Проблема
Проектные замечания приходят в разных форматах и сложно отслеживаются.
АгентПроверка за 2 неделизакрытый контур
AI-агент проверки проектных замечаний
Агент для корпоративного AI-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, Document AI, LLM, Агенты
- Пользователи
- сотрудник профильного подразделения, эксперт, руководитель процесса
Как работает сценарий
От источника до подтвержденного результата
- 01
Входящие данные
Проектные документы, замечания
- 02
AI-обработка
OCR, Document AI, 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 Unica AI
Unica Document Operations AI извлекает замечания, Workflow Agents 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, таск-трекер.
Входящие данные
Проектные документызамечания
Интеграции
СЭДтаск-трекер
Модули Unica AI
Unica Document Operations AIUnica Workflow Agents
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».