Программа сверки документов на базе ИИ

Задача и проблема

Во многих компаниях нужно искать соответствия между документами. Это могут быть проектные задания и архив реализованных проектов, обращения клиентов и база готовых решений, отчеты и связанные материалы или другие документы, которые нужно сопоставить между собой.

Такие задачи встречаются во многих бизнес-процессах и относятся к интеллектуальному поиску информации в больших массивах данных. Когда объем данных становится большим, ручной поиск начинает занимать слишком много времени.

Поиск по ключевым словам не всегда помогает: одинаковый смысл может быть описан разными формулировками. Поэтому недостаточно искать совпадения по отдельным словам — системе нужно понимать содержание документов и определять, насколько они близки друг другу по смыслу.

Задача — автоматизировать процессы обработки документов и создать систему, которая сможет находить наиболее подходящие соответствия среди тысяч документов без ручного анализа.

Решение — ИИ-модуль для сопоставления документов

Во многих компаниях задача поиска информации сводится к тому, чтобы найти наиболее подходящий документ среди тысяч других. Это могут быть вакансии и резюме, заявки на закупку и каталог продукции, обращения клиентов и база готовых решений, проектные задания и архив реализованных проектов.

Семантический поиск вместо поиска по ключевым словам

В основе решения лежат технологии обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML).

Решение относится к классу задач семантического сопоставления документов и интеллектуального поиска информации Система анализирует содержание документов и определяет, насколько они близки друг другу по смыслу. Благодаря этому она может находить подходящие материалы, даже когда в текстах используются разные формулировки  для одного и того же. 

Например, один документ может содержать формулировку «модернизация производственной линии», а другой — «обновление оборудования на предприятии». Обычный поиск может не увидеть связь между ними, а система сопоставит такие документы как близкие по содержанию.

Поиск и ранжирование результатов

После обработки документа система подбирает подходящие материалы из базы и ранжирует их — выстраивает результаты по убыванию релевантности. Сотрудник получает подборку наиболее подходящих вариантов по убыванию процента соответствия. Это помогает экономить время на просмотре десятков неподходящих записей.

Такой подход можно использовать для подбора кандидатов под вакансии, поиска товаров под требования заказчика, сопоставления обращений клиентов с готовыми решениями или поиска подходящих документов в корпоративных архивах.

Развертывание и эффект для бизнеса

Система разворачивается внутри инфраструктуры компании, поэтому данные не передаются сторонним сервисам и остаются внутри корпоративного контура.

Если сотрудник тратит на поиск соответствий около 15 минут, система справляется примерно за минуту. В результате время на выполнение таких задач сокращается на 50–80%.

Даже небольшая ежедневная экономия времени масштабируется на уровне компании. Например, для организации со штатом 100 человек сокращение таких операций всего на 20 минут в день дает более 8 000 высвобожденных рабочих часов в год.

Кому актуально это решение

Решение подойдет компаниям, которые работают с большими массивами документов и регулярно ищут соответствия между ними:

• промышленным предприятиям;
• строительным и проектным организациям;
• HR-службам и рекрутинговым агентствам;
• финансовым компаниям;
• государственным учреждениям;
• юридическим службам.