ВЭБ.РФ оптимизирует работу с документами с помощью ИИ

ИТ-холдинг Т1 создал для сотрудников ВЭБ.РФ платформу-конструктор, позволяющую самостоятельно разрабатывать ИИ-ассистентов для автоматизации рабочих задач. Новый сервис позволяет ускорить обработку документации и минимизировать количество ошибок.

Все инструменты на основе генеративных нейросетей функционируют в защищенном периметре финансовой организации. Такой подход гарантирует отсутствие утечек данных и строгое соответствие нормативным стандартам. Решение было специально спроектировано под корпоративные задачи с учетом строгих регламентов информационной безопасности. В его основе лежит оборудование и программное обеспечение, внесенное в реестры Минпромторга и ЕРПП, а обработка данных происходит в полностью изолированной среде ВЭБ.РФ.

Нейросетевые алгоритмы автоматизируют расшифровку и протоколирование встреч, а также формируют итоговые резолюции, что позволяет специалистам экономить рабочее время. Кроме того, время проверки одного листа договоров сократилось в десятки раз — с 10 минут до 15 секунд. Общение с ИИ реализовано через чат-бот, а встроенный low-code конструктор дает сотрудникам возможность собирать специализированных помощников под свои задачи без участия ИТ-департамента.

Как отметил Сергей Голицын, руководитель направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1), команда ВЭБ.РФ ежедневно сталкивается с обработкой большого объема сложных документов, и целью проекта было повышение качества работы с информацией. Система адаптирована для одновременной параллельной обработки нескольких файлов объемом до 100 страниц, а точность ее ответов сейчас превышает 97%. При этом в моменты пиковых нагрузок платформа выдерживает более 1500 одновременных подключений и обрабатывает свыше 25 запросов в секунду.

В самой корпорации подчеркнули, что предоставление широкого доступа к ИИ-инструментам не только увеличило эффективность работы с документами на 30%, но и стало мощным мотивационным фактором для коллектива. Успешная реализация проекта доказала, что финансовые организации могут безопасно внедрять генеративные нейросети, сохраняя при этом высокий уровень точности и защиты данных.