ELMA Cortex распознает документы, транскрибирует звонки и действует по регламентам компании
Передавайте агентам PDF-документы, изображения и записи встреч. Данные попадают в процесс без ручного ввода и не покидают контур компании.
ELMA Cortex продолжает развиваться как платформа для корпоративного использования искусственного интеллекта. В летнем релизе мы сосредоточились на двух направлениях: расширении источников данных, с которыми работают ИИ-агенты, и контроле каждого обращения к модели.
Агенты научились извлекать текст из изображений и PDF и распознавать речь в аудиозаписях. Распознанное содержимое сразу доступно агенту как контекст: его можно искать, проверять и передавать на следующие шаги сценария. Обмен данными с моделью проходит через набор Guardrails-проверок на входе и на выходе, а маскирование чувствительных данных дополнено собственными правилами компании. Умный поиск получил инкрементальное обновление индекса и передачу полного документа в контекст модели.
Новые функциональные возможности
Распознавание изображений
Извлекайте текст из сканов, фотографий и PDF через подключаемый OCR-провайдер или мультимодальную VLM. Результат сразу попадает в контекст агента.
Значительная часть документов поступает в компанию в виде сканов, фотографий и файлов PDF. Информация из таких файлов требует ручного ввода или отдельного контура распознавания, и данные доходят до процесса с задержкой.
ELMA Cortex распознает изображения и PDF через подключаемый OCR-провайдер или мультимодальную VLM. Агент извлекает текст из файла и описывает, что изображено на картинке. Данные попадают в контекст агента сразу: их можно искать, анализировать, валидировать и передавать на следующие шаги сценария.
Сценарии применения охватывают весь входящий документопоток. При приеме входящих документов агент распознает скан или PDF и заполняет карточку приложения в ELMA365 без ручного ввода. При разборе счетов, чеков и накладных извлекаются позиции и суммы для сверки, учета и согласования оплаты. На фотографиях и схемах VLM описывает содержимое, после чего агент классифицирует обращение, проверяет комплектность и формирует ответ. Весь распознанный текст индексируется и доступен для поиска по обработанному архиву.
Компании сокращают ручной ввод на входе процесса и получают данные из неструктурированных источников в том же виде, в котором агент работает с остальным контекстом.
Транскрибирование аудиофайлов
Переводите записи звонков, интервью и совещаний в текст через настраиваемые ASR-провайдеры и передавайте результат в процесс.
Записи звонков, интервью и совещаний остаются одним из самых объемных и наименее используемых источников корпоративных данных. Расшифровка требует времени, а результат остается в отдельном файле за пределами процесса.
ELMA Cortex переводит речь в текст через настраиваемые ASR-провайдеры: компания выбирает сервис распознавания под свои требования к качеству, стоимости и размещению данных. Ручная расшифровка и отдельная загрузка транскрипции не требуются.
Агент составляет конспект встречи с учетом ролей спикеров, извлекает договоренности и поручения, заполняет поля в ELMA365 и запускает следующий шаг сценария. Содержание разговора становится частью бизнес-процесса сразу после загрузки записи.
Guardrails-проверки
Пропускайте каждый обмен данными с ИИ-агентом через фильтр проверок: до отправки запроса в модель и после получения ответа.
Корпоративное использование ИИ требует контроля обеих сторон обмена с моделью. На входе задача состоит в том, чтобы не допустить в запрос нежелательные данные. На выходе требуется убедиться, что ответ соответствует правилам компании.
Каждый обмен данными с ИИ-агентами проходит через фильтр Guardrails-проверок. Набор проверок выполняется до отправки запроса в LLM и после получения ответа модели, что защищает сценарий от нежелательных данных на входе и от некорректных результатов на выходе.
Доступны три типа проверок. Проверка на основе LLM оценивает запрос или ответ по заданным правилам: соответствие тону компании, отсутствие запрещенных тем. Проверка по регулярному выражению находит конкретные паттерны: персональные данные, номера банковских карт, стоп-слова и другие недопустимые конструкции. Вызов вебхука передает проверку внешнему сервису, от модерации контента до обращения к внутреннему регламенту.
