كيف تستخرج البيانات من العقود باستخدام الذكاء الاصطناعي

ما هو استخراج بيانات العقود بالذكاء الاصطناعي؟

استخراج بيانات العقود بالذكاء الاصطناعي هو عملية تحديد معلومات معيّنة من العقود واسترجاعها باستخدام الذكاء الاصطناعي.

فبدلًا من مجرد تحويل ملف PDF إلى نص، الهدف هو تنظيم المعلومات المهمة في حقول منظّمة يمكن مراجعتها والبحث فيها وإعادة استخدامها.

فعلى سبيل المثال، قد يتضمن عقد خدمات:

• اسما العميل والمورّد
• رقم مرجع العقد
• تاريخا السريان والانتهاء
• مبالغ الدفع وشروطه
• شروط التجديد والإنهاء
• بنود السرية
• الالتزامات التعاقدية

ومع الاستخراج المنظّم يمكن تمثيل هذه التفاصيل في حقول بيانات منفصلة بدلًا من أن تبقى مبعثرة في أنحاء المستند.

هذه العملية جزء من نهج أوسع هو استخراج بيانات المستندات بالذكاء الاصطناعي، حيث تُنظَّم المعلومات من صيغ مستندات مختلفة في بيانات قابلة للاستخدام.

ما البيانات التي يمكن استخراجها من العقود؟

تعتمد المعلومات التي تستخرجها على نوع الاتفاقية ومتطلبات عملك.

فيما يلي بعض حقول بيانات العقود الشائعة:

تأمّل شركة تدير مئات اتفاقيات الموردين. قد يحتاج فريقها المالي أساسًا إلى شروط الدفع ومبالغ العقود، بينما قد يحتاج فريق العمليات إلى تواريخ السريان وشروط التجديد والتزامات الخدمة.

وبدلًا من استخراج كل جملة، يمكن للشركة تحديد المعلومات التي يتطلبها كل سير عمل. المفتاح هو استخراج المعلومات المفيدة، لا مجرد المزيد من المعلومات.

لماذا يصعب استخراج بيانات العقود يدويًا؟

قد تنجح مراجعة العقود يدويًا عند التعامل مع عدد قليل من المستندات. لكن استخراج المعلومات يصبح أصعب كلما ازداد حجم العقود وتنوّعها.

للعقود بنى مختلفة

قد يظهر بند الدفع تحت «الرسوم» في اتفاقية وتحت «الشروط التجارية» في أخرى. وبالمثل قد يظهر تاريخ الانتهاء في الصفحة الأولى أو داخل جدول أو في فقرة قرب نهاية المستند.

ولذلك قد تواجه العملية التي تعتمد على مواضع ثابتة أو تخطيطات متطابقة صعوبة مع عقود من مصادر مختلفة.

المعلومات المهمة موزّعة على عدة صفحات

قد تحتوي اتفاقية واحدة على عدة تواريخ ومبالغ مالية وشروط قانونية ذات صلة. فمثلًا قد يختلف تاريخ التوقيع عن تاريخ السريان، بينما قد يعتمد تاريخ التجديد على مهلة إشعار مذكورة في موضع آخر.

واستخراج القيمة الصحيحة يتطلب فهم أي معلومة تقابل الحقل المطلوب.

العقود الممسوحة ضوئيًا تتطلب معالجة إضافية

بعض العقود تُحفظ كملفات PDF ممسوحة ضوئيًا بدلًا من مستندات مُنشأة رقميًا. وقد لا تحتوي هذه الملفات على نص قابل للتحديد.

يُستخدم التعرّف الضوئي على الحروف (OCR) للتعرّف على النص قبل أن يمكن تنظيم المعلومات في حقول منظّمة.

لكن التعرّف على النص ليس هو نفسه تحديد المعلومات التي تحتاج إليها الشركة. ويصبح الفرق بين OCR واستخراج البيانات مهمًا بوجه خاص عند العمل مع اتفاقيات ممسوحة ضوئيًا تحتوي على عدة تواريخ ومبالغ وبنود.

