Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Контроль контрактов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Сложность управления большим количеством контрактов: В производственной сфере, особенно в нанотехнологиях, компании часто сталкиваются с необходимостью управления множеством контрактов с поставщиками, клиентами и партнерами.
  2. Риски несоблюдения сроков и условий: Пропуск сроков поставок, невыполнение обязательств и другие нарушения могут привести к значительным убыткам.
  3. Недостаток аналитики: Отсутствие систематического анализа данных по контрактам затрудняет прогнозирование и принятие решений.
  4. Ручная обработка данных: Трудоемкость ручного ввода и проверки данных увеличивает вероятность ошибок и замедляет процессы.

Типы бизнеса​

  • Производственные компании, особенно в высокотехнологичных отраслях (нанотехнологии, микроэлектроника, биотехнологии).
  • Компании с большим объемом контрактов и сложной цепочкой поставок.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация управления контрактами:
    • Хранение и структурирование данных о контрактах.
    • Напоминания о сроках выполнения обязательств.
  2. Анализ рисков:
    • Прогнозирование возможных нарушений контрактов.
    • Оценка финансовых и операционных рисков.
  3. Интеграция с ERP и CRM системами:
    • Синхронизация данных с существующими системами управления.
  4. Генерация отчетов:
    • Автоматическое создание аналитических отчетов по контрактам.
  5. Мультиагентное взаимодействие:
    • Возможность интеграции с другими ИИ-агентами для комплексного управления бизнес-процессами.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение (ML):
    • Прогнозирование сроков выполнения контрактов.
    • Классификация контрактов по уровню риска.
  2. Обработка естественного языка (NLP):
    • Анализ текстов контрактов для извлечения ключевых условий.
    • Автоматическое заполнение шаблонов контрактов.
  3. Анализ данных:
    • Выявление закономерностей в данных по контрактам.
    • Генерация рекомендаций для оптимизации процессов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Импорт данных из ERP, CRM и других систем.
    • Загрузка текстов контрактов.
  2. Анализ:
    • Классификация контрактов.
    • Оценка рисков и прогнозирование.
  3. Генерация решений:
    • Рекомендации по оптимизации контрактов.
    • Напоминания и уведомления.
  4. Интеграция:
    • Взаимодействие с другими системами и агентами.

Схема взаимодействия​

[ERP/CRM системы] --> [ИИ-агент: Контроль контрактов] --> [Аналитика и отчеты]
                          |                               |
                          v                               v
                  [Уведомления и рекомендации]    [Прогнозирование рисков]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов и потребностей компании.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Настройка взаимодействия с ERP, CRM и другими системами.
  4. Обучение:
    • Обучение моделей на исторических данных компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация на платформе:
    • Получите API-ключ для доступа к платформе.
  2. Настройка интеграции:
    • Используйте API-эндпоинты для загрузки данных и получения аналитики.
  3. Пример запроса: 
    POST /api/v1/contracts/upload
    Content-Type: application/json
    Authorization: Bearer <API_KEY>

    {
        "contract_id": "12345",
        "contract_text": "Текст контракта...",
        "parties": ["Компания А", "Компания Б"],
        "deadline": "2023-12-31"
    }

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование сроков​

Запрос:

POST /api/v1/contracts/predict
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <API_KEY>

{
    "contract_id": "12345",
    "historical_data": [
        {"contract_id": "11111", "deadline": "2023-01-01", "status": "completed"},
        {"contract_id": "22222", "deadline": "2023-06-01", "status": "delayed"}
    ]
}

Ответ:

{
    "contract_id": "12345",
    "predicted_status": "delayed",
    "confidence": 0.85
}

Анализ рисков​

Запрос:

POST /api/v1/contracts/risk
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <API_KEY>

{
    "contract_id": "12345",
    "contract_text": "Текст контракта..."
}

Ответ:

{
    "contract_id": "12345",
    "risk_level": "high",
    "reasons": ["Недостаточные гарантии", "Сложные условия поставки"]
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. Загрузка контрактов:
    • POST /api/v1/contracts/upload
  2. Прогнозирование сроков:
    • POST /api/v1/contracts/predict
  3. Анализ рисков:
    • POST /api/v1/contracts/risk
  4. Получение отчетов:
    • GET /api/v1/contracts/report

Примеры использования​

Кейс 1: Прогнозирование задержек поставок​

Компания использует агента для анализа контрактов с поставщиками. Агент предупреждает о возможных задержках, что позволяет компании заранее искать альтернативные варианты.

Кейс 2: Автоматизация отчетности​

Агент автоматически генерирует отчеты по выполнению контрактов, что экономит время сотрудников и снижает вероятность ошибок.

Напишите нам​

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