Описание
В РАНХиГС документы регистрируются в электронном реестре. Но часть из них попадала туда без печати и подписи — определить достоверность данных и оперативно получить информацию по содержанию договора было невозможно. Сотрудникам приходилось дополнительно перепроверять документы, чтобы быть уверенными в актуальности архивных договорных документов. Было необходимо проверить всю базу архивных документов, а затем запустить механизм детекции для новых договоров.Команда NFP проанализировала несколько потенциально подходящих систем и предложила кроссплатформенное решение на базе PIX RPA Platform и системы оптического распознавания EasyData: EasySeparate.
На первом этапе проекта команда NFP совместно с коллегами из компании Konica Minolta развернула и обучила нейронную сеть. После детекции печатей и подписей на сканах к процессу подключается программный робот, который проверяет полученный результат по заданным правилам.
Робот получает PDF-файл договора из базы, отправляет его на распознавание, проверяет результат и формирует итоговый отчет. Если обнаружен некорректный документ, робот помечает документ и передает его сотруднику на ручную проверку. Сотрудник подключается к проверке только при выявлении документа с пропущенной подписью или печатью.
Дополнительно система позволяет контролировать сроки действия договоров и уведомлять ответственных лиц о необходимости актуализировать документы. В результате время выполнения задачи и трудозатраты сотрудников Академии сократились. По итогам трех месяцев использования системы качество и точность детекции составили 96%.
Для данного проекта мы искали партнёра, который был бы готов предложить комплексное решение с использованием наиболее подходящих технологий, а также соблюсти строгие требования по срокам запуска. Компания NFP успешно справилась с поставленными задачами. По итогам проекта мы получили систему на базе инновационных технологий с возможностью дальнейшего масштабирования.
Руководитель проекта со стороны РАНХиГС
