Автоматизация делопроизводства на базе ИИ
React, Python
разработка IT-продуктов
разработка модели ИИ
разработка модели ИИ
период разработки
5 месяцев
К нам обратился клиент из крупной организации с проблемой обработки большого объема входящей документации. Сотрудники тратили до 40% рабочего времени на проверку, сортировку и отправку документов по назначению. Ошибки и задержки приводили к несогласованности между отделами, росту издержек и недовольству партнеров.
Задача
Создать систему, которая автоматически анализирует документы, распределяет их по категориям, проверяет соответствие корпоративным требованиям и направляет ответственным сотрудникам.
Начало работы
На этом этапе мы провели интервью с ключевыми сотрудниками:
- Делопроизводителями, которые обрабатывают входящие документы
- Руководителями отделов, зависящими от своевременной доставки документов
- ИТ-специалистами, отвечающими за текущую инфраструктуру
Выявили основные проблемы:
- Входящие документы обрабатывались вручную, что занимало слишком много времени
- Возникали ошибки из-за человеческого фактора (дублирование, неправильное распределение)
- Не было единой системы проверки формата и структуры документов
Текущие этапы обработки документов:
- Получение документа через почту, сканирование или физическую доставку
- Проверка наличия обязательных атрибутов (подпись, дата, реквизиты)
- Ручная сортировка по отделам
- Занесение в базу данных
Этапы разработки
Создать систему, которая:
- Автоматически принимает документы из разных источников (почта, сканеры, цифровая почта)
- Анализирует их содержание и формат
- Классифицирует документы по категориям и отделам
- Проверяет на наличие ошибок и уведомляет ответственных сотрудников
Мы согласовали с клиентом нашу методологию:
- Декомпозиция задачКаждый этап (прием, анализ, классификация, проверка) разрабатывался отдельно, чтобы минимизировать риски
- Поэтапное внедрениеТестирование на малых объемах документов перед полным запуском
- Интеграция заказчика в процессРегулярные демонстрации, сбор обратной связи и корректировки
Клиент предоставил архив документов (50 000+ файлов). Сканы физических документов и электронные документы из почты и других систем.
Обучение ИИ
Мы разработали модель, которая:
- Распознает текст с изображений (OCR)
- Анализирует структуру документа (наличие подписей, даты, реквизитов)
- Определяет категорию документа (договор, отчет, письмо, счет)
- Проверяет соответствие корпоративным стандартам
Для пользователей был создан удобный интерфейс:
- Загрузка документовПрием файлов из сканеров, электронной почты, облака
- Панель проверкиСистема отображает статус документа (принят, отклонен, отправлен в отдел)
- УведомленияАвтоматическая рассылка ответственным сотрудникам с результатами проверки
Начали тестирование на пилотной группе
Систему запустили в двух отделах. В течение месяца:
- Сравнивали эффективность новой системы с ручным процессом
- Собирали обратную связь от сотрудников, работающих с системой
- Исправили ошибки и доработали интерфейс
Полный запуск
После успешного тестирования систему развернули по всей компании. Было проведено обучение сотрудников и выпущены инструкции.
Результаты
- Скорость обработки документов увеличилась на 50%
- Точность классификации достигла 98%
- Сокращение ошибок на 70%Автоматическая проверка исключила большинство человеческих факторов
- Экономия времениСотрудники смогли сосредоточиться на более важных задачах, вместо выполнения рутинной работы
- ПрозрачностьКаждый документ отслеживается в системе, что исключает его потерю
Планы на будущее
- Интеграция с CRM-системами и внутренними порталами для автоматической обработки документов
- Добавление функционала для анализа больших объемов исторических данных
- Использование ИИ для автоматической генерации отчетов по работе с документами
Этот проект показал, как технологии ИИ могут улучшить эффективность и прозрачность в таком традиционном процессе, как делопроизводство.
✦ Запишитесь на консультацию прямо сейчас
и узнайте больше о том, как внедрение IT-решений может помочь вашему бизнесу стать лучше