ВЭБ.РФ оптимизирует работу с документами с помощью ИИ-помощников от ИТ-холдинга Т1

ВЭБ.РФ оптимизирует работу с документами с помощью ИИ-помощников от ИТ-холдинга Т1

ИТ-холдинг Т1 разработал конструктор ИИ-помощников для сотрудников корпорации ВЭБ.РФ. Теперь каждый специалист ВЭБ.РФ может самостоятельно создавать ИИ-помощников для оптимизации рабочих процессов. Сервис ускоряет работу с документами и снижает количество ошибок при обработке информации. "Умные" инструменты на базе генеративных нейросетей развернуты в закрытом контуре финансовой корпорации, что исключает риски утечек и обеспечивает соответствие регуляторным требованиям.

Решение проектировалось под задачи компании с учетом жестких требований информационной безопасности. В нем использовано оборудование и ПО, включенное в реестр Минпромторга и ЕРПП. Система развернута в изолированном контуре ВЭБ.РФ, вся информация обрабатывается в защищенной среде.

Нейросети берут на себя расшифровку, протоколирование совещаний и подготовку итоговой резолюции, экономя рабочие часы специалистов. Также система сократила время проверки одного листа договоров в десятки раз — с 10 минут до 15 секунд. Взаимодействие с ИИ осуществляется через чат-бот. Встроенный low-code конструктор позволяет сотрудникам собирать "умного" помощника под конкретную задачу без привлечения ИТ-специалистов.

"Команда ВЭБ.РФ ежедневно работает с огромным массивом сложных документов, и нашей задачей было повысить качество работы с информацией. Решение адаптировано под параллельную обработку нескольких файлов до 100 страниц, а точностью ответов на сегодняшний день превышает 97%. При этом в пиковых нагрузках система держит свыше 1500 одновременных подключений и обрабатывает более 25 запросов в секунду", — подчеркнул Сергей Голицын, руководитель направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1).

В корпорации ВЭБ.РФ отметили, что демократизация ИИ-инструментов в корпоративной среде не только позволила повысить эффективность работы с документами до 30%, но и стала новым мотивационным фактором для большого коллектива. Проект стал доказательством того, что финансовые институты могут применять генеративные нейросети, не жертвуя при этом безопасностью и точностью.