Перейти к основному содержимому

Анализ контрактов: ИИ-агент для автоматизации анализа договоров в финансовых услугах

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Ручной анализ контрактов: Трудоемкий процесс, требующий значительных временных и человеческих ресурсов.
  2. Ошибки при анализе: Человеческий фактор может привести к упущению важных деталей или неверной интерпретации условий.
  3. Неэффективное управление рисками: Отсутствие автоматизированного анализа может привести к принятию неоптимальных решений.
  4. Сложность масштабирования: Ручной анализ становится неэффективным при увеличении объема контрактов.

Типы бизнеса​

  • Банки и кредитные организации.
  • Страховые компании.
  • Инвестиционные фонды.
  • Юридические фирмы, специализирующиеся на финансовых услугах.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический анализ текста контрактов: Извлечение ключевых условий, обязательств и рисков.
  2. Классификация контрактов: Группировка по типам, срокам, суммам и другим параметрам.
  3. Оценка рисков: Анализ условий на предмет потенциальных финансовых и юридических рисков.
  4. Генерация отчетов: Автоматическое создание сводок и рекомендаций для принятия решений.
  5. Интеграция с CRM и ERP: Синхронизация данных с существующими системами управления.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для компаний с небольшим объемом контрактов.
  • Мультиагентная система: Для крупных организаций с распределенными командами и большим количеством контрактов.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа текста и извлечения ключевых данных.
  • Машинное обучение: Для классификации контрактов и оценки рисков.
  • Глубокое обучение: Для улучшения точности анализа и прогнозирования.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Импорт контрактов из различных источников (PDF, Word, CRM).
  2. Предварительная обработка: Очистка и структурирование текста.
  3. Анализ: Извлечение ключевых условий, классификация и оценка рисков.
  4. Генерация решений: Создание отчетов и рекомендаций.
  5. Интеграция: Передача данных в CRM или ERP системы.

Схема взаимодействия​

[Контракты] -> [Импорт данных] -> [Предварительная обработка] -> [Анализ] -> [Генерация отчетов] -> [Интеграция с CRM/ERP]

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Анализ текущих процессов и выявление ключевых проблем.
  • Определение целей и ожидаемых результатов.

Подбор решения​

  • Адаптация готовых решений или разработка с нуля в зависимости от специфики бизнеса.

Интеграция​

  • Настройка API для взаимодействия с существующими системами.
  • Обучение сотрудников работе с агентом.

Обучение​

  • Настройка и обучение моделей ИИ на исторических данных компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Регистрация на платформе: Создайте аккаунт на нашей платформе.
  2. Настройка API: Подключите API к вашим системам.
  3. Импорт данных: Загрузите контракты через API или вручную.
  4. Анализ: Запустите анализ и получите отчеты.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "action": "predict_risk",
  "contract_text": "Контракт на поставку товаров на сумму 1 000 000 рублей с отсрочкой платежа 30 дней."
}

Ответ:

{
  "risk_level": "medium",
  "recommendations": "Рекомендуется провести дополнительный анализ финансового состояния поставщика."
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "classify_contract",
  "contract_text": "Договор аренды офиса на 12 месяцев."
}

Ответ:

{
  "contract_type": "lease",
  "duration": "12 months",
  "key_terms": ["аренда", "офис", "12 месяцев"]
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "action": "extract_key_terms",
  "contract_text": "Соглашение о сотрудничестве между компаниями А и Б."
}

Ответ:

{
  "key_terms": ["сотрудничество", "компания А", "компания Б"]
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "generate_report",
  "contract_id": "12345"
}

Ответ:

{
  "report": "Отчет по контракту 12345: Уровень риска - низкий, ключевые условия выполнены."
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные эндпоинты​

  1. /analyze_contract: Анализ текста контракта.
  2. /classify_contract: Классификация контракта.
  3. /predict_risk: Прогнозирование рисков.
  4. /generate_report: Генерация отчетов.

Примеры использования​

Кейс 1: Банк​

  • Задача: Автоматизация анализа кредитных договоров.
  • Решение: Использование агента для извлечения ключевых условий и оценки рисков.
  • Результат: Сокращение времени анализа на 70%.

Кейс 2: Страховая компания​

  • Задача: Классификация страховых полисов.
  • Решение: Использование агента для автоматической классификации и генерации отчетов.
  • Результат: Увеличение точности классификации на 90%.

Напишите нам​

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

Контакты