела, повышающая эффективность управления судебными делами.
• Анализ доказательств — извлечение и систематизация сведений о доказательствах из документов дела для поддержки юридического анализа и подготовки дела.
• Правовое исследование — извлечение цитат из законодательных актов и судебных прецедентов из огромного количества судебных документов, что помогает в проведении тщательных юридических исследований.
• Анализ документов — упрощение процесса анализа юридических документов, таких как договоры или состязательные бумаги (апелляции), путем автоматического извлечения ключевой информации для анализа.
• Планирование судебных заседаний — автоматическое извлечение дат судебных заседаний и информации о расписании для эффективного управления судебными календарями.
• Мониторинг соответствия — обеспечение соответствия юридических документов соответствующим законам и нормативным актам путем автоматической проверки информации, связанной с соблюдением требований.
• Анализ судебных решений — извлечение резюме и ключевых моментов из судебных решений для помощи в юридическом анализе и разработке стратегии ведения дела.
• Поддержка судебной практики — обеспечение быстрого доступа к соответствующему прецедентному праву, доказательствам и юридическим аргументам для поддержки судебных процессов.
• Анализ договоров — автоматическое извлечение положений и условий из договоров для поддержки анализа договоров и проверки их соответствия требованиям.
• Юридические уведомления — обработка судебных документов для извлечения и передачи важной информации, например сроков подачи документов или судебных решений, соответствующим сторонам.

Отрасль здравоохранения тонет в бумажной работе. Интеллектуальная обработка документов (IDP) может стать спасательным кругом: IDP автоматизирует задачи, повышает точность и дает возможность медицинским работникам сосредоточиться на пациентах.

По данным Global Data, к 2027 году мировой сектор здравоохранения будет расти на 11,25 % в год, что приведет к постоянному увеличению объема бумажной работы и документации. Рутинная работа по ведению записей отнимает время и выматывает специалистов, что приводит к расхождению в человеческом общении в здравоохранении.

Ключевые преимущества IDP для медицины:

• Улучшенное соответствие нормативным требованиям — соответствие отраслевым нормам, таким как HIPAA в США или GDPR в Европе. Наши системы разработаны с учетом строгих требований к конфиденциальности и безопасности данных.
• Бесшовная интеграция с EHR — наши системы IDP разработаны для беспрепятственной интеграции с существующими системами электронных медицинских карт (EHR), что обеспечивает беспрепятственный перенос данных из отсканированных документов непосредственно в цифровую карту пациента.
• Оптимизированный клинический рабочий процесс — автоматизированная обработка документов снижает административную нагрузку на медицинских работников и позволяет врачам уделять больше времени уходу за пациентами.

Сценарии использования:

• Управление медицинскими картами пациентов — упрощение процесса создания, обновления и ведения медицинских карт пациентов путем автоматического извлечения информации из медицинских документов.
• Обработка страховых претензий — автоматизация извлечения и обработки данных из форм страховых претензий для повышения точности и скорости урегулирования страховых случаев.
• Отчетность по соблюдению нормативных требований — извлечение необходимой информации для отчетов о соблюдении нормативных требований, обеспечивающих соответствие нормам здравоохранения.
• Управление данными клинических исследований — облегчение сбора и анализа данных клинических исследований путем извлечения и систематизации информации из медицинских документов.
• Выставление счетов и кодирование — автоматическое извлечение кодов для выставления счетов и связанных с ними данных из медицинских карт и расчетных ведомостей для повышения точности и эффективности процесса выставления счетов.
• Аналитика в здравоохранении — анализ извлеченных данных для выявления тенденций, улучшения медицинского обслуживания и разработки более эффективных протоколов лечения.
• Управление медикаментами — извлечение данных о лекарствах из историй болезни пациентов для управления рецептами и обеспечения правильных протоколов приема лекарств.
• Планирование назначений — использование автоматизированных систем извлечения данных для управления и систематизации данных о назначениях, обеспечивающих эффективное документирование и отслеживание всех посещений пациентов.
• Обработка результатов лабораторных исследований — автоматическое извлечение и категоризация результатов лабораторных исследований для ускорения диагностики и лечения.
• Работа с пациентами и коммуникация — извлечение контактной информации и соответствующих данных о пациенте для упрощения коммуникации в целях напоминания о приеме, рекомендаций по здоровью и последующему уходу.

Интеграция решения интеллектуальной обработки документов предлагает беспрецедентные возможности по автоматизации, эффективности и инновациям в бизнесе. А разработка индивидуального IDP решения позволит решить уникальные задачи конкретной компании.

IDP решения демонстрируют разнообразные варианты использования: от классификации документов до выявления мошенничества, и способны изменить подход ведению бизнеса в различных сферах.

Поскольку все отрасли продолжают развиваться, внедрение интеллектуальной обработки документов с помощью искусственного интеллекта — это не просто стратегический выбор, а необходимость нашей цифровой эпохи. Настало время для профессионалов в ИИ открыть новые возможности для вашего бизнеса, повысить уровень обработки документов и открыть путь к постоянным инновациям.