Механизм проверок доработан и оптимизирован, поэтому повышенные требования к безопасности не увеличивают время ответа агента. Это расширяет круг сценариев, в которых ИИ-агент допустим: от прямого контакта с клиентом до процессов с внутренними ограничениями по содержанию.
Собственные правила маскирования чувствительных данных
Дополняйте встроенные распознаватели чувствительных данных правилами компании на регулярных выражениях.
Маскирование в ELMA Cortex построено на отдельном распознавателе для каждого типа сущности и учитывает особенности русского языка. Имена и адреса находит библиотека Natasha, обученная на русских текстах: она разбирает структуру ФИО при любом порядке следования и распознает сокращенные формы вида «Иванов П.С.». Дополнительно работает словарный поиск по спискам наиболее частых имен, фамилий и отчеств, который подхватывает редкие случаи. Формальные данные, включая телефоны, ИНН, СНИЛС, паспорта, банковские карты и почтовые индексы, распознаются по шаблонам с проверкой корректности значения.
В летнем релизе к встроенным распознавателям добавились пользовательские правила на регулярных выражениях. Компания описывает собственные форматы данных: внутренние идентификаторы, номера договоров, коды систем. Совпадения заменяются на плейсхолдеры до того, как запрос уходит в модель.
Персональные данные, платежные реквизиты и внутренние идентификаторы остаются в контуре компании. Настраиваемые шаблоны помогают привести работу с ИИ в соответствие с внутренними регламентами по обработке конфиденциальной информации.
Улучшения инструментов умного поиска
Обновляйте индекс инкрементально и передавайте в контекст модели полный текст документа.
С ростом объема проиндексированных данных полное переиндексирование источников обходится дорого по времени и ресурсам. Отдельно на качество ответа влияет фрагментарность контекста, когда модель видит только один фрагмент документа.
Обновление источников данных ELMA365 выполняется инкрементально: повторно индексируются только изменившиеся записи, что заметно ускоряет синхронизацию. Сам процесс индексирования существенно оптимизирован. В контекст LLM передается полный текст документа, а пересекающиеся фрагменты при ретриве объединяются, что убирает дубли и разрывы в выдаче. Дополнительно у инструмента умного поиска появилось текстовое описание: агент точнее понимает, когда и как его применять.
Поиск работает по актуальным данным, а ответы агента опираются на целостный контекст документа. Умный поиск остается применимым на больших корпоративных массивах, где полное переиндексирование обходится слишком дорого.
Готовые ИИ-агенты в продуктах ELMA365
В летнем релизе агенты вышли в составе ELMA365 Закупки и ELMA365 Service Desk. Каждый закрывает конкретный участок процесса, где решение принимается по большому объему разрозненных данных и занимает у сотрудника основную часть рабочего времени.
В закупках проработаны два сценария. ИИ-советник по ценам и условиям поставки в режиме диалога подсказывает коммерческие условия по номенклатуре, опираясь на историю закупок компании и ограниченный список проверенных внешних источников, находит действующий контракт или формирует пул поставщиков для запроса предложений. ИИ-операции анализа предложений сопоставляют данные поставщиков с ТЗ и требованиями закупки, показывают соответствия и отклонения по каждой позиции и формируют рекомендации для закупщика и технического эксперта. Решение о победителе остается за человеком.
В технической поддержке проработаны три сценария. ИИ-агент выделяет суть неструктурированного обращения, находит решение в базе знаний и базе решений и выполняет действия по заявке. ИИ-ассистент классификации определяет тему обращения по контексту переписки, создает заявку и направляет ее в профильную группу вместе с собранным контекстом. ИИ-операции сбора вспомогательной информации выводят на страницу заявки данные, нужные оператору для решения.
Каждый сценарий дорабатывается в ELMA Cortex под процессы компании.
