Перейти к основному содержимому

Анализ договоров

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  • Ручной анализ договоров: Трудоемкий и подверженный ошибкам процесс анализа большого объема договоров.
  • Несоответствие нормативным требованиям: Риск несоблюдения законодательных и регуляторных требований.
  • Потеря данных: Возможность упустить важные детали в договорах из-за человеческого фактора.
  • Долгие сроки обработки: Задержки в обработке договоров могут привести к упущенным возможностям и недовольству клиентов.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Страховые компании
  • Финансовые учреждения
  • Юридические фирмы
  • Корпорации с большим объемом договорной работы

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  • Автоматический анализ договоров: Быстрое извлечение ключевых данных из договоров.
  • Проверка на соответствие нормативным требованиям: Автоматическая проверка договоров на соответствие законодательным и внутренним требованиям.
  • Классификация и категоризация: Автоматическая классификация договоров по типам и категориям.
  • Генерация отчетов: Создание отчетов с ключевыми метриками и выводами по анализу договоров.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может работать самостоятельно для анализа договоров.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для анализа больших объемов данных и выполнения сложных задач.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа текста договоров.
  • Машинное обучение: Для классификации и прогнозирования.
  • Оптическое распознавание символов (OCR): Для извлечения текста из сканированных документов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Загрузка договоров в систему.
  2. Анализ: Извлечение ключевых данных и проверка на соответствие требованиям.
  3. Генерация решений: Создание отчетов и рекомендаций.

Схема взаимодействия​

  1. Загрузка договоров: Пользователь загружает договоры через интерфейс или API.
  2. Обработка данных: Агент анализирует договоры с использованием NLP и OCR.
  3. Генерация отчетов: Агент создает отчеты и предоставляет их пользователю.

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Анализ текущих процессов и выявление ключевых проблем.
  • Определение функциональных и нефункциональных требований.

Подбор решения​

  • Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  • Интеграция с существующими системами.

Интеграция​

  • Настройка API и интерфейсов для взаимодействия с другими системами.
  • Обучение персонала.

Обучение​

  • Обучение моделей на исторических данных.
  • Постоянное обновление и улучшение моделей.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Настройка: Настройте API-запросы для загрузки договоров и получения отчетов.
  3. Интеграция: Интегрируйте API в ваши бизнес-процессы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "document": "base64_encoded_document",
  "analysis_type": "compliance_check"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis_result": {
    "compliance": true,
    "issues": []
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "upload",
  "document": "base64_encoded_document"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "document_id": "12345"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "document_id": "12345",
  "analysis_type": "key_metrics"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "metrics": {
    "total_value": 100000,
    "risk_level": "low"
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "notify",
  "message": "Договор №12345 требует внимания"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "notification_sent": true
}

Ключевые API-эндпоинты​

/upload​

  • Назначение: Загрузка договоров для анализа.
  • Запрос: 
    {
      "api_key": "ваш_api_ключ",
      "document": "base64_encoded_document"
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "document_id": "12345"
    }

/analyze​

  • Назначение: Анализ загруженного договора.
  • Запрос: 
    {
      "api_key": "ваш_api_ключ",
      "document_id": "12345",
      "analysis_type": "compliance_check"
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "analysis_result": {
        "compliance": true,
        "issues": []
      }
    }

/report​

  • Назначение: Генерация отчетов по анализу.
  • Запрос: 
    {
      "api_key": "ваш_api_ключ",
      "document_id": "12345",
      "report_type": "summary"
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "report": {
        "total_value": 100000,
        "risk_level": "low"
      }
    }

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация анализа договоров в страховой компании​

  • Проблема: Ручной анализ тысяч договоров занимал много времени и был подвержен ошибкам.
  • Решение: Внедрение агента для автоматического анализа и проверки на соответствие требованиям.
  • Результат: Сокращение времени обработки договоров на 80% и снижение количества ошибок.

Кейс 2: Улучшение соблюдения нормативных требований в финансовом учреждении​

  • Проблема: Несоответствие договоров законодательным требованиям приводило к штрафам.
  • Решение: Использование агента для автоматической проверки договоров на соответствие.
  • Результат: Полное соответствие всем нормативным требованиям и отсутствие штрафов.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение.

Контакты