Перейти к основному содержимому

Контроль договоров: ИИ-агент для автоматизации управления договорами в электроэнергетике

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Сложность управления большим объемом договоров: В электроэнергетике компании работают с тысячами договоров, включая поставки энергии, обслуживание оборудования, аренду и другие. Ручное управление такими объемами данных приводит к ошибкам, задержкам и неэффективности.
  2. Недостаток прозрачности: Отсутствие централизованной системы для отслеживания статусов договоров, сроков исполнения и обязательств.
  3. Риски несоблюдения нормативов: Электроэнергетика — высокорегулируемая отрасль, где важно соблюдать законодательные требования и стандарты.
  4. Потеря данных: Ручное ведение договоров увеличивает риск потери важной информации.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Генерация и распределение электроэнергии.
  • Операторы энергосетей.
  • Компании, занимающиеся обслуживанием энергетического оборудования.
  • Поставщики энергоресурсов.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация управления договорами:
    • Хранение и классификация договоров.
    • Автоматическое извлечение ключевых данных (сроки, суммы, обязательства).
  2. Контроль сроков и уведомления:
    • Напоминания о сроках исполнения обязательств.
    • Уведомления о приближении сроков продления или расторжения договоров.
  3. Анализ рисков:
    • Выявление потенциальных рисков, связанных с несоблюдением условий договоров.
    • Оценка финансовых и юридических последствий.
  4. Интеграция с другими системами:
    • Подключение к ERP, CRM и другим корпоративным системам.
  5. Генерация отчетов:
    • Автоматическое формирование отчетов по статусам договоров, исполнению обязательств и финансовым показателям.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для компаний с небольшим объемом договоров.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с распределенными подразделениями.

Типы моделей ИИ​

  1. Natural Language Processing (NLP):
    • Извлечение данных из текста договоров.
    • Классификация документов по типам и категориям.
  2. Машинное обучение:
    • Прогнозирование рисков на основе исторических данных.
    • Анализ тенденций в исполнении договоров.
  3. Оптимизация процессов:
    • Автоматизация рутинных задач, таких как проверка условий договоров.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Загрузка договоров в систему (PDF, Word, Excel).
    • Интеграция с существующими базами данных.
  2. Анализ:
    • Извлечение ключевых данных (сроки, суммы, обязательства).
    • Классификация договоров.
  3. Генерация решений:
    • Формирование уведомлений и отчетов.
    • Рекомендации по оптимизации процессов.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Загрузка договоров] -> [ИИ-агент] -> [Анализ данных] -> [Уведомления и отчеты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов компании.
    • Определение ключевых задач и метрик.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к корпоративным системам.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей ИИ под специфику компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация на платформе:
    • Получите API-ключ для доступа к системе.
  2. Загрузка данных:
    • Используйте эндпоинт /upload для загрузки договоров.
  3. Получение данных:
    • Используйте эндпоинт /get-contracts для получения информации о договорах.
  4. Уведомления:
    • Настройте вебхуки для получения уведомлений о сроках и рисках.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

POST /predict-risks
{
  "contract_id": "12345",
  "parameters": ["financial_risk", "legal_risk"]
}

Ответ:

{
  "contract_id": "12345",
  "financial_risk": "medium",
  "legal_risk": "low"
}

Управление данными​

Запрос:

POST /upload
{
  "file": "contract.pdf",
  "metadata": {
    "type": "supply",
    "date": "2023-10-01"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "contract_id": "67890"
}

Анализ данных​

Запрос:

GET /analyze
{
  "contract_id": "67890"
}

Ответ:

{
  "contract_id": "67890",
  "key_terms": {
    "start_date": "2023-10-01",
    "end_date": "2024-09-30",
    "amount": "500000"
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

ЭндпоинтМетодОписание
/uploadPOSTЗагрузка договоров.
/get-contractsGETПолучение списка договоров.
/predict-risksPOSTПрогнозирование рисков.
/analyzeGETАнализ данных по договору.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация уведомлений​

Компания внедрила агента для автоматического отслеживания сроков договоров. Теперь сотрудники получают уведомления за 30 дней до окончания срока действия договора, что позволяет избежать просрочек.

Кейс 2: Анализ рисков​

Агент выявил несколько договоров с высоким финансовым риском. Компания смогла пересмотреть условия и избежать потенциальных убытков.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.
Связаться с нами