ИИ для работы с корпоративными документами: кейсы и примеры промптов

Ранее мы уже писали о том, как большие языковые модели (БЯМ) помогают юристам не утонуть в рутине проверки договоров на соответствие внутренним правилам. Одним кейсом польза от ИИ не ограничивается. Приведем еще два примера, как можно применить нейросети в работе с документами.

Кейс № 1. Единообразие оформления документов с помощью ИИ

Для компаний важно придерживаться единого стиля при составлении приказов, распоряжений, служебных записок и т. д. Есть корпоративные стандарты, которым должен соответствовать весь пул документов. Традиционно за соблюдением норм следят 1-2 специалиста или отдел ДОУ (документационного обеспечения управления). Ручная проверка, особенно при большом объеме документов, чревата пропуском ошибок: в шапке, формулировках, ссылках и т. д. Эту работу точно можно оптимизировать с помощью ИИ.

Как настроить проверку внутренних документов с помощью встроенного ИИ

Расскажу, как мы организовали такую проверку внутренних документов в Directum RX. ИИ-механизмы уже встроены в платформу в поставке Intelligence, поэтому дополнительно настраивать интеграцию с сервисами не нужно.

Под капотом процесса — языковая модель с открытым исходных кодом, которой нужно задать промпт.

Промпт — это «техническое задание» для модели, в данном случае мы попросим искусственный интеллект проверить документ на соответствие внутренним нормам оформления текста в компании и в целом правилам русского языка. Встроить ИИ-проверку можно, добавив соответствующий блок в no-code редакторе. И в дальнейшем модель будет автоматически проверять все документы заданного типа.

Рассмотрим процесс проверки поэтапно

1. Создаем в системе черновик внутреннего или внешнего документа. Его можно заполнить либо по шаблону, либо с помощью ИИ-помощника.
2. В фоновом режиме большая языковая модель запускает проверку. Какие критерии можно задать:

• присутствуют все обязательные элементы (шапка, дата, номер, заголовок, подпись, гриф утверждения/согласования);
• документ соответствует официально-деловому стилю, нет недопустимой разговорной лексики, все формулировки корректны;
• нет явных противоречий, например, в одном пункте установлен один срок, в другом — иной для той же задачи.

Пример промпта для проверки регламентирующего документа

3. В результате мы видим конкретный перечень замечаний, обнаруженных ИИ. Он подсветит ошибки и даст рекомендации, как их можно исправить.

Пример результата проверки документа

Внедрение такой проверки избавит от рутины тех, кто ежедневно занимается вычиткой документов. Еще один положительный эффект — все корпоративные документы будут оформлены единообразно, независимо от уровня грамотности и литературных талантов их авторов.

Кейс № 2. Интеллектуальный подбор согласующих для нетипового договора

Обычно договоры идут по типовому маршруту согласования в системе документооборота. Но бывают и нестандартные случаи, когда список согласующих нужно расширить, а перед этим тщательно изучить контракт и зоны ответственности разных подразделений. Есть риск пропустить ключевого согласующего, в итоге затянуть процесс и сорвать сроки.

Так мы нашли еще одну роль для ИИ в работе с документами: он проанализирует содержание договора и подберет согласующих, ориентируясь на организационную структуру.

Как быстро подобрать согласующего и никого не забыть

1. Как только проект договора загружается в систему, запускается процесс согласования. Первым шагом теперь становится анализ языковой модели. Она оценивает смысл документа, чтобы установить:

• предмет договора, суммы, специфические риски;
• зоны ответственности среди бизнес-подразделений;
• основные артефакты (сроки оплаты, сроки отгрузки, размер предоплаты и прочее).

Промпт для анализа текста договора

2. На основе выделенных параметров система сопоставляет информацию с загруженными в нее данными — ролевой моделью и организационной структурой.

3. Задачи после определения отправляются автоматически.

Интеллектуальный помощник может ускорить запуск согласования договора с нескольких часов до пары минут. При этом снижается вероятность пропустить кого-то из важных согласующих.

От точечных ИИ-проверок — к умным системам

Большие языковые модели можно и нужно рассматривать не только как изолированный инструмент. Искусственный интеллект, который пронизывает всю систему управления компанией, может оптимизировать многие процессы, используя связку «документы — регламенты — оргструктура». От точечных задач (сравнить договоры или проанализировать документ) мы переходим к этапу создания умных экосистем. ИИ становится проводником документа с момента создания, направляет его по оптимальному пути, обеспечивая качество, соблюдение норм и скорость прохождения всех инстанций.