СберСервис и «Диасофт» представили решение для автоматизации распознавания документов с точностью 99,9%

СберСервис и «Диасофт» представили решение для автоматизации распознавания документов с точностью 99,9%. Компании подписали меморандум о сотрудничестве по развитию сервисов на базе искусственного интеллекта на международной конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»).

Стороны объединили возможности реализуемых программных продуктов СберСервиса и экосистемы low-code разработки Digital Q компании «Диасофт». В результате сотрудничества российский бизнес получил простой инструмент для распознавания документов за секунды. Сервис уже подтвердил успешную реализацию на проектах в Сбербанке.

Решение не требует графических ускорителей и работает на стандартных серверах. Процесс обработки документа занимает 2-3 секунды. Система обрабатывает до 20 документов в минуту: получает изображение, распознаёт текст и структурирует данные, которые затем автоматически проверяются и заносятся в систему управления процессами.

Со стороны СберСервиса используется разработанная Сбербанком платформа роботизации GigaARPA (Agentic RPA) – это новое поколение флагманской платформы SaluteRPA, которая помогает создавать автономизированные решения для бизнеса, управляемые искусственным интеллектом. В составе решения два специализированных модуля. Первый из них выполняет распознавание документов с помощью нейросети Сбера GigaChat, второй предназначен для роботизированной автоматизации процессов (RPA).

В рамках сотрудничества внедряемая СберСервисом платформа GigaARPA интегрируется с тремя платформами экосистемы Digital Q компании «Диасофт»:

– Digital Q.Archer предназначена для проектирования логических схем и генерации микросервисов,

– Digital Q.Palette — для создания пользовательских интерфейсов,

– Digital Q.BPM — для управления бизнес-процессами.

Компоненты платформы GigaARPA на базе искусственного интеллекта GigaChat, распознают печатный и рукописный текст, таблицы, печати, подписи, штрих- и QR-коды, а также классифицируют документы и извлекают из них ключевые данные. Система поддерживает форматы PNG, JPEG и PDF и может дообучаться на новых типах документов — от паспортов до накладных и договоров.

«Мы системно развиваем направления, связанные с искусственным интеллектом, – отметил Алексей Евтушенко, генеральный директор СберСервиса. – В наших решениях уже работают модули верификации, распознавания и нейросетевой обработки данных. Интеграция показывает возможности быстрого внедрения AI-решений в существующие системы через микросервисную архитектуру и low-code подходы, что может быть полезно для компаний, планирующих цифровую трансформацию бизнес-процессов. Системы автоматизации уже сейчас выполняют около 400 тысяч операций ежедневно в рамках бизнес-процессов Сбербанка. Это показывает потенциал экономии при массовом внедрении подобных решений. Сейчас мы выходим на новый этап — внедрение и развитие AI-агентов, и наше сотрудничество поможет развиваться в этом направлении. Это не просто автоматизация, а шаг к созданию „цифровых сотрудников“, которые берут на себя рутинные задачи и помогаю сделать процессы ещё быстрее и точнее».

«Совместное решение «Диасофт» и СберСервиса может применяться в любой сфере, но оно особенно актуально в финансовом секторе, где автоматизация ввода данных из документов критична для операционной эффективности: длительный процесс ручного ввода информации при оформлении кредитов, открытии счетов или выпуске карт зачастую приводит к ошибкам и увеличению времени обслуживания клиентов», – отметил Александр Сахаров, директор по работе с партнерами компании «Диасофт».

Интеграция GigaARPA с платформами экосистемы Digital Q реализована за счёт визуального проектирования бизнес-процессов, автоматической генерации микросервисов и конструктора интерфейсов. Микросервисная архитектура позволяет подключать решение как независимый сервис, способный взаимодействовать с внешними системами. Для обеспечения надежности поддерживаются два типа взаимодействия: REST для гарантированной доставки и Kafka для асинхронной обработки.