Перейти к основному содержимому

ИИ-агент "Контроль документов" для управляющих компаний в сфере недвижимости

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Ручная обработка документов: Управляющие компании сталкиваются с большим объемом документов (договоры, акты, счета, отчеты), что требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  2. Ошибки в документах: Человеческий фактор приводит к ошибкам в заполнении, обработке и хранении документов.
  3. Сложность поиска и анализа данных: Поиск нужных документов и анализ данных из них занимает много времени.
  4. Несоответствие нормативным требованиям: Трудности с соблюдением законодательных норм и стандартов в документации.

Типы бизнеса​

  • Управляющие компании жилых комплексов.
  • Коммерческие управляющие компании.
  • Администраторы коммерческой недвижимости.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация обработки документов:
    • Распознавание и классификация документов (договоры, акты, счета).
    • Извлечение ключевых данных (даты, суммы, контрагенты).
  2. Контроль качества документов:
    • Проверка на соответствие шаблонам и нормативным требованиям.
    • Выявление ошибок и несоответствий.
  3. Управление документами:
    • Хранение и организация документов в структурированной базе данных.
    • Быстрый поиск по ключевым параметрам.
  4. Аналитика и отчетность:
    • Генерация отчетов по документам (например, просроченные платежи, активные договоры).
    • Прогнозирование на основе данных (например, прогноз доходов или расходов).

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших управляющих компаний с ограниченным объемом документов.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с распределенными процессами и большим количеством документов.

Типы моделей ИИ​

  1. Обработка естественного языка (NLP):
    • Распознавание текста (OCR).
    • Классификация и извлечение данных.
  2. Машинное обучение:
    • Обучение на исторических данных для улучшения точности обработки.
    • Прогнозирование на основе данных.
  3. Компьютерное зрение:
    • Распознавание сканированных документов и изображений.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Загрузка документов (сканы, PDF, текстовые файлы).
  2. Анализ:
    • Распознавание текста и извлечение данных.
    • Проверка на соответствие шаблонам и нормативным требованиям.
  3. Генерация решений:
    • Формирование отчетов.
    • Уведомления об ошибках или несоответствиях.
  4. Хранение и доступ:
    • Организация документов в базе данных.
    • Быстрый поиск и доступ через API.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Загрузка документов] -> [ИИ-агент] -> [Обработка и анализ] -> [База данных] -> [Отчеты/Уведомления]

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов обработки документов.
    • Определение ключевых задач и требований.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам (CRM, ERP).
  4. Обучение:
    • Настройка и обучение моделей на исторических данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация:
    • Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Загрузка документов:
    • Используйте эндпоинт /upload для загрузки документов.
  3. Получение данных:
    • Используйте эндпоинт /get-data для получения обработанных данных.
  4. Генерация отчетов:
    • Используйте эндпоинт /generate-report для создания отчетов.

Примеры запросов и ответов API​

Пример 1: Загрузка документа​

Запрос:

POST /upload
{
  "file": "base64_encoded_document",
  "type": "contract"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "document_id": "12345",
  "message": "Document uploaded and processed successfully."
}

Пример 2: Получение данных​

Запрос:

GET /get-data?document_id=12345

Ответ:

{
  "document_id": "12345",
  "data": {
    "contract_number": "C-2023-001",
    "date": "2023-10-01",
    "amount": "10000",
    "counterparty": "ООО 'Рога и Копыта'"
  }
}

Пример 3: Генерация отчета​

Запрос:

POST /generate-report
{
  "type": "active_contracts",
  "date_range": {
    "start": "2023-01-01",
    "end": "2023-10-01"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "report_url": "https://platform.com/reports/active_contracts_2023.pdf"
}

Ключевые API-эндпоинты​

ЭндпоинтМетодОписание
/uploadPOSTЗагрузка документа для обработки.
/get-dataGETПолучение обработанных данных.
/generate-reportPOSTГенерация отчетов.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация обработки договоров​

Управляющая компания загружает договоры через API, агент автоматически извлекает ключевые данные и проверяет их на соответствие шаблонам. Ошибки сразу отправляются на исправление.

Кейс 2: Анализ просроченных платежей​

Агент анализирует счета и выявляет просроченные платежи, формируя отчет для бухгалтерии.

Напишите нам​

Готовы описать вашу задачу? Мы найдем решение!
Свяжитесь с нами для обсуждения ваших потребностей.