ИИ-ассистент по документам: внутренний ChatGPT и проверка договоров
Строим внутренний ChatGPT по документам, базе знаний, таблицам и CRM компании. Ассистент отвечает со ссылкой на источник и учитывает права доступа. Он же работает с конкретными файлами: сверяет договор с правилами компании, достаёт реквизиты и сроки, сравнивает редакции, читает сканы и готовит первый черновик. Юридически значимое решение остаётся за человеком.
Какие задачи решает ИИ-ассистент по документам
Ассистент нужен, когда сотрудники тратят часы на поиск ответов в регламентах, договорах, таблицах и CRM или когда команда вручную читает однотипные документы. В первом случае он отвечает на вопросы по базе знаний, во втором проверяет конкретный файл и достаёт из него данные. RAG остаётся техническим слоем внутри. Поиск по регламентам легко проверить на реальных вопросах сотрудников, поэтому с ассистента часто начинают внедрение ИИ в компании.
Корпоративный ChatGPT по базе знаний
Сотрудники спрашивают своими словами по регламентам, инструкциям, таблицам и CRM. Ассистент собирает ответ из нескольких документов, учитывает права доступа и помогает новичкам войти в работу без вопросов к руководителю.
Ответ приходит со ссылкой на пункт документа, а не пересказом из памяти коллеги.
Проверка договоров по правилам компании
Сверяем договор с вашим перечнем допустимых условий: сроки оплаты, штрафы, ответственность, подсудность, автопролонгация. Ассистент отмечает отклонения и ссылается на пункт.
Юрист начинает с размеченного договора и сам решает, какие риски принять.
Извлечение реквизитов и условий
Стороны, суммы, сроки, номера, условия оплаты и другие поля переносим в таблицу, 1С или CRM.
Ручного копирования меньше, а сомнительные поля уходят на проверку человеку.
Сравнение редакций
Показываем, что изменилось между версиями договора, регламента или коммерческого предложения и какие правки меняют смысл.
Согласование не держится на чтении двух похожих файлов рядом.
Сканы и PDF
Распознаём сканы и таблицы, а качество распознавания проверяем на ваших документах ещё до запуска.
Бумажный архив попадает в поиск, а проблемные сканы видны заранее.
Черновики писем и документов
Готовим первый вариант письма, ответа, справки или протокола разногласий по шаблону и найденным материалам.
Сотрудник правит проверяемый черновик, а не начинает с пустой страницы.
Когда бизнесу нужен кастомный AI
Кастомная разработка нужна, когда готовый сервис не знает ваших данных, правил доступа, систем и ответственности за результат.
- Есть свои документы, поля CRM, роли, филиалы или внутренние правила.
- Нужно подключить несколько систем и сохранить понятный источник правды.
- Важны журналы действий, тестирование и контроль спорных ответов.
- Сначала нужен рабочий прототип, затем аккуратный переход в production.
Что входит в разработку
-
Аудит задачи и данных
Смотрим реальные заявки, документы, таблицы и ограничения доступа.
-
Проектирование сценариев
Описываем, где AI отвечает, где действует, где передает задачу человеку.
-
Прототип
Собираем первую рабочую версию на примерах из вашего процесса.
-
Интеграции
Подключаем CRM, мессенджеры, базы данных, документы или внутренние API.
-
Тестирование
Прогоняем реальные диалоги, вопросы и документы, включая неудобные примеры из практики.
-
Запуск
Выводим решение в работу с понятными ролями, журналами и точками контроля.
-
Мониторинг качества
Смотрим ошибки, спорные ответы, эскалации и поведение пользователей.
-
Поддержка и улучшения
Дорабатываем сценарии после запуска, когда появляются живые данные.
Релевантные кейсы
Эти проекты близки по типу задачи: интеграции, знания, операционные сценарии, поддержка или продуктовая AI-логика.
Olzhas — база знаний Magnum
Внутренний AI-ассистент для сотрудников Magnum: спросить на обычном языке — получить ответ из корпоративной базы знаний.
AI CRM · RAG · US-рынокAI CRM
AI CRM для сети автосалонов в США: машины, сервис, заказы и совместимость запчастей. Вся ценность — в качестве поиска и ранжирования.
