Комплаєнс-офіцер вручну перевіряє KYC-пакети для десятків клієнтів: наявність усіх документів, терміни дії, відповідність вимогам регулятора.
Вхідні листи, заявки та документи від клієнтів потрапляють до одного менеджера, який їх сортує, перенаправляє і визначає пріоритетність.
Логістичний відділ обробляє десятки ТТН на день: дані переносяться з паперу в систему вручну, а помилки виявляються лише при звірці, а не відразу.
Бухгалтер витрачає 2–3 години на день на ручне внесення даних з рахунків у систему: постачальник, сума, дата, реквізити.
Юрист або менеджер перевіряє кожен договір вручну: наявність обов'язкових пунктів, відсутність заборонених умов, узгодженість сум між документами.
Хочете автоматизувати обробку документів, але не впевнені, чи достатньо кількості й якості документів, і що робити з нетиповими кейсами.
Система працює за принципом Human-in-the-Loop. Якщо AI розпізнає документ з високою точністю, він обробляється автоматично. Якщо точність розпізнавання нижча за встановлений поріг, документ потрапляє до черги на перевірку людиною. Ці дані використовуються для подальшого навчання, тому точність розпізнавання поступово зростає.
Перед впровадженням ми рекомендуємо AI Feasibility Sprint, щоб перевірити на ваших реальних документах, чи дозволяє якість даних досягти очікуваної точності.
Підтримка всіх форматів документів: PDF, JPEG, PNG, DOCX, email. Для сканів і фото низької якості застосовується OCR-препроцесінг (AWS Textract або Google Document AI), який переводить зображення в текст перед AI-обробкою. Якість OCR впливає на точність результату, тому оцінка якості сканів входить у первинний аудит.
LLM для визначення структурованих даних (GPT-4o, Claude або open-source модель, якщо дані не можуть покидати ваш сервер за вимогами compliance або GDPR).
Правила валідації: автоматична перевірка форматів, дат, сум і крос-перевірка між пов'язаними документами. Кожен результат супроводжується confidence score, який показує рівень впевненості системи.
Результат обробки → Spiro, CRM або інша система через API або webhook. Документи нижче порогу точності → до черги Human-in-the-Loop замість автоматичного прийняття.
Важливо: підключення до стандартних систем через REST API входить у базовий скоуп. Кастомна інтеграція з SAP або специфічною legacy-системою оцінюється окремо після аудиту ваших систем. Складність таких інтеграцій може суттєво відрізнятись залежно від версії й конфігурації.
Черга виключень: якщо AI не впевнений у результаті, документ передається людині для остаточного рішення. Feedback loop: виправлення людини фіксуються й використовуються для покращення точності системи. Аналітика за типами виключень демонструє, які документи найчастіше потрапляють на перевірку, і що саме потрібно вдосконалити.
Входить у Setup: AI Feasibility Sprint, налаштування pipeline під ваші документи, навчання на вашому архіві, інтеграція зі стандартними системами через API, налаштування черги Human-in-the-Loop, навчання команди.
Не входить у Setup та оцінюється окремо: кастомна інтеграція з SAP або legacy-системою, витрати на інфраструктуру (доступ до хмарних моделей або розгортання open-source моделі на вашому сервері).
Включає: моніторинг точності й виявлення деградації, оновлення промптів при зміні форматів документів або регуляторних вимог, реагування на збої та відновлення, щомісячний звіт по метриках, ітеративне покращення на основі помилок черги Human-in-the-Loop.
Чому етап Ongoing важливий: формати документів і регуляторні вимоги змінюються, виходять нові версії моделей. Без підтримки точність системи поступово деградує.
Ситуація: compliance-офіцер вручну перевіряв KYC-пакети для понад 50 нових клієнтів щотижня — по 20–40 хвилин на пакет.
Що зробили: AI перевіряє пакет за секунди й формує звіт з переліком наявних, відсутніх, протермінованих і невідповідних документів. Людина розглядає лише виключення.
Результат: час перевірки одного пакета скоротився до 3 хвилин. Кількість оброблених клієнтів за робочий день зросла вдвічі.
Ситуація: бухгалтер витрачала 2,5 години на день на внесення даних з 80–120 вхідних рахунків різних форматів у систему. Помилки виявлялися лише під час оплати.
Що зробили: PDF і скани рахунків → OCR → LLM-визначення структурованих полів → перевірка → передача в систему обліку. Рахунки з сумнівними полями потрапляють до черги людини.
Результат: 20 хвилин на перевірку виключень замість 2,5 годин ручного введення. Точність понад 95% для стандартних форматів і 88% для нестандартних. Кількість помилок у даних рахунків знизилась на 94%.
Ситуація: понад 150 вхідних листів і документів щодня сортувались й перенаправлялись вручну, термінові запити не мали пріоритету над стандартними.
Що зробили: автоматичне визначення типу документа з маршрутизацією до відповідального юриста. Судові документи отримують пріоритет і нотифікацію, стандартні — автоматично потрапляють у систему тікетів.
Результат: 3 години ручного сортування скоротились до 15 хвилин перевірки складних кейсів.
Для цього передбачена архітектура Human-in-the-Loop: документи, для яких confidence score AI нижчий за встановлений поріг, автоматично потрапляють до черги на перевірку людиною, а не обробляються автономно. Поріг впевненості налаштовується під ваші потреби: консервативний — більше перевірок, агресивний — менше перевірок і вища автономія системи.
