Автоматическое извлечение данных из PDF и DOCX, проверка договоров и актов, контроль цен подрядчиков, AI-ревью ТЗ по ГОСТ. On-premise.
Частые вопросы
Что такое AI для контроля документов?
AI-система, которая разбирает корпоративные документы (договоры, акты, ЛСР, УПД, ТЗ, ДМС) и применяет бизнес-логику: ищет нарушения, переплаты, расхождения с договором, нарушения ГОСТ или compliance-таксономии. На выходе — структурированные данные с ссылкой на фрагмент исходника, очередь кейсов и финальные документы (претензии, отчёты, xlsx).
Как автоматически проверять договоры с помощью нейросети?
Документ загружается → конвейер «классификация → извлечение → сверка» вытаскивает реквизиты, услуги, цены, формулы → сценарий контроля сверяет с эталоном или корпусом и подсвечивает нарушения. Каждый вывод AI содержит цитату из документа — эксперт смотрит только спорные кейсы.
Можно ли извлечь структурированные данные из PDF или DOCX автоматически?
Да. Поддерживаются PDF и DOCX. Специализированные парсеры для российских документов: ЛСР, УПД, акты, договоры подряда и поставки, дефектная ведомость, страховые программы ДМС. Автоматически извлекаются реквизиты сторон (ИНН, КПП, ОГРН), услуги, единицы измерения, цены, НДС, формулы расчёта.
Как контролировать цены подрядчиков и находить переплаты?
Сценарий «Единство расценок» — N-way контроль цен на корпусе договоров: AI находит ту же услугу у разных подрядчиков, считает медиану и подсвечивает позиции выше медианы как кандидатов на возврат. Дашборд показывает топ-подрядчиков по переплатам и воронку возврата средств.
Как защищаетесь от галлюцинаций LLM?
Три уровня защиты. (1) Каждый вывод обязан содержать цитату из документа, fuzzy match против оригинала отлавливает выдуманные ссылки. (2) Pass-2 NLI-валидация для подозрительных выводов. (3) Сортировка по уверенности: auto_approved / spot_check / requires_review — эксперт смотрит только сомнительное.
Где живут данные? Можно ли on-premise?
Да, основной режим развёртывания — on-premise в контуре заказчика. Стек: Keycloak SSO, PostgreSQL 18, Qdrant, MinIO, LiteLLM-gateway. Данные не покидают периметр. Соответствие 152-ФЗ и 187-ФЗ (КИИ).
Это коробка или платформа под кастомизацию?
Универсальное ядро + сценарии-конфигурации. Пять сценариев в продакшене: контроль цен, контроль обязательств, память подрядчика, AI-ревью ТЗ, compliance-матрица. Новый сценарий — это новая конфигурация: правила, промпты, профиль таксономии, без форка кода.
Как считается ROI?
У каждого сценария своя метрика. Единство расценок — рубли экономии (переплаты против медианы). Контроль обязательств — рубли возврата и recovery rate. AI-ревью и Compliance Matrix — снятая нагрузка с эксперта (часы → минуты) и пропущенные нарушения, найденные после внедрения.