Проблема
Проектные замечания приходят в разных форматах и сложно отслеживаются.
АгентПроверка за 2 неделизакрытый контур
ИИ-агент проверки проектных замечаний
Агент для корпоративного ИИ-контура: Классифицирует замечания к проекту, ищет связанные документы и готовит ответственный маршрут. Быстрее разбор замечаний, меньше потерь, прозрачный статус устранения.
Агент
- Отрасли
- Строительство, Госкорпорации
- Функции
- СЭД и документооборот
- Технологии
- OCR, Обработка документов, LLM, Агенты
- Пользователи
- сотрудник профильного подразделения, эксперт, руководитель процесса
Как работает сценарий
От источника до подтвержденного результата
- 01
Входящие данные
Проектные документы, замечания, система управления задачами
- 02
Обработка с помощью ИИ
OCR, Обработка документов, LLM, Агенты
- 03
Логика сценария
Классифицирует замечания к проекту, ищет связанные документы и готовит ответственный маршрут.
- 04
Результат
ИИ готовит результат, классифицирует или сверяет данные, а человек подтверждает финальное действие.
Что делает Уника AI
Модуль обработки документов Уника AI извлекает замечания, модуль рабочих процессов группирует их и направляет исполнителям.
Бизнес-эффект
Быстрее разбор замечаний, меньше потерь, прозрачный статус устранения.
Закрытый контур
Закрытый контур нужен для работы с внутренними документами, корпоративными системами и аудитом действий.
Данные и интеграции
Какие источники нужны
Проектные документы, замечания, СЭД, система управления задачами.
Входящие данные
Проектные документызамечаниясистема управления задачами
Интеграции
СЭД
Модули Уника AI
Модуль обработки документов Уника AI
Метрики запуска
Что измеряем до масштабирования
После проверки на реальных данных сценарий можно расширить до промышленного запуска за 8-12 недель с ролями, интеграциями и согласованными метриками.
время обработкиизмеряется при запуске
точность извлеченияизмеряется при запуске
доля ручных правокизмеряется при запуске
количество возвратовизмеряется при запуске
Роль человека
ИИ готовит результат, классифицирует или сверяет данные, а человек подтверждает финальное действие.
Что контролировать при запуске
- ошибочная классификация или неполные источники
- устаревшие данные в подключенных системах
Нужно оценить запуск этого сценария?
Подготовим краткий разбор: источники данных, интеграции, роли, ограничения контура, метрики и первый план запуска для сценария «проверки проектных замечаний».