RAG и Базы знаний
ИИ-ассистент юридической службы для автоматического аудита рисков в договорах поставки и подряда
Клиент: Федеральный девелоперский холдинг и генподрядчик | Срок реализации: 2 месяца
Проблема и бизнес-вызов
Юристы согласовывали более 800 типовых и нетиповых договоров в месяц. Проверка каждого 50-страничного договора занимала до 3 рабочих дней, тормозя закупки стройматериалов.
Реализованное ИИ-решение
Разработали систему Legal-RAG, которая за 90 секунд анализирует договор, подсвечивает опасные пункты (неустойки, кабальные условия, подсудность) и предлагает безопасные формулировки из корпоративного шаблона компании.
Достигнутые бизнес-результаты
90 сек
на полный юридический аудит 50-страничного договора
4.5x
ускорение согласования типовых договоров с контрагентами
100%
выявление критических рисков и расхождений с брендбуком юристов
0
пропущенных скрытых штрафных санкций
Технологический стек
LlamaIndex
Fine-tuned LLM
Python
FastAPI
React Web UI
Docker
Хотите аналогичный результат?
Мы изучим процессы вашей компании и предложим архитектуру внедрения с оцифрованным ROI.
Направление услуги:
Корпоративные RAG-системы и Базы знаний →
Другие кейсы агентства
AI-агенты
Мультиагентная система диспетчеризации и маршрутизации для федерального логистического оператора
Транспортно-логистическая компания (автопарк 1 200+ тягачей)
Ручное распределение 3 000+ заявок в сутки приводило к срывам окон доставки, нерациональным холостым пробегам (до 18%) и перегрузке диспетчеров в пиковые сезоны.
Срок: 2.5 месяца
Читать кейс →
RAG и Базы знаний
Интеллектуальная RAG-система анализа 2.5 млн страниц проектной документации для нефтегазового холдинга
Крупный добывающий и инжиниринговый холдинг
Инженеры тратили до 4 часов в день на поиск регламентов, спецификаций оборудования и протоколов испытаний в разрозненных архивах сканов, чертежей и PDF-документов за 15 лет.
Срок: 3 месяца
Читать кейс →
Голосовой ИИ
Голосовой AI-ассистент записи на прием и консультаций для сети многопрофильных медицинских клиник
Сеть из 24 медицинских центров в ЦФО
В утренние часы до 35% звонков пациентов сбрасывались из-за перегрузки колл-центра. Пациенты уходили к конкурентам, а стоимость привлечения лида росла.
Срок: 1.5 месяца
Читать кейс →