Проверка документов на подделку и риски с ИИ

Как это работает

Чтобы связать Postgres и okoCrm, не нужен программист: готовый сценарий соединяет их за пару минут.

1. Запуск: Прием документов Webhook
2. Затем: Настройки сценария
3. Затем: Создать хэш документа
4. Проверка: Маршрутизация по типу документа
5. Если да — Извлечь текст из PDF
6. Проверка: Извлеченный контент Merge
7. Затем: Агент извлечения метаданных
8. Проверка: Анализ Результатов Merge
9. Затем: Агент обогащения сущностей
10. Затем: Рассчитать оценку риска
11. Проверка: Маршрутизировать по уровню риска
12. Если да — Сохранить документы низкого риска
13. Затем: Записать Аудит
14. Затем: Создать графическое подтверждение Crypto
15. Затем: Подготовить данные ответа
16. Запуск: Вернуть результат обработки
17. Если нет — Уведомить Отдел Соответствия
18. Затем: Ожидание проверки человеком
19. Затем: Сохранить документы высокого риска
20. Если нет — Оповестить службу безопасности
21. Затем: Сохранить критически важные документы
22. Затем: Агент обнаружения подделок
23. Затем: Детектор семантических противоречий
24. Затем: Векторное хранилище исторических документов
25. Затем: Агент сравнения исторических паттернов
26. Если нет — OCR для изображений
27. Если нет — Извлечение из офисных документов
28. Затем: OpenAI Model - Метаданные
29. Затем: Парсер схемы метаданных
30. Затем: OpenAI Model - Подделка
31. Затем: Схема анализа подделок
32. Затем: OpenAI Model - Семантика
33. Затем: Парсер схемы противоречий
34. Затем: OpenAI Embeddings
35. Затем: Загрузчик документов
36. Затем: Разделитель текста
37. Затем: Инструмент обогащения сущностей
38. Затем: OpenAI Model - Обогащение
39. Затем: Парсер схемы обогащения
40. Затем: Паттерн OpenAI Model
41. Затем: Схема анализа паттернов

Такой сценарий можно запустить в Scriptera: задача описывается обычными словами, сборка и запуск — на стороне сервиса.