Перейти к основному содержимому

Договорная аналитика

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Сложность управления большим объемом договоров: Компании сталкиваются с трудностями в отслеживании сроков исполнения, изменений и обязательств по множеству договоров.
  2. Риски несоблюдения законодательства: Необходимость постоянного мониторинга изменений в законодательстве и их отражения в договорах.
  3. Ошибки в анализе данных: Человеческий фактор может привести к ошибкам в анализе и интерпретации данных договоров.
  4. Неэффективное использование ресурсов: Ручная обработка договоров требует значительных временных и человеческих ресурсов.

Типы бизнеса​

  • Производственные компании
  • Юридические фирмы
  • Компании с большим объемом договорной работы

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация анализа договоров: Агент автоматически анализирует текст договоров, выделяя ключевые пункты, сроки, обязательства и риски.
  2. Мониторинг изменений законодательства: Агент отслеживает изменения в законодательстве и предлагает корректировки договоров.
  3. Прогнозирование рисков: На основе анализа данных агент прогнозирует возможные риски и предлагает меры по их минимизации.
  4. Управление сроками: Агент напоминает о сроках исполнения обязательств и автоматически обновляет статусы договоров.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в существующие системы управления договорами.
  • Мультиагентное использование: Возможность использования нескольких агентов для анализа различных аспектов договоров (например, юридических, финансовых, операционных).

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа текста договоров.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования рисков и автоматизации принятия решений.
  • Анализ данных: Для обработки больших объемов данных и выявления закономерностей.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников, включая тексты договоров, законодательные акты, внутренние регламенты.
  2. Анализ: Анализирует текст договоров, выделяя ключевые пункты, сроки, обязательства и риски.
  3. Генерация решений: На основе анализа данных агент предлагает корректировки договоров, прогнозирует риски и предлагает меры по их минимизации.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [API] -> [ИИ-агент] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [API] -> [Пользователь]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение существующих процессов управления договорами.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение агента на основе данных компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Регистрация на платформе: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите доступ к API.
  2. Настройка агента: Настройте агента в соответствии с вашими потребностями.
  3. Интеграция с системами: Интегрируйте агента в ваши системы управления договорами через OpenAPI.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "action": "predict_risk",
  "contract_id": "12345",
  "parameters": {
    "legal_changes": true,
    "financial_risks": true
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": {
    "risk_level": "high",
    "recommendations": [
      "Update clause 5.2",
      "Monitor financial indicators"
    ]
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "update_contract",
  "contract_id": "12345",
  "changes": {
    "clause_5.2": "Updated text"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Contract updated successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

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

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "key_points": [
      "Clause 3.1: Payment terms",
      "Clause 5.2: Liability"
    ],
    "risks": [
      "Potential delay in payments"
    ]
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "send_reminder",
  "contract_id": "12345",
  "reminder_type": "payment_due"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Reminder sent successfully"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /analyze_contract: Анализ текста договора.
  2. /predict_risk: Прогнозирование рисков.
  3. /update_contract: Обновление данных договора.
  4. /send_reminder: Отправка напоминаний.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация анализа договоров​

Компания внедрила агента для автоматического анализа всех входящих договоров. Агент выделяет ключевые пункты, сроки и обязательства, что позволило сократить время обработки договоров на 50%.

Кейс 2: Мониторинг изменений законодательства​

Юридическая фирма использует агента для отслеживания изменений в законодательстве. Агент автоматически предлагает корректировки договоров, что снизило риск несоблюдения законодательства на 30%.

Напишите нам​

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

Контакты