النسخ اليدوي يُدخل أخطاء

قد يؤدي إدخال بيانات العقود في جداول البيانات أو الأنظمة الداخلية إلى قيم مفقودة أو تواريخ خاطئة أو تنسيق غير متسق. ويساعد سير عمل الاستخراج المنظّم على تقليل الإدخال المتكرر للبيانات، مع أن النتائج المستخرجة ما زالت بحاجة إلى تحقق مناسب.

كيف تستخرج البيانات من العقود باستخدام الذكاء الاصطناعي

يتبع الاستخراج بالذكاء الاصطناعي عملية مباشرة نسبيًا: رفع العقد، وتحديد الحقول المطلوبة، ومعالجة المستند، ومراجعة النتائج، وتصدير المعلومات.

وإليك كيف تنفّذ هذه الخطوات باستخدام Heyyel Data Extractor.

الخطوة 1: ارفع عقدك

ابدأ برفع العقد الذي تريد معالجته. يدعم Heyyel Data Extractor صيغ المستندات الشائعة، ومنها PDF وJPG وPNG وWebP وTIFF.

وهذا يعني أنك تستطيع العمل مع عقود PDF مُنشأة رقميًا وكذلك مع اتفاقيات ممسوحة ضوئيًا محفوظة كصور. وللحصول على نتائج أفضل، استخدم مستندًا بنص واضح وصفحات كاملة.

الخطوة 2: اختر قالب العقد

بعد رفع المستند، اختر قالب العقد. يوفّر القالب حقولًا مقترحة لاستخراج معلومات العقود الشائعة.

ويمكنك تعديل هذه الحقول لتناسب متطلباتك بدلًا من الاعتماد على بنية استخراج ثابتة.

وللاتفاقيات ذات المتطلبات الأكثر تخصصًا، يتيح لك استخراج البيانات المخصّص تحديد المعلومات المعيّنة التي تريد استرجاعها.

الخطوة 3: حدّد المعلومات التي تريد استخراجها

الخطوة التالية هي تحديد الحقول التي تحتاج إليها.

تساعد أسماء الحقول الواضحة على التمييز بين معلومات قد تبدو متشابهة. فمثلًا، استخدام effective_date وsignature_date حقلين منفصلين أدق من إنشاء حقل واحد باسم date.

ويمكنك أيضًا إضافة تلميحات استخراج لتوفير السياق. ومن أمثلة التلميحات لحقل effective_date:

استخراج التاريخ الذي يبدأ فيه سريان الاتفاقية، لا تاريخ التوقيع.

وفي حقل الإنهاء قد تستخدم:

استخراج البند الذي يصف الشروط ومهلة الإشعار اللازمة لإنهاء الاتفاقية.

تساعد هذه التعليمات على تحديد المخرجات المقصودة، خصوصًا عندما تحتوي المستندات على عدة قيم مترابطة.

الخطوة 4: شغّل الاستخراج بالذكاء الاصطناعي

بعد ضبط الحقول المطلوبة، شغّل الاستخراج. يعالج النظام المستند وينظّم المعلومات التي حدّدها وفق البنية المختارة.

وبدلًا من إرجاع العقد كله كنص غير منظّم، تركّز مجموعة البيانات الناتجة على الحقول التي حدّدتها.

راجع القيم المستخرجة مقابل المستند الأصلي، خصوصًا التواريخ والتزامات الدفع والشروط التعاقدية المهمة.

الخطوة 5: صدّر النتائج بصيغة JSON أو CSV

بعد مراجعة النتائج، يمكن تصدير البيانات المستخرجة بصيغة JSON أو CSV.

يفيد JSON في معالجة البيانات المنظّمة وسير عمل البرمجيات، بينما يناسب CSV جداول البيانات والتقارير الجدولية. وتعتمد الصيغة المناسبة على كيفية استخدام فريقك للمعلومات المستخرجة.

