Перейти к основному содержимому

Контроль документов: ИИ-агент для автоматизации управления документами в логистике и грузоперевозках

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Ручное управление документами: Большой объем документов (накладные, счета-фактуры, договоры) требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  2. Ошибки в документах: Человеческий фактор приводит к ошибкам в заполнении, что может вызвать задержки в доставке и финансовые потери.
  3. Отсутствие централизованного хранения: Документы хранятся в разных системах, что затрудняет поиск и доступ к ним.
  4. Сложности с отслеживанием статусов: Отсутствие автоматизированного контроля за статусами документов (например, подписание, оплата, отправка).

Типы бизнеса​

  • Компании, занимающиеся грузоперевозками.
  • Логистические операторы.
  • Транспортные компании.
  • Компании, работающие с международными перевозками.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация обработки документов: Автоматическое извлечение данных из документов (OCR), проверка на соответствие шаблонам и заполнение необходимых полей.
  2. Централизованное хранение: Создание единой базы данных для всех документов с возможностью быстрого поиска и доступа.
  3. Контроль статусов: Автоматическое отслеживание статусов документов (например, подписание, оплата, отправка) и уведомление об изменениях.
  4. Интеграция с существующими системами: Возможность интеграции с CRM, ERP и другими системами, используемыми в компании.
  5. Аналитика и отчеты: Генерация отчетов по документам, анализ задержек и ошибок.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть внедрен в отдельной компании для автоматизации внутренних процессов.
  • Мультиагентное использование: Возможность интеграции агента в экосистему нескольких компаний для автоматизации взаимодействия между ними.

Типы моделей ИИ​

  • Оптическое распознавание символов (OCR): Для извлечения данных из сканированных документов.
  • Обработка естественного языка (NLP): Для анализа текста и автоматического заполнения полей.
  • Машинное обучение (ML): Для классификации документов, выявления ошибок и прогнозирования задержек.
  • Анализ данных: Для генерации отчетов и аналитики.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Загрузка документов в систему (сканирование, загрузка файлов).
  2. Анализ: Извлечение данных, проверка на соответствие шаблонам, классификация.
  3. Генерация решений: Автоматическое заполнение полей, уведомление об ошибках, обновление статусов.
  4. Хранение и доступ: Централизованное хранение документов с возможностью быстрого поиска.
  5. Отчетность: Генерация отчетов и аналитика.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Загрузка документа] -> [ИИ-агент] -> [Извлечение данных] -> [Проверка и заполнение] -> [Хранение] -> [Отчетность]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов компании, определение ключевых задач.
  2. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы компании.
  4. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация: Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Интеграция: Используйте API-эндпоинты для интеграции агента в ваши системы.
  3. Тестирование: Проверьте работу агента на тестовых данных.
  4. Запуск: Начните использовать агента в рабочих процессах.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

POST /api/predict
{
  "document_type": "invoice",
  "content": "base64_encoded_document"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": {
    "invoice_number": "12345",
    "amount": 1000,
    "due_date": "2023-12-31"
  }
}

Управление данными​

Запрос:

POST /api/store
{
  "document_id": "12345",
  "content": "base64_encoded_document",
  "metadata": {
    "type": "invoice",
    "status": "pending"
  }
}

Ответ:

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

Анализ данных​

Запрос:

GET /api/analyze?document_id=12345

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "errors": 0,
    "warnings": 1,
    "status": "completed"
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

POST /api/notify
{
  "document_id": "12345",
  "message": "Document has been signed."
}

Ответ:

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

Ключевые API-эндпоинты​

Основные эндпоинты​

  • /api/predict: Прогнозирование данных из документа.
  • /api/store: Хранение документа и его метаданных.
  • /api/analyze: Анализ документа на ошибки и предупреждения.
  • /api/notify: Уведомление об изменениях статуса документа.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация обработки накладных​

Компания внедрила агента для автоматической обработки накладных. В результате время обработки сократилось на 70%, а количество ошибок уменьшилось на 90%.

Кейс 2: Централизованное хранение документов​

Логистический оператор использовал агента для создания единой базы данных документов. Это позволило сократить время поиска документов с 30 минут до 2 минут.

Кейс 3: Отслеживание статусов документов​

Транспортная компания внедрила агента для автоматического отслеживания статусов документов. Это позволило сократить задержки в доставке на 50%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для автоматизации ваших бизнес-процессов.

Контакты