Перейти к основному содержимому

ИИ-агент "Контроль документов" для строительной отрасли (ремонтные работы)

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Управление большим объемом документации: В строительной отрасли, особенно в ремонтных работах, требуется обработка и хранение большого количества документов, таких как сметы, договоры, акты выполненных работ, накладные и т.д.
  2. Ошибки в документах: Человеческий фактор может приводить к ошибкам в заполнении, что влечет за собой юридические и финансовые риски.
  3. Потеря документов: Физические документы могут теряться, что затрудняет доступ к важной информации.
  4. Задержки в согласовании: Ручное согласование документов между подрядчиками, заказчиками и контролирующими органами занимает много времени.
  5. Сложность анализа данных: Отсутствие автоматизированного анализа данных по документам затрудняет прогнозирование и планирование.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Строительные компании, занимающиеся ремонтными работами.
  • Подрядчики и субподрядчики.
  • Управляющие компании.
  • Проектные организации.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация документооборота:
    • Сбор, хранение и классификация документов.
    • Автоматическое заполнение шаблонов на основе данных.
  2. Контроль качества документов:
    • Проверка на соответствие стандартам и выявление ошибок.
    • Уведомление о несоответствиях.
  3. Управление доступом и согласованием:
    • Автоматическая маршрутизация документов для согласования.
    • Отслеживание статусов документов.
  4. Анализ данных:
    • Анализ затрат, сроков и других показателей на основе документов.
    • Генерация отчетов и прогнозов.
  5. Интеграция с другими системами:
    • Подключение к CRM, ERP и другим платформам.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших компаний или отдельных проектов.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с распределенными командами.

Типы моделей ИИ​

  1. Обработка естественного языка (NLP):
    • Для анализа текстовых документов и извлечения ключевых данных.
  2. Машинное обучение (ML):
    • Для прогнозирования затрат и сроков на основе исторических данных.
  3. Компьютерное зрение (CV):
    • Для распознавания сканированных документов и извлечения данных.
  4. Рекомендательные системы:
    • Для предложения оптимальных решений на основе анализа данных.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Загрузка документов в систему (сканирование, загрузка файлов, интеграция с другими системами).
  2. Анализ:
    • Классификация документов, извлечение данных, проверка на ошибки.
  3. Генерация решений:
    • Автоматическое заполнение документов, маршрутизация для согласования, генерация отчетов.
  4. Хранение и доступ:
    • Организация хранения документов с возможностью быстрого поиска и доступа.

Схема взаимодействия​

[Пользователь] -> [Загрузка документов] -> [ИИ-агент] -> [Анализ и обработка] -> [Хранение/Согласование/Отчеты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов и документооборота компании.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам (CRM, ERP и др.).
  4. Обучение:
    • Настройка моделей ИИ под специфику 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 документов, получения аналитики и управления процессами.
  3. Тестирование:
    • Проверьте работу системы на тестовых данных.
  4. Запуск:
    • Переведите систему в рабочий режим.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование затрат​

Запрос:

POST /api/v1/forecast
{
  "project_id": "12345",
  "documents": ["estimate.pdf", "contract.docx"]
}

Ответ:

{
  "forecast": {
    "total_cost": 1500000,
    "materials": 800000,
    "labor": 500000,
    "other": 200000
  }
}

Управление документами​

Запрос:

POST /api/v1/documents/upload
{
  "file": "estimate.pdf",
  "metadata": {
    "project_id": "12345",
    "type": "estimate"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "document_id": "67890"
}

Анализ данных​

Запрос:

GET /api/v1/analysis?project_id=12345

Ответ:

{
  "analysis": {
    "total_documents": 15,
    "pending_approval": 3,
    "errors_found": 1
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/v1/documents/upload:
    • Загрузка документов.
  2. /api/v1/documents/status:
    • Получение статуса документа.
  3. /api/v1/forecast:
    • Прогнозирование затрат.
  4. /api/v1/analysis:
    • Анализ данных по проекту.

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация документооборота​

Компания внедрила агента для автоматизации загрузки и обработки смет. Время на обработку документов сократилось на 40%.

Кейс 2: Прогнозирование затрат​

Использование агента для анализа исторических данных позволило компании снизить перерасход бюджета на 15%.

Напишите нам​

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