مثال: استخراج بيانات عقد إلى JSON

تخيّل عقد خدمات افتراضيًا بين شركتين. يحتوي العقد على المعلومات التالية:

• العميل: Northstar Retail Ltd.
• المورّد: Atlas Digital Services
• تاريخ السريان: 1 يناير 2026
• تاريخ الانتهاء: 31 ديسمبر 2026
• قيمة العقد: 24,000 يورو (EUR)
• شروط الدفع: دفعات شهرية قدرها 2,000 يورو (EUR)
• التجديد: يتجدد تلقائيًا لمدة 12 شهرًا ما لم يقدّم أي من الطرفين إشعارًا قبل 30 يومًا.

وبدلًا من نقل هذه التفاصيل يدويًا إلى جدول بيانات، يمكن تنظيم المعلومات في حقول منظّمة.

ومثال توضيحي لمخرجات JSON سيبدو هكذا:

{
  "contract_title": "Service Agreement",
  "client_name": "Northstar Retail Ltd.",
  "supplier_name": "Atlas Digital Services",
  "effective_date": "2026-01-01",
  "expiration_date": "2026-12-31",
  "contract_value": 24000,
  "currency": "EUR",
  "payment_terms": "Monthly payments of EUR 2,000",
  "auto_renewal": true,
  "renewal_period": "12 months",
  "termination_notice": "30 days"
}

يوضح هذا المثال الافتراضي بنية البيانات المقصودة، وليس نتيجة استخراج فعلية أو معيارًا للدقة.

أصبح لكل حقل الآن اسم واضح وقيمة مقابلة. ويمكن مراجعة البيانات أو مقارنتها باتفاقيات أخرى أو استخدامها في سير عمل تقارير داخلي دون إعادة قراءة ملف PDF كاملًا مرارًا.

OCR العقود مقابل استخراج بيانات العقود بالذكاء الاصطناعي

OCR واستخراج البيانات بالذكاء الاصطناعي مرتبطان لكنهما يحلان مشكلتين مختلفتين.

يتعرّف OCR على النص. أما استخراج البيانات بالذكاء الاصطناعي فيحدّد المعلومات التي تحتاج إليها وينظّمها.

فمثلًا، قد يتعرّف OCR على هذه الجملة في عقد ممسوح ضوئيًا:

تظل الاتفاقية سارية حتى 31 ديسمبر 2026.

ويستطيع الاستخراج المنظّم بعد ذلك تحديد الحقل ذي الصلة:

{
  "expiration_date": "2026-12-31"
}

يصبح هذا التمييز مهمًا بوجه خاص عندما يتضمن العقد عدة تواريخ أو شروط. فيجعل OCR النص متاحًا، بينما يربط الاستخراج المنظّم المعلومات بحقول محدّدة مسبقًا.

حالات الاستخدام الشائعة لاستخراج بيانات العقود آليًا

يمكن لبيانات العقود المنظّمة أن تدعم عدة عمليات أعمال.

إدارة العقود

يمكن للفرق الإدارية استخراج مراجع العقود والأطراف والتواريخ وغيرها من المعلومات المعرِّفة للحفاظ على سجلات عقود منظّمة.

المالية والمحاسبة

يمكن للفرق المالية استرجاع قيم العقود والعملات وجداول الدفع وشروط الفوترة لأغراض المطابقة وإعداد التقارير.

المشتريات وإدارة الموردين

يمكن لأقسام المشتريات استخراج بيانات المورّد وفترات الخدمة وتواريخ التجديد وشروط الإنهاء من اتفاقيات الموردين.

العمليات القانونية

يمكن للفرق القانونية استخدام البنود والبيانات الوصفية المستخرجة لتحديد الأحكام ذات الصلة وتجهيز العقود لمراجعة أعمق. يدعم الاستخراج بالذكاء الاصطناعي استرجاع المعلومات، لكنه لا يحل محل التفسير القانوني ولا الحكم المهني.

