Внедрение искусственного интеллекта в документооборот страховой компании «Росгосстрах»
Страховая компания «Росгосстрах» приступила к пилотному проекту по интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в обработку документов. Этот проект реализуется при поддержке информационно-технической компании «Хоулмонт» и ориентирован на автоматизацию ключевых бизнес-процессов. Решение предназначено для автоматического распознавания документов, определения их типа и содержания, извлечения необходимой информации, автоматического заполнения карточек и маршрутизации документов по соответствующим внутренним процессам. Запуск трех роботизированных процессов в рабочей среде запланирован на сентябрь 2026 года.
Исторический контекст и текущие инструменты компании
Начиная с 2021 года, «Росгосстрах» активно использует систему электронного документооборота ТЕЗИС (СЭД ТЕЗИС). В настоящее время эта система объединяет около восьми тысяч сотрудников, работающих в 96 филиалах и более 1 300 точках обслуживания. В рамках пилотного проекта особое внимание уделяется массовым видам документов, которые требуют значительных затрат времени и ресурсов при ручной обработке. К таким документам относятся входящая юридическая корреспонденция, бухгалтерские закрывающие документы и обращения, поступающие через портал «Госуслуги». Ежедневно компания получает свыше 500 подобных документов. Внедрение искусственного интеллекта позволяет значительно ускорить процесс их обработки: время на обработку электронных документов сокращается до 1,5 минут, а бумажных — до 4 минут.
Техническая архитектура и этапы реализации
Новая система построена по три этапа: первым шагом является автоматическое распознавание документов с использованием внутреннего OCR-сервиса ТЕЗИС, основанного на движке Tesseract. На втором этапе текст анализируется и категоризируется с помощью языковой модели, которая позволяет определить тип документа и выделить ключевые данные. На финальном этапе на основании полученной информации формируется карточка документа, которая затем также автоматически направляется по соответствующему бизнес-процессу. В ходе пилотных испытаний удалось добиться успешной обработки 69,2% юридических документов и 62,9% документов закрывающего характера.
Влияние качества источников и настройка системы
Эксперты подчеркивают, что эффективность автоматизации не определяется исключительно возможностями языковой модели. Ключевыми факторами являются качество исходных документов, особенности конкретных бизнес-процессов и степень формализации правил обработки данных. Например, наличие штампов, печатей и рукописных пометок может снижать качество распознавания, а разнообразие формулировок в юридической документации увеличивает сложность автоматической категоризации. В рамках решения команда разработала специальную матрицу и откорректировала промпты, учитывающие юридическую специфику документов, что повысило точность обработки.
Выбор технологической платформы
Для первоначального этапа тестирования использовалась модель GPT-oss 20B. Однако при работе с потоками документов появилась необходимость повышения скорости и стабильности системы. В результате в условиях производственной эксплуатации было принято решение использовать модель Gemma 4 27B, адаптировав её параметры под конкретные требования системы. Это позволило обеспечить более высокую производительность и надежность.
Механизм участия человека и дальнейшие планы
В системе заложена возможность ручного вмешательства в случае, если ИИ не в состоянии обеспечить корректный результат. Если модель сталкивается с неопределенностью, она передает документ специалисту для проверки, после чего автоматическая обработка продолжается. Такой подход позволяет снизить риск ошибок и повысить устойчивость процесса.
В будущем «Росгосстрах» планирует расширить применение ИИ к другим типам документов, а также внедрить системы интеллектуальной поддержки. Например, автоматическая идентификация списка участников согласования, определения необходимости привлечения юриста, а также выделение актуальной информации, связанной с конкретным сотрудником или процессом, что повысит эффективность работы внутри компании и сократит сроки обработки документов.
