Интеллектуальная обработка входящей
корреспонденции в СЭД

О решении

Digital Design предлагает решение по интеллектуальной обработке входящей корреспонденции и документов в системе документооборота с применением искусственного интеллекта, которое позволяет автоматизировать рутинные задачи, сокращая трудозатраты и повышая эффективность работы сотрудников. Решение извлекает информацию из документа, автоматически определяет его тип и присваивает нужный класс или тег, направляет на обработку к соответствующему исполнителю и готовит основу ответа или проекта резолюции.

Решаемые задачи
  • Оперативное распределение задач на исполнение.
  • Ускорение обработки обращений клиентов и граждан.
  • Повышение качества клиентского обслуживания.
  • Улучшение структурированности базы документов.
  • Упрощение и ускорение ознакомления сотрудников с необходимыми документами.
  • Облегчение поиска по документам.
Модули Системы
Распределение входящей корреспонденции
Формирование документов и отчетов
Визуализация упоминания сущностей
Работа с базой документов (переход на страницу Legal Assistant)
Семантический поиск по документам
Распределение входящей корреспонденции
  • Извлечение данных из текста письма или документа.
  • Автозаполнение регистрационной карточки обращения.
  • Автоматическое определение исполнителя и соисполнителя по документу.
  • Прогнозирование времени обработки обращения.
  • Генерация основы ответа на обращение.
Формирование документов и отчетов
  • Выделение различных типов данных.
  • Автозаполнение полей (реквизитов, контрагентов и т.д.).
  • Определение типа документа.
  • Автоматическая сверка документа.
  • Формирование основы проекта резолюции или отчета.
Визуализация упоминания сущностей
  • Выделение информации в документе (название и реквизиты компании, физическое лицо, даты, номера положений и т.д.).
  • Распознавание сущностей и визуализация разными маркерами.
  • Выведение аналитической сводки по контрагенту.
  • Интерактивное переключение по упоминаниям контрагентов в других документах.
Работа с базой документов (переход на страницу Legal Assistant)
  • Структурирование базы.
  • Облегчение поиска по документам.
  • Мониторинг полноты базы знаний.
  • Отслеживание необходимости обновить документы и положения.
  • Визуализация базы.

Подробнее

Семантический поиск по документам
  • Обработка поискового запроса на естественном языке.
  • Извлечение смысловых тегов.
  • Разбиение документов на группы по схожести.
  • Выведение наиболее релевантных результатов.
Как работает Система?

Работа системы основана на технологиях искусственного интеллекта, в частности на алгоритмах машинного обучения NLP (Natural Language Processing). Разработка системы с помощью с NLP-методов позволяет пользователю взаимодействовать с системой в свободной форме на естественном языке.

Принцип работы системы:

  • Разбиение текста на токены (слова, знаки препинания и т.д.).
  • Извлечение сущностей.
  • Разметка данных.
  • Извлечение частей речи.
  • Лемматизация предложений (преобразование в изначальную форму).
  • Использование регулярных выражений.
  • Соотношение смысловых тегов.
  • Расчет вероятности отнесения к определенному классу.
Применение задач машинного обучения для достижения целей
Классификация документов
Выделение именованных сущностей
Предсказание атрибутов документов
Их кластеризация
Выявление аномалий
Автоматическое реферирование текста
Наши заказчики
Министерство Экономического Развития
Правительство Мурманской области
Правительство Ивановской области
Свяжитесь с нами!