Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Контроль документов

Отрасль: Недвижимость
Подотрасль: Проптех

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Управление большими объемами документов: В сфере недвижимости и проптеха компании сталкиваются с огромным количеством договоров, актов, отчетов и других документов, которые сложно систематизировать и контролировать.
  2. Ошибки в документах: Человеческий фактор приводит к ошибкам в заполнении, согласовании и хранении документов.
  3. Задержки в обработке: Ручная обработка документов занимает много времени, что замедляет бизнес-процессы.
  4. Сложности в поиске: Поиск нужного документа в архиве может занимать часы или даже дни.
  5. Несоответствие нормативным требованиям: Риск несоблюдения законодательных норм из-за устаревших или некорректных документов.

Типы бизнеса​

  • Управляющие компании.
  • Девелоперы.
  • Агентства недвижимости.
  • Компании, занимающиеся техническим обслуживанием зданий (проптех).

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация обработки документов:
    • Распознавание и классификация документов (договоры, акты, счета, отчеты).
    • Извлечение ключевых данных (даты, суммы, стороны договора).
  2. Контроль качества документов:
    • Проверка на соответствие шаблонам и нормативным требованиям.
    • Выявление ошибок и несоответствий.
  3. Управление архивом:
    • Автоматическая индексация и поиск документов по ключевым параметрам.
    • Хранение документов в структурированном виде.
  4. Интеграция с CRM и ERP:
    • Синхронизация данных с существующими системами управления.
  5. Уведомления и напоминания:
    • Автоматическое оповещение о сроках действия документов или необходимости обновления.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших компаний, которым требуется автоматизация обработки документов.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с распределенными командами и большими объемами данных.

Типы моделей ИИ​

  1. Обработка естественного языка (NLP):
    • Распознавание текста (OCR).
    • Классификация документов.
    • Извлечение ключевых данных.
  2. Машинное обучение:
    • Обучение на исторических данных для улучшения точности обработки.
  3. Компьютерное зрение:
    • Распознавание сканов и фотографий документов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Загрузка документов через API, email или сканирование.
  2. Анализ:
    • Классификация и извлечение данных.
    • Проверка на ошибки и соответствие требованиям.
  3. Генерация решений:
    • Формирование отчетов.
    • Отправка уведомлений.
  4. Хранение и поиск:
    • Индексация и добавление в архив.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Загрузка документа] -> [ИИ-агент]  
    -> [Классификация] -> [Извлечение данных] -> [Проверка]  
    -> [Хранение] -> [Поиск/Отчеты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов клиента.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам (CRM, ERP).
  4. Обучение:
    • Настройка моделей ИИ на специфику документов клиента.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Используйте эндпоинты для загрузки, обработки и поиска документов.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

POST /api/v1/predict  
{
  "document_type": "contract",
  "content": "Скан договора аренды..."
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": {
    "parties": ["Арендодатель", "Арендатор"],
    "start_date": "2023-10-01",
    "end_date": "2024-09-30"
  }
}

Управление данными​

Запрос:

POST /api/v1/store  
{
  "document_id": "12345",
  "metadata": {
    "type": "act",
    "date": "2023-09-15"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Document stored successfully."
}

Анализ данных​

Запрос:

GET /api/v1/analyze?document_id=12345

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "errors": [],
    "compliance": "full"
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/v1/predict

    • Назначение: Прогнозирование типа документа и извлечение данных.
    • Метод: POST.

  2. /api/v1/store

    • Назначение: Хранение документа и его метаданных.
    • Метод: POST.

  3. /api/v1/analyze

    • Назначение: Анализ документа на ошибки и соответствие требованиям.
    • Метод: GET.

Примеры использования​

  1. Управляющая компания:

    • Автоматизация обработки договоров аренды.
    • Контроль сроков действия документов.

  2. Девелопер:

    • Управление документами по строительным проектам.
    • Проверка соответствия нормативным требованиям.

  3. Агентство недвижимости:

    • Быстрый поиск договоров с клиентами.
    • Автоматическое формирование отчетов.

Напишите нам​

Готовы описать вашу задачу? Мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.

Контакты