Превращение контрактов в доступные для поиска данные в OpenAI29.09.2025 13:30

Это часть нашей серии материалов, рассказывающих на внутренних примерах о том, как OpenAI использует собственные технологии и API. Эти инструменты применяются только внутри компании, в OpenAI, и публикуются здесь в качестве иллюстративных примеров того, как передовой ИИ поддерживает рабочие процессы в самых разных командах. Мы также раскрываем названия внутренних инструментов, чтобы наглядно показать, как передовой ИИ помогает нашим командам справляться с задачами.

С каждой корпоративной сделкой подписывается контракт. В каждом из них указаны даты начала, условия выставления счетов, пункты о продлении.

Сначала этот процесс не вызывал сложностей: прочитать строку за строкой, перенести данные в электронную таблицу, двигаться дальше. Но когда объемы удвоились, а затем удвоились снова, такой ручной подход дал сбой.

«Менее чем за шесть месяцев команда перешла от рассмотрения сотен контрактов в месяц к более чем тысяче. При этом мы наняли всего одного нового сотрудника. Было очевидно, что этот процесс невозможно масштабировать», — рассказывает специалист по искусственному интеллекту Вэй Ан Ли (Wei An Lee).

Вместо того чтобы просто увеличивать штат, наши финансовые и инженерные команды создали агента по работе с данными контрактов. Принцип проектирования был прост: убрать рутину из проверки договоров, оставив полный контроль за экспертами.

Агент работает в три этапа:

• Загрузка данных: PDF-файлы, сканированные копии и даже фотографии на телефон с рукописными правками. То, что раньше представляло собой десятки несогласованных файлов, теперь поступает в единый конвейер.
• Инференс с использованием промптинга: Применяя дополненный поиском промптинг (retrieval-augmented prompting), система преобразует контракты в структурированные данные. Она не загружает в контекст тысячу страниц подряд; она извлекает только то, что имеет значение, анализирует информацию и демонстрирует ход своих мыслей.
• Проверка: Финансовые эксперты изучают структурированные результаты, дополненные аннотациями и ссылками на любые нестандартные условия. Агент подсвечивает необычные моменты, после чего к работе подключаются люди для проверки.

Результатом становится набор данных, готовый к немедленному использованию в финансовых процессах. То, на что раньше уходили часы, теперь поступает к утру — с аннотациями и готовое к проверке. Эксперты остаются в контуре процесса, но их роль смещается с ручного ввода на экспертную оценку.

Такой подход гарантирует надежность: специалисты получают структурированные, обоснованные данные в больших объемах, но итоговое решение принимается на основе их экспертизы.

Результаты:

• Более быстрое выполнение. Сроки проверки сократились вдвое, результаты готовы к утру.
• Повышение пропускной способности. Тысячи контрактов обрабатываются без пропорционального расширения штата.
• Более глубокий контекст. Нестандартные условия выделяются с пояснениями и ссылками.
• Доступность результатов для запросов. Табличные данные в хранилище данных упрощают их анализ.

Каждый цикл обратной связи от человека совершенствует агента, делая каждую следующую проверку быстрее и точнее.

«Единственный способ масштабироваться вместе с ростом OpenAI — это использовать такой подход, — говорит Вэй Ан. — Без него пришлось бы линейно наращивать команду вслед за ростом объема контрактов. Это позволяет нам сохранять компактность команды при гиперросте».

Эта архитектура теперь также поддерживает закупки, комплаенс и даже закрытие финансового месяца. Принцип остается прежним: автоматизировать рутинную работу, оставляя принятие решений за людьми.

Инженеры описывают это как «уже выполненную ручную работу», а не замену человеческих решений. Финансовые команды по-прежнему формируют общую картину на основе цифр, а агент избавляет их от необходимости тратить день на кропотливый труд.

То, что начиналось как решение для работы с контрактами, превратилось в новый метод работы в финансовом отделе. Разбор данных происходит ночью. Специалисты концентрируются на анализе и стратегии. Руководители уверенно справляются с ростом бизнеса без соразмерного раздувания штата.

Агент по работе с данными контрактов — это чертеж того, как ИИ может ответственно трансформировать регулируемую работу с высокими ставками. Он показывает, что становится возможным, когда эксперты объединяются с интеллектуальными системами: больше возможностей, больше уверенности и больше времени на то, что действительно важно.

Готовы внедрить ChatGPT в процессы вашей компании?