Пилотирование и внедрение решений на базе ИИ

Цифровые помощники с элементами искусственного интеллекта могут быть разработаны с учетом конкретных потребностей вашего бизнеса или вы можете установить готовое ИИ-решение для выполнения определенных задач.

ИИ-помощники разрабатываются на основе открытого кода. Этот инструмент поддерживает размещение в облачных системах или в локальном центре обработки данных. Для работы ИИ-помощников не требуется мощное оборудование.

Запрос коммерческого предложения

⁠

Входная информация

Собственный механизм ИИ Kept

Целевые системы

Преимущества

Договорные документы (PDF, PNG, JPG, txt и т. д.) и их карточки в системах
Проектно-сметная документация
Первичные учетные документы (PDF, PNG, JPG, txt и т. д.)
Нормативная и справочная информация (справочники, классификаторы, реестры и т. д.)
Учетная политика, государственные стандарты, федеральные законы, приказы, нормативные акты
Письма, прочие структурированные и неструктурированные документы

Определение сроков оплаты и создание бухгалтерских проводок в системе
Подтверждение расчетной стоимости объектов в счет капитальных затрат
Создание, распознавание и анализ документов для аудиторских/налоговых запросов (например, составление авансовых отчетов)
Стандартизация нормативно-справочной информации (например, удаление дублирующейся информации)
Мониторинг соблюдения требований учетной политики, государственных стандартов и финансовых контрольных показателей
Формирование автоматических писем, рассылок, запросов, регистрации входящих и исходящих документов

Планирование ресурсов предприятия
Система управления казначейскими операциями
Система управления документооборотом
Система управления документооборотом
Другая система

Более высокая производительность
Оптимизация процессов
Более высокая эффективность
Более высокая точность
Цифровизация
Усиление контроля

Первый шаг – экспериментальный проект

1. Обучение модели на исторических данных

Загрузка и формирование embeddings по документации и др.
Формирование запросов в LLM в рамках RAG для выдачи структурированных данных из документации в JSON-формате
Обучение второй ML-модели, определяющей операции по информации от RAG

2. Обработка данных

Загрузка исторических данных и проверка совпадения действий (проводок) с реальными
Тестирование обработки новых документов

3. Подключение скриптов и средств роботизации

Подключение скриптов и средств роботизации для исполнения инструкций по проводкам и прочим действиям в реальной учетной системе

Этапы проекта по пилотированию и внедрению ИИ

1. Первичное обследование и данные для обучения

2. Обучение моделей и тестирование на данных

Оформляется документ с целеполаганием
Описываются входные структуры данных с указанием источников
Клиент выгружает данные из имеющихся систем и предоставляет доступ к ним
Формируется техническое задание на систему

Разворачивается инфраструктура
Создается система связанных моделей RAG + ML
Проводится серия экспериментов с данными и дополнением контекста

Первый шаг – экспериментальный проект

1. Обучение модели на исторических данных

2. Обработка данных

3. Подключение скриптов и средств роботизации

Этапы проекта по пилотированию и внедрению ИИ

Примеры разработки решений на базе ИИ

Контакты