AI-инфраструктура · Telegram Mini-App · СобытияKaizen Club · TheNext
AI-инфраструктура бизнес-слёта Маргулана Сейсембая в Абу-Даби — единый Telegram Mini-App: билеты, вход, нетворкинг, AI-аватары и диагностика бизнеса.
Интеграции
Перед разработкой проверяем, какие системы открывают API, где лежат данные и кто будет поддерживать их актуальность.
- CRM
- Telegram
- Google Sheets
- Notion
- Airtable
- 1C
- Bitrix24
- amoCRM
- PostgreSQL
- Supabase
- OpenAI
- Anthropic
- Собственный API
- Векторные базы данных
Безопасность и работа с данными
Проектируем архитектуру под требования клиента: роли, доступы, журналы действий, ограничения на источники данных и проверку ответов
- Не все данные нужно отправлять в публичные модели. Часть логики можно держать в вашей инфраструктуре.
- Доступ к документам и действиям агента можно ограничивать по ролям.
- Для важных решений добавляем human-in-the-loop: AI готовит ответ или черновик, человек подтверждает.
- Тестовую среду отделяем от production, чтобы спокойно проверять сценарии и промпты.
Сроки и стоимость
Стоимость зависит от количества интеграций, качества данных, ролей доступа, объема тестирования и требований к инфраструктуре. Каждый этап оплачивается отдельно.
Поиск по документам
Ассистент по регламентам и базе знаний, ответ со ссылкой на источник, доступ по ролям, проверочный набор
от 1 500 000 ₸ · 3–5 недель
ИИ в CRM или 1С
Одна функция внутри системы: разбор заявок, черновики ответов, сортировка документов
от 700 000 ₸ · 1–2 недели
Сопровождение
Каждый месяц прогоняем проверочный набор, обновляем базу знаний и разбираем спорные ответы
100 000–500 000 ₸ в месяц
Почему azamat.ai
- Строим AI-системы вокруг реальных процессов, а не вокруг красивого демо.
- Умеем соединять LLM, поиск, интерфейсы, CRM, мессенджеры и внутренние API.
- Основатель участвует в архитектуре и ключевых решениях.
- Есть кейсы в HR, RAG, событиях, education, mobile AI products и внутренних инструментах.
- Работаем с Казахстаном, Центральной Азией, США и Европой.
Часто задаваемые вопросы
Обычный поиск находит файлы по словам, а читать их сотрудник всё равно будет сам. Ассистент понимает вопрос, заданный своими словами, находит нужные фрагменты в нескольких документах, собирает ответ и показывает, откуда он взят. Если в источниках ответа нет, он так и говорит, а не додумывает.
Да. Ассистент сверяет договор с правилами компании: сроками оплаты, штрафами, ответственностью, подсудностью, автопролонгацией. Он отмечает отклонения со ссылкой на пункт, достаёт реквизиты и готовит сводку. Решение о рисках и финальное согласование остаются за юристом.
Результат работы ассистента — черновик анализа. Модель подсвечивает риск и показывает источник, но последнее слово в юридически значимых решениях остаётся за юристом или ответственным сотрудником.
Сначала извлекаем текст, сканы прогоняем через распознавание, режем документы на фрагменты и строим индекс. Качество проверяем на реальных вопросах ваших сотрудников. Плохие сканы оцениваем отдельно: иногда дешевле пересканировать часть архива, чем бороться с ошибками распознавания.
Договариваемся о главном источнике: где лежит актуальная редакция, как помечаются архивные и кто отвечает за обновление. Индекс обновляется автоматически, а ответ показывает дату документа. Без такого порядка ИИ только быстрее покажет существующую путаницу.
До запуска собираем набор реальных вопросов с эталонными ответами и прогоняем ассистента по нему после каждого изменения. После запуска разбираем спорные ответы из журнала и добавляем их в проверочный набор.
Да. Источники можно разделять по ролям, отделам, проектам или типам документов. Важные обращения логируются, чтобы было понятно, кто к чему обращался.
Полезно по теме
Обсудим задачу
Напишите, какой процесс хотите ускорить, где лежат данные и какие системы нужно подключить. Мы оценим первый этап без лишних обещаний.
Каждую заявку читаю сам.