Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление документами для застройщиков

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Управление большими объемами документации: Застройщики сталкиваются с необходимостью обработки и хранения огромного количества документов, включая договоры, проектные документы, разрешения и отчеты.
  2. Ошибки в документации: Человеческий фактор может привести к ошибкам в заполнении и оформлении документов, что может повлечь за собой юридические и финансовые последствия.
  3. Задержки в обработке документов: Ручная обработка документов занимает много времени, что замедляет процессы строительства и сдачи объектов.
  4. Сложность поиска и доступа к документам: Отсутствие централизованной системы управления документами затрудняет поиск и доступ к необходимым файлам.

Типы бизнеса​

  • Застройщики жилых и коммерческих объектов.
  • Управляющие компании.
  • Проектные организации.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация обработки документов: Агент автоматически классифицирует, индексирует и хранит документы, что ускоряет процесс их обработки.
  2. Проверка на ошибки: Используя NLP и машинное обучение, агент проверяет документы на наличие ошибок и несоответствий.
  3. Интеграция с CRM и ERP системами: Агент интегрируется с существующими системами управления, обеспечивая seamless взаимодействие.
  4. Поиск и доступ к документам: Агент предоставляет быстрый и удобный поиск по ключевым словам, тегам и категориям.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть внедрен в отдельные процессы управления документами.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для управления документами в крупных проектах.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа и проверки текстовых документов.
  • Машинное обучение: Для классификации и прогнозирования.
  • Оптическое распознавание символов (OCR): Для обработки сканированных документов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает документы из различных источников, включая электронную почту, облачные хранилища и локальные системы.
  2. Анализ: Документы анализируются на наличие ошибок, классифицируются и индексируются.
  3. Генерация решений: Агент предлагает исправления и рекомендации по улучшению документации.

Схема взаимодействия​

[Источники данных] -> [Сбор данных] -> [Анализ] -> [Хранение] -> [Поиск и доступ]

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Анализ текущих процессов управления документами.
  • Определение ключевых проблем и потребностей.

Подбор решения​

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

Обучение​

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

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Регистрация на платформе: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите доступ к API.
  2. Настройка интеграции: Настройте интеграцию с вашими системами через OpenAPI.
  3. Загрузка документов: Загрузите документы через API или веб-интерфейс.
  4. Использование функций: Используйте функции агента для управления документами.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "action": "predict",
  "document_type": "contract",
  "content": "Договор аренды помещения..."
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": "Договор аренды помещения соответствует стандартам."
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "store",
  "document_type": "permit",
  "content": "Разрешение на строительство..."
}

Ответ:

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

Анализ данных​

Запрос:

{
  "action": "analyze",
  "document_type": "report",
  "content": "Отчет о строительстве..."
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": "Отчет содержит все необходимые данные."
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "notify",
  "document_id": "12345",
  "message": "Документ готов к подписанию."
}

Ответ:

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

Ключевые API-эндпоинты​

/predict​

  • Назначение: Прогнозирование соответствия документа стандартам.
  • Запрос: JSON с типом документа и его содержимым.
  • Ответ: JSON с результатом прогноза.

/store​

  • Назначение: Хранение документа.
  • Запрос: JSON с типом документа и его содержимым.
  • Ответ: JSON с ID документа.

/analyze​

  • Назначение: Анализ документа на наличие ошибок.
  • Запрос: JSON с типом документа и его содержимым.
  • Ответ: JSON с результатом анализа.

/notify​

  • Назначение: Уведомление о статусе документа.
  • Запрос: JSON с ID документа и сообщением.
  • Ответ: JSON с подтверждением отправки уведомления.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация обработки договоров​

Застройщик внедрил агента для автоматической обработки договоров аренды. Агент классифицирует договоры, проверяет их на соответствие стандартам и уведомляет сотрудников о готовности к подписанию.

Кейс 2: Управление разрешениями на строительство​

Агент интегрирован с системой управления проектами. Он автоматически загружает разрешения на строительство, анализирует их на наличие ошибок и предоставляет быстрый доступ к необходимым документам.

Напишите нам​

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

Контакты