AutomationProduction

Ijro AI

Полностью автоматизированный конвейер приёма, анализа и маршрутизации официальных документов на базе OCR, LLM и векторного поиска

8
Типы документов
30+
Отделы банка
22
Статусы
Технологии
PythonFlaskRabbitMQPaddleOCRLLMFAISSPostgreSQLAngular
01

О проекте

AI-Ijro - система автоматической обработки документов на базе ИИ. Она принимает официальные документы, распознаёт текст через OCR, определяет тип документа, извлекает нужные данные, формирует поручения и направляет их в ответственные отделы банка. Система построена на асинхронной архитектуре и работает как 5-этапный конвейер через RabbitMQ - каждый этап является независимым consumer'ом, что обеспечивает высокую надёжность и масштабируемость.

02

Решаемая проблема

При традиционном подходе входящие документы читаются и маршрутизируются вручную:

  • Ручное чтение и обработка документов отнимают много времени.
  • Извлечение поручений подвержено ошибкам.
  • Маршрутизация в отделы субъективна и с задержками.
  • Разнообразие типов и форматов усложняет обработку.
  • Прозрачность и контроль процесса ограничены.
  • Ручная интеграция с Platon EDO медленная и с ошибками.
03

5-этапный конвейер

01

1. OCR - распознавание текста

PaddleOCR распознаёт документ (PDF/DOCX/изображение); поддерживает русский и узбекский, обрабатывает каждую страницу.

02

2. Определение типа

LLM анализирует текст и относит документ к одному из 8 типов (обращение, постановление, указ, письмо, заявление и т.д.).

03

3. Извлечение метаданных

Через Factory-паттерн выбирается экстрактор под тип: номер, дата, отправитель, регион, язык и др.; сопоставление с ID Platon.

04

4. Извлечение поручений

В зависимости от типа выбирается стратегия sorter (Filter, Numbered, Court и др.) для извлечения поручений.

05

5. Маршрутизация в отдел

FAISS + LLM (или fine-tuned BERT) направляет поручение в один из 30+ отделов банка.

04

ИИ и ML

01

LLM

Для типизации, метаданных, поручений и маршрутизации. Через OpenAI-совместимый API: DeepSeek, Qwen3-32B.

02

PaddleOCR

Открытый OCR - распознаёт русские и узбекские документы с высокой точностью.

03

FAISS

Преобразует описания отделов в эмбеддинги и ищет по косинусной близости.

04

BERT-классификатор

Дообученная multi-label модель - классифицирует поручения по 30+ отделам.

05

Fuzzy matching (RapidFuzz)

Сопоставляет названия мест и реестров с записями Platon (порог 85%, нормализация кириллицы).

05

Распознаваемые типы документов

Обращение
Обращения и жалобы граждан
Постановление
Постановления Кабмина, Президента, Центробанка
Изложение поручений
Документы с изложением поручений
Указ
Указы Президента
Письмо
Официальные письма (банки, министерства)
Заявление
Заявления сотрудников
Уведомление
Уведомления судов и органов исполнения
Прочее
Документы других типов
06

Масштаб

8
Типы документов
30+
Отделы банка
22
Статусы
~50
Реплики consumer
5
Этапы конвейера
07

Результаты

  • Время обработки сократилось с 10-15 минут до нескольких секунд.
  • Человеческие ошибки сведены к минимуму - ИИ даёт стабильный результат.
  • Полный жизненный цикл каждого документа отслеживается через 22 статуса.
  • Поручения автоматически направляются в 30+ отделов банка.
  • Автоматическая интеграция с Platon EDO - результаты возвращаются сразу.
  • Мониторинг в реальном времени через WebSocket.

Хотите узнать больше о проекте?

Свяжитесь с командой SQB AI - расскажем детали и покажем платформу в работе.

Связаться