- Это про проверку готовых документов или про сборку данных из первички?
- Это две разные задачи под одним зонтиком. В первой документ уже есть, и его нужно проверить: сравнить версии, найти риски, сверить договор со сметой. Во второй готовой структуры ещё нет — есть сообщения, чеки и фотографии, которые нужно собрать в таблицу заданного формата. Объединяет их одно: иначе сотрудник вручную читает документы, сопоставляет источники и переносит данные, а небольшое изменение или отдельный чек легко пропустить.
- ИИ сам решает, можно ли подписывать договор, или правит его?
- Нет. ИИ показывает рискованные формулировки и расхождения между версиями или связанными документами, но решение остаётся за человеком. Является ли найденное проблемой, как исправлять договор и можно ли его подписывать — определяет юрист или ответственный менеджер. ИИ готовит результат для решения, а не принимает юридически значимое решение сам.
- Что именно он находит в договорах?
- Подтверждённые классы расхождений: объём работ, цена или итоговая сумма, сроки, ответственность сторон, изменения между редакциями и несоответствия между договором и связанной сметой. Например, в одном внедрении согласованный объём работ изменили в смете, но забыли перенести в договор: каждый документ по отдельности выглядел нормально, а между ними возникло расхождение, которое позднее могло превратиться в спор с подрядчиком при оплате. Именно такие ошибки человек пропускает при просмотре очередной редакции — это не явная опечатка, а небольшое изменение в другом документе.
- Как из чеков и сообщений получается таблица?
- На входе — разрозненные данные: сообщения в чате, электронные чеки, фотографии бумажных чеков. На выходе — таблица заданного формата с нужными полями: сумма, дата, назначение, категория. Задача ИИ не только распознать текст на фотографии, но и понять, к какому полю относится каждое значение, и собрать единый реестр из разных источников. Записи, в которых система не уверена, она отмечает отдельно — только их проверяет менеджер проекта, просматривать вручную всю таблицу не нужно.
- Какие форматы документов поддерживаются и что с конфиденциальностью?
- В работе с документами использовались Word, PDF и Markdown; в сценарии с первичкой источниками были также текстовые сообщения, электронные чеки и фотографии бумажных чеков. Развёртывание зависит от требований клиента: система может работать с разрешёнными внешними сервисами или внутри закрытого контура — on-premise либо в инфраструктуре клиента. Если документы нельзя передавать наружу, обработка остаётся внутри согласованного окружения. Закрытый контур — не обязательное условие каждого проекта, а архитектурный вариант для конфиденциальных данных.
- С чего начать, если в документах бардак?
- Не со всего архива и не со всего документооборота компании, а с одного повторяющегося потока, где результат легко проверить: один тип договора и его версии, сверка договора с одной сметой, один поток чеков и сообщений или одна таблица, которую сотрудники регулярно заполняют вручную. Сначала определяем, какие поля или расхождения нужно находить, какой результат считается правильным и когда система должна позвать человека. Потом прогоняем реальные примеры, собираем типовые исключения и только затем расширяем решение на другие документы и подразделения.