Перейти к основному содержимому

Анализ документов: ИИ-агент для муниципальных учреждений

Потребности бизнеса​

Муниципальные учреждения сталкиваются с рядом проблем, связанных с обработкой и анализом больших объемов документов:

  • Ручная обработка документов: Затраты времени и ресурсов на ручной ввод данных, проверку и анализ.
  • Ошибки в данных: Человеческий фактор приводит к ошибкам в обработке и интерпретации данных.
  • Неэффективное управление документами: Сложности в поиске, хранении и управлении документами.
  • Недостаток аналитики: Отсутствие инструментов для автоматического анализа данных и генерации отчетов.

Типы бизнеса, которым подходит агент:​

  • Муниципальные администрации.
  • Социальные службы.
  • Учреждения образования и здравоохранения.
  • Органы местного самоуправления.

Решение с использованием ИИ​

ИИ-агент "Анализ документов" автоматизирует процессы обработки, анализа и управления документами, решая ключевые проблемы муниципальных учреждений.

Ключевые функции:​

  1. Автоматическая обработка документов:
    • Извлечение данных из текстовых документов, PDF, сканов.
    • Классификация документов по типам (заявления, отчеты, договоры и т.д.).
  2. Анализ данных:
    • Поиск ключевых данных (даты, суммы, имена, адреса).
    • Генерация аналитических отчетов.
  3. Управление документами:
    • Хранение и поиск документов по ключевым параметрам.
    • Интеграция с существующими системами документооборота.
  4. Прогнозирование и рекомендации:
    • Анализ тенденций на основе исторических данных.
    • Рекомендации по оптимизации процессов.

Возможности использования:​

  • Одиночный агент: Для автоматизации процессов в одном отделе или учреждении.
  • Мультиагентная система: Для интеграции в несколько учреждений с общим доступом к данным.

Типы моделей ИИ​

  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстовых данных, извлечения информации и классификации документов.
  • Компьютерное зрение: Для обработки сканированных документов и изображений.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования и анализа данных.
  • Кластеризация и классификация: Для группировки документов по типам и темам.

Подход к решению​

  1. Сбор данных:
    • Интеграция с существующими системами документооборота.
    • Загрузка документов вручную или автоматически.
  2. Анализ:
    • Извлечение ключевых данных.
    • Классификация и группировка документов.
  3. Генерация решений:
    • Создание отчетов и рекомендаций.
    • Уведомления о важных событиях или изменениях.

Схема взаимодействия​

  1. Пользователь загружает документ через интерфейс или API.
  2. Агент обрабатывает документ, извлекает данные и классифицирует его.
  3. Данные сохраняются в системе, генерируются отчеты и рекомендации.
  4. Пользователь получает доступ к обработанным данным через интерфейс или API.

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов в учреждении.
    • Определение ключевых задач для автоматизации.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей ИИ или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам документооборота.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей под специфику учреждения.
    • Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Интеграция агента в бизнес-процессы осуществляется через OpenAPI платформы. Примеры использования:

Пример 1: Загрузка и обработка документа​

POST /api/v1/documents/upload
Content-Type: application/json

{
  "file": "base64_encoded_file",
  "document_type": "application"
}

Ответ:

{
  "document_id": "12345",
  "status": "processed",
  "extracted_data": {
    "name": "Иванов Иван",
    "address": "ул. Ленина, 10",
    "date": "2023-10-01"
  }
}

Пример 2: Получение аналитического отчета​

GET /api/v1/reports/generate?type=monthly_summary&date=2023-09

Ответ:

{
  "report_id": "67890",
  "summary": {
    "total_applications": 150,
    "approved": 120,
    "rejected": 30
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. Загрузка документа:

    • POST /api/v1/documents/upload
    • Назначение: Загрузка документа для обработки.
    • Запрос: Файл в формате base64, тип документа.
    • Ответ: ID документа, статус обработки, извлеченные данные.

  2. Получение аналитического отчета:

    • GET /api/v1/reports/generate
    • Назначение: Генерация отчетов по заданным параметрам.
    • Запрос: Тип отчета, период.
    • Ответ: ID отчета, сводка данных.

  3. Поиск документов:

    • GET /api/v1/documents/search
    • Назначение: Поиск документов по ключевым параметрам.
    • Запрос: Параметры поиска (дата, тип, ключевые слова).
    • Ответ: Список документов, соответствующих критериям.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация обработки заявлений​

Муниципальное учреждение автоматизировало процесс обработки заявлений на получение социальных льгот. Агент извлекает данные из заявлений, проверяет их на соответствие критериям и генерирует отчеты для сотрудников.

Кейс 2: Управление архивом документов​

Учреждение интегрировало агента для управления архивом документов. Агент классифицирует документы, обеспечивает быстрый поиск и уведомляет о необходимости обновления данных.

Напишите нам​

Готовы оптимизировать процессы в вашем учреждении? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!

Свяжитесь с нами для обсуждения вашего проекта.