Как извлекать данные из договоров с помощью ИИ

Что такое извлечение данных из договоров с помощью ИИ?

Извлечение данных из договоров с помощью ИИ — это процесс определения и получения конкретной информации из договоров с использованием искусственного интеллекта.

Цель — не просто преобразовать PDF в текст, а организовать важную информацию в структурированные поля, которые можно проверять, искать и использовать повторно.

Например, договор на оказание услуг может содержать:

• Названия клиента и поставщика
• Регистрационный номер договора
• Даты вступления в силу и окончания срока
• Суммы и условия оплаты
• Условия продления и расторжения
• Условия конфиденциальности
• Договорные обязательства

При структурированном извлечении эти сведения можно представить в виде отдельных полей данных, а не оставлять разбросанными по всему документу.

Этот процесс — часть более широкого подхода к извлечению данных из документов с помощью ИИ, при котором информация из документов разных форматов приводится к пригодным для использования данным.

Какие данные можно извлечь из договоров?

Какую информацию вы извлекаете, зависит от типа соглашения и ваших бизнес-требований.

Вот некоторые распространённые поля данных договора:

Представьте компанию, которая управляет сотнями договоров с поставщиками. Финансовой команде могут быть нужны в основном условия оплаты и суммы договоров, а команде по операциям — даты вступления в силу, условия продления и обязательства по услугам.

Вместо извлечения каждого предложения компания может определить информацию, нужную каждому рабочему процессу. Главное — извлекать полезную информацию, а не просто больше информации.

Почему ручное извлечение данных из договоров затруднено?

Ручная проверка договоров может работать, когда документов немного. Но по мере роста объёма и разнообразия договоров извлекать информацию становится сложнее.

У договоров разная структура

Пункт об оплате может находиться в разделе «Вознаграждение» в одном соглашении и «Коммерческие условия» — в другом. Точно так же дата окончания может быть на первой странице, в таблице или в абзаце ближе к концу документа.

Поэтому процесс, опирающийся на фиксированные позиции или одинаковые макеты, может плохо справляться с договорами из разных источников.

Важная информация разбросана по нескольким страницам

В одном соглашении может быть несколько значимых дат, денежных сумм и юридических условий. Например, дата подписания может отличаться от даты вступления в силу, а дата продления — зависеть от срока уведомления, описанного в другом месте.

Чтобы извлечь правильное значение, нужно понимать, какая информация соответствует запрошенному полю.

Отсканированные договоры требуют дополнительной обработки

Некоторые договоры хранятся в виде отсканированных PDF, а не документов, созданных в цифровом виде. В таких файлах может не быть выделяемого текста.

Оптическое распознавание символов (OCR) используется для распознавания текста, прежде чем информацию можно будет организовать в структурированные поля.

Но распознать текст — не то же самое, что определить информацию, нужную бизнесу. Разница между OCR и извлечением данных особенно важна для отсканированных соглашений с несколькими датами, суммами и пунктами.

Ручное копирование приводит к ошибкам

Ввод данных договоров в электронные таблицы или внутренние системы может приводить к пропущенным значениям, неверным датам или непоследовательному форматированию. Структурированный процесс извлечения помогает сократить рутинный ввод данных, хотя извлечённые результаты всё равно нуждаются в соответствующей проверке.

Как извлекать данные из договоров с помощью ИИ

Извлечение с помощью ИИ проходит относительно простой процесс: загрузить договор, определить нужные поля, обработать документ, проверить результаты и экспортировать информацию.

Вот как выполнить эти шаги с помощью Heyyel Data Extractor.

Шаг 1: загрузите договор

Начните с загрузки договора, который нужно обработать. Heyyel Data Extractor поддерживает распространённые форматы документов, включая PDF, JPG, PNG, WebP и TIFF.

Это значит, что можно работать как с PDF-договорами, созданными в цифровом виде, так и с отсканированными соглашениями, хранящимися в виде изображений. Для лучших результатов используйте документ с чётким текстом и полными страницами.

Шаг 2: выберите шаблон «Договор»

После загрузки документа выберите шаблон Договор. Он предлагает готовые поля для извлечения типичной информации из договоров.

Эти поля можно изменить под ваши требования, а не полагаться на фиксированную структуру извлечения.

Для соглашений с более специфическими требованиями пользовательское извлечение данных позволяет определить именно ту информацию, которую вы хотите получить.

Шаг 3: определите информацию, которую нужно извлечь

Следующий шаг — указать нужные поля.

Понятные названия полей помогают различать информацию, которая может выглядеть похоже. Например, использовать effective_date и signature_date как отдельные поля точнее, чем создавать одно поле date.

Можно также добавлять подсказки для извлечения, чтобы дать контекст. Пример подсказки для effective_date:

Извлечь дату вступления соглашения в силу, а не дату подписания.

Для поля о расторжении можно использовать:

Извлечь пункт, описывающий условия и срок уведомления, необходимые для расторжения соглашения.

Эти инструкции помогают определить желаемый результат, особенно когда в документах несколько связанных значений.

Шаг 4: запустите извлечение с помощью ИИ

Когда нужные поля настроены, запустите извлечение. Система обрабатывает документ и организует найденную информацию в соответствии с выбранной структурой.

Вместо того чтобы возвращать весь договор в виде неструктурированного текста, итоговый набор данных сосредоточен на указанных вами полях.

Сверьте извлечённые значения с исходным документом, особенно даты, платёжные обязательства и важные условия договора.

Шаг 5: экспортируйте результаты в JSON или CSV

После проверки результатов извлечённые данные можно экспортировать в формате JSON или CSV.

