Подборка: сервисы для эффективной работы с документацией

Автоматизация работы с документами — ключ к повышению эффективности. В то время как рутинная обработка документации может отнимать у сотрудников 30-60% рабочего времени, специализированные сервисы могут кратно сократить эти затраты и разгрузить специалистов для выполнения более приоритетных задач.

Сегодня мы собрали подборку инструментов для ускорения подготовки и обновления документации. Сохраняйте к себе, чтобы не потерять!

📝 Humata AI — краткое содержание документов
Платформа делает резюмирование юридических текстов проще и помогает быстрее искать информацию внутри документов, а также сравнивать их между собой.

🔁 Compare — сравнение документов
Инструмент сравнивает две версии одного документа и выделяет различия, что добавлено, изменено или удалено. Поддерживает форматы PDF, DOC и DOCX.

👉 DBrain — распознавание PDF-документов
Нейросеть распознает данные из 23 разных типов документов (договоры, накладные, паспорта, ИНН и другие), очищает изображение от искажений, выравнивает страницу документа и быстро извлекает данные из PDF-файла.

📑 Docparser — обработка данных из PDF
Извлекает данные из PDF, изображений и других форматов. Подходит для обработки счетов, заказов и других бизнес-документов

💼 FreshDoc — создание документов на основе шаблонов
Сервис позволяет создавать юридически грамотные документы на основе шаблонов: договоры, доверенности, заявления и т.д. Все они полностью соответствуют внутренним регламентам компании.

Аналитики отмечают, что в 2021 году доля таких компаний составляла только 29%. При этом темпы роста технологии в промышленной индустрии будут только увеличиваться — по прогнозам, уже к 2027 году показатель внедрения увеличится до 70%.

ТЭК обладает огромным объемом производственных данных, что создает благоприятные условия для развития ИИ.

#цифрадня

Препятствия на пути развития ИИ-технологий в России: как их преодолеть?

Согласно исследованию «Цифровой экономики», уровень использования ИИ в приоритетных отраслях российской промышленности составляет всего 32%, что втрое ниже среднего показателя по миру. Это обусловлено рядом факторов: дефицит квалифицированных специалистов, финансовые ограничения, недостаток структурированных данных и слабая цифровая инфраструктура. Однако существуют шаги, которые могут помочь развитию ИИ в России:

Вычислительная инфраструктура: создание собственных мощных чипов и GPU, параллельный импорт или совместные проекты с Китаем для доступа к китайским аналогам чипов NVIDIA.

Финансирование и его распределение: активное субсидирование обучения бизнесменов и сотрудников государственных органов через гранты и льготы.

Стратегический фокус: поиск собственных конкурентных преимуществ, таких как русскоязычные модели и узконаправленные решения.

Сократить отставание в этой сфере вполне реально, для этого необходимо налаживать партнерства для доступа к технологиям, поддерживать и масштабировать успешные инициативы, активно развивать кадры и инфраструктуру.

В тройку лидеров по количеству публикаций вошли «Сбер» (76), Smart Engines (50) и «Яндекс» (27). Остальные публикации приходятся на Т-Банк (11), MTS AI (9) и VK (3).

По данным CNews, с 2023 года количество публикаций выросло на 10%. При этом планируется, что к 2030 году число высокорейтинговых публикаций по теме искусственного интеллекта должно достигнуть ежегодной отметки в 450.

#цифрадня