Кейс - ДИТ Москвы

Как Департамент финансов Москвы сократил время обработки платежных документов в 2 раза

История успеха

ДИТ выступает заказчиком информационных систем, автоматизирующих работу различных столичных ведомств. Миссия департамента: работать над тем, чтобы возможности, которые дают информационные технологии сегодня, помогали каждому жителю Москвы получать актуальную именно для него информацию, оперативно решать важные вопросы и экономить самое ценное, что у него есть – время.

ПРОБЛЕМА

500–600 платежных документов в день вручную обрабатывали сотрудники Московского городского казначейства.

Обработка вручную была длительной и трудоемкой. Сотрудникам необходимо было перенести данные из 40 полей (ИНН, даты, номера договоров и тд), проверить наличие приложенных документов, их комплектность. Кроме того, проверить правильность реквизитов сторон во всех документах и провести сверку с платежным поручением. До 10–12 минут уходило на обработку одного документа. А ошибки, допущенные при переносе данных, приводили к задержкам выплат организациям, обслуживаемым Московским городским казначейством, и низкой оценке деятельности ведомства.

Казначейству требовалась интеллектуальная обработка документов и автоматизированный ввод в информационную систему для исключения ошибок при перенесении данных.

Команде DreamDocs были поставлены следующие задачи:

Разработать и интегрировать систему распознавания текста и извлечения данных организаций.
Научить ИИ проводить сверку данных из полученных документов с данными платежных поручений.
Интегрировать ИИ DreamDocs в имеющуюся в Казначействе информационную систему.

ИИ от DreamDocs помогает обрабатывать 12 типов документов и извлекает данные из до 40 полей ((ИНН, даты, номера договоров и т.д.)

Договор, Соглашение, Контракт
Дополнительное соглашение
Договор-счет
Товарная накладная
УПД
Счет-Фактура
Счет
Акт сверки
Акты (Акт сдачи приемки выполненных работ (услуг) / Акт приема-передачи /
Акт о приемке выполненных работ/ Акт выполненных работ)
КС-3 (Справка о стоимости выполненных работ и затрат)
Письмо о смене реквизитов

Для решения этих задач мы:

1

Обучили искусственный интеллект классифицировать документы и распознавать в том числе данные из неструктурированных документов, таких как договор и дополнительное соглашение.
2

Обучили проверять полноту входящего пакета документов и формировать отдельные файлы в соответствии с типом документа, если во входящем пакете файлы объединены.
3

Реализовали возможность проведения системой автоматической сверки правильности данных в разных документах. Теперь ИИ самостоятельно обнаруживает ошибки и просит человека проверить и внести корректировки. Сотрудники ведомства проверяют только те результаты обработки, где ИИ не уверен.
4

Разработали и настроили интеграционный механизм, позволяющий получать пакет документов и отправлять обработанный пакет в информационную систему Казначейства.

В результате внедрения время на обработку документов сократилось в 3 раза.