JSON удобен для обработки структурированных данных и программных процессов, а CSV — для электронных таблиц и табличной отчётности. Подходящий формат зависит от того, как ваша команда планирует использовать извлечённую информацию.

Пример: извлечение данных договора в JSON

Представьте вымышленный договор на оказание услуг между двумя компаниями. Договор содержит следующую информацию:

• Клиент: Northstar Retail Ltd.
• Поставщик: Atlas Digital Services
• Дата вступления в силу: 1 января 2026 г.
• Дата окончания: 31 декабря 2026 г.
• Стоимость договора: 24 000 EUR
• Условия оплаты: ежемесячные платежи по 2 000 EUR
• Продление: автоматически продлевается на 12 месяцев, если одна из сторон не уведомит о прекращении за 30 дней.

Вместо того чтобы вручную переносить эти сведения в электронную таблицу, информацию можно организовать в структурированные поля.

Пример результата в JSON выглядел бы так:

{
  "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"
}

Этот вымышленный пример иллюстрирует предполагаемую структуру данных, а не реальный результат извлечения или показатель точности.

Теперь у каждого поля есть понятное название и соответствующее значение. Данные можно проверять, сравнивать с другими соглашениями или использовать во внутренней отчётности, не перечитывая каждый раз весь PDF.

OCR договоров и извлечение данных из договоров с помощью ИИ

OCR и извлечение данных с помощью ИИ связаны, но решают разные задачи.

OCR распознаёт текст. Извлечение данных с помощью ИИ определяет и структурирует нужную вам информацию.

Например, OCR может распознать в отсканированном договоре такое предложение:

Соглашение остаётся в силе до 31 декабря 2026 года.

Структурированное извлечение затем может определить соответствующее поле:

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

Различие особенно важно, когда в договоре несколько дат или условий. OCR делает текст доступным, а структурированное извлечение сопоставляет информацию с заранее заданными полями.

Типичные сценарии автоматического извлечения данных из договоров

Структурированные данные договоров могут поддерживать несколько бизнес-процессов.

Администрирование договоров

Административные команды могут извлекать регистрационные номера договоров, стороны, даты и другие идентифицирующие сведения, чтобы вести упорядоченные реестры договоров.

Финансы и бухгалтерия

Финансовые команды могут получать стоимость договоров, валюты, графики платежей и условия выставления счетов для сверки и отчётности.

Закупки и управление поставщиками

Отделы закупок могут извлекать из договоров с поставщиками сведения о поставщике, периоды оказания услуг, даты продления и условия расторжения.

Юридические операции

Юридические команды могут использовать извлечённые пункты и метаданные, чтобы находить нужные положения и готовить договоры к дальнейшей проверке. Извлечение с помощью ИИ помогает находить информацию, но не заменяет юридическое толкование и профессиональное суждение.

Отчётность и управление документами

Организации могут собирать единообразные поля из разных договорных документов и экспортировать их в структурированные наборы данных для дальнейшего анализа.

Лучшие практики точного извлечения данных из договоров

ИИ-извлечение может сократить рутинную работу, но надёжность процесса по-прежнему зависит от того, как определены и проверяются поля.

Используйте точные названия полей

Избегайте расплывчатых названий, таких как date, amount или company. Лучше использовать contract_effective_date, annual_contract_value или supplier_legal_name.

Разделяйте разные договорные даты

Дата подписания, дата вступления в силу, дата продления и дата окончания могут иметь разный смысл. Рассматривайте их как отдельные поля, когда это нужно вашему процессу.

Добавляйте контекст для сложных полей

Для поля вроде termination_clause может потребоваться чёткая инструкция, определяющая, какую информацию нужно получить.

Подсказки для извлечения помогают объяснить ожидаемый смысл. Это особенно полезно, когда нужно извлечь конкретные данные из PDF-документов, содержащих несколько похожих дат, денежных значений или договорных положений.

Проверяйте критически важную информацию

Проверяйте финансовые значения, сроки, условия продления и пункты, которые могут повлиять на бизнес-решения. Извлечённый пункт нужно сверить с его исходной формулировкой и контекстом, прежде чем использовать для юридических или операционных решений.

Аккуратно обращайтесь с отсутствующей информацией

Не в каждом договоре есть все запрошенные поля. Определите, как представлять отсутствующую информацию, чтобы отсутствие пункта или значения не путали с подтверждённым отрицательным результатом.

Когда стоит автоматизировать извлечение данных из договоров?

Автоматизация особенно полезна, когда компания регулярно обрабатывает договоры с похожими категориями информации, даже если документы имеют разные макеты.

Например, компания может получать договоры на услуги от нескольких поставщиков и собирать из каждого документа одни и те же поля. Вместо того чтобы вручную читать каждое соглашение и вносить его данные в электронную таблицу, она может определить единую структуру извлечения и проверять получившиеся записи.

Ручное извлечение может оставаться уместным для разовых документов или ситуаций, требующих обширной интерпретации. Цель — не исключить проверку человеком, а сократить рутинный сбор информации и упростить доступ к нужным данным.

Извлечение данных из договоров с Heyyel Data Extractor

Heyyel Data Extractor помогает превращать содержимое документов в структурированную информацию.

С шаблоном «Договор» и настраиваемыми полями извлечения можно определить информацию, нужную вашему процессу, обработать договоры в формате PDF или изображений и экспортировать результаты в JSON или CSV.

Нужны ли вам даты договора, сведения о компании, условия оплаты или отдельные пункты — вы можете определить нужные поля вместо того, чтобы вручную извлекать весь документ.

Изучите извлечение данных из договоров с Heyyel Data Extractor, чтобы увидеть, как структурированное извлечение может вписаться в ваш документооборот.

Часто задаваемые вопросы