إعداد التقارير وإدارة المستندات

يمكن للمؤسسات جمع حقول متسقة من مستندات عقود مختلفة وتصديرها إلى مجموعات بيانات منظّمة لمزيد من التحليل.

أفضل الممارسات لاستخراج دقيق لبيانات العقود

يمكن للاستخراج القائم على الذكاء الاصطناعي أن يقلّل العمل المتكرر، لكن العملية الموثوقة ما زالت تعتمد على كيفية تحديد الحقول والتحقق منها.

استخدم أسماء حقول دقيقة

تجنّب الأسماء الغامضة مثل date أو amount أو company. ويفضّل استخدام contract_effective_date أو annual_contract_value أو supplier_legal_name.

افصل بين التواريخ التعاقدية المختلفة

قد يكون لتواريخ التوقيع والسريان والتجديد والانتهاء معانٍ مختلفة. عامِلها كحقول منفصلة كلما تطلّب سير عملك ذلك.

أضف سياقًا للحقول المعقّدة

قد يتطلب حقل مثل termination_clause تعليمات واضحة تحدّد المعلومات التي ينبغي استرجاعها.

تساعد تلميحات الاستخراج على شرح المعنى المتوقع. وهذا مفيد بوجه خاص عندما تحتاج إلى استخراج بيانات محدّدة من مستندات PDF تحتوي على عدة تواريخ أو قيم مالية أو أحكام تعاقدية متشابهة.

راجع المعلومات الحرجة

تحقق من القيم المالية والمواعيد النهائية وشروط التجديد والبنود التي قد تؤثر في قرارات الأعمال. ينبغي مقارنة البند المستخرج بصياغته الأصلية وسياقه قبل استخدامه في قرارات قانونية أو تشغيلية.

تعامل بحذر مع المعلومات المفقودة

ليس كل عقد يحتوي على كل حقل مطلوب. حدّد كيف تُمثَّل المعلومات المفقودة حتى لا يُخلَط بين بند أو قيمة غير موجودة ونتيجة سلبية مؤكَّدة.

متى ينبغي أن تؤتمت استخراج بيانات العقود؟

تصبح الأتمتة مفيدة بوجه خاص عندما تعالج شركة بانتظام عقودًا تحتوي على فئات معلومات متشابهة، حتى لو استخدمت المستندات تخطيطات مختلفة.

فمثلًا، قد تتلقى شركة عقود خدمات من عدة موردين وتحتاج إلى جمع الحقول نفسها من كل مستند. وبدلًا من قراءة كل اتفاقية يدويًا وإدخال معلوماتها في جدول بيانات، يمكنها تحديد بنية استخراج متسقة ومراجعة السجلات الناتجة.

قد يظل الاستخراج اليدوي مناسبًا للمستندات العرضية أو الحالات التي تتطلب تفسيرًا موسعًا. والهدف ليس إلغاء المراجعة البشرية، بل تقليل جمع المعلومات المتكرر وتسهيل الوصول إلى البيانات ذات الصلة.

استخرج بيانات العقود باستخدام Heyyel Data Extractor

يساعد Heyyel Data Extractor على تحويل محتوى المستندات إلى معلومات منظّمة.

ومع قالب العقد وحقول الاستخراج القابلة للتخصيص، يمكنك تحديد المعلومات التي يحتاج إليها سير عملك ومعالجة عقود PDF أو القائمة على الصور وتصدير النتائج بصيغة JSON أو CSV.

سواء كنت تحتاج إلى تواريخ العقد أو بيانات الشركة أو شروط الدفع أو بنود مختارة، يمكنك تحديد الحقول المطلوبة بدلًا من استخراج المستند كله يدويًا.

استكشف استخراج بيانات العقود مع Heyyel Data Extractor لترى كيف يمكن للاستخراج المنظّم أن يندمج في سير عمل مستنداتك.

الأسئلة الشائعة