RDG_ai - управленческие решения на базе ИИ
Узнать больше

"RDG_ai" - система поддержки принятия управленческих решений на базе ИИ (AI-management) качественно улучшает процесс управления и защиты активов

в режиме реального времени осуществляется мониторинг за под­ведомственными организациями и их имуществом (нецелевое использо­вание имущества, выполнение КПЭ, ухудшение фин. состояния и т.п.)
все сделки подведомственных организаций и их аффилированных лиц находятся на постоянном кон­троле (вывод активов, неучтенная/ несогласованная аренда, "золотые парашюты", премии, поручительства и т.п.)
с помощью big data (реестры + документы) формируются конкретные рекомендации о принятии необхо­димых управленческих решений до наступления риска (смена руко­водства, расторжение сделок, выдача предписаний, поручений, директив)
система настраивается под нужды конкретного ведомства и непре­рывно самообучается

В партнерстве с «Нордавинд-Дубна»!

Деятельность компании «Нордавинд-Дубна» направлена на разработку программного обеспечения интегрированных систем безопасности в интересах коммерческих компаний и государственных заказчиков. Компания «Нордавинд-Дубна» обладает глубокой экспертизой в области разработки кроссплатформенного программного обеспечения для операционных систем Windows, Linux, MacOS, а также мобильных приложений.
Реализация инновационных проектов компанией «Нордавинд-Дубна» предполагает создание десятков рабочих мест.

Ключевые технологии

В основе программных продуктов компании RDG для автоматизации деятельности человека лежит искус­ственный интеллект, объединяющий в себе:

  • технологии обработки есте­ственного языка
  • нейронные сети и машинное обучение
  • blockchain

Данный технологический комплекс может быть успешно внедрен в деятельность банков при прове­дении интеллектуальных проверок и последующего мониторинга физи­ческих и юридических лиц в рамках предоставления банковских услуг.

Обработка неструктурированных данных

Один из ключевых этапов внедрения ИИ — оцифровка знаний и опыта предметной области. При его реализации работа с неструктурированными данными будет эффективнее:

  • больше не потребуется анализировать весь массив данных
  • ИИ с учетом оцифрованных знаний понимает взаимо­связи, закономерности и выделяет из всех данных только необходимые
  • логический анализ необхо­димых сведений позволяет прогнозировать результат и принимать правильные решения

Практическая реализация

Практическая реализации предлагаемой концепции состоит из следующих этапов:
применение big data позволит установить существующие законо­мерности и причинно-следственные связи между событиями/действиями и их результатами
Использование big data
построение информационного гра­фа и правил логического анализа информации позволит трансфор­мировать коллективные знания и опыт экспертов предметной области в машиночитаемый формат
Оцифровка знаний
в процессе практического приме­нения ИИ осуществляется его совершенствование — генерация новых правил логического анализа, масштабирование информацион­ного графа и тонкая настройка программного комплекса
Работа ИИ и дообучение системы

Процесс извлечения смыслов

Инструменты обработки естественного языка позволяют автоматизировать процесс извлечения смыслов из первичных документов и сведений:

Шаг 1

загрузка скан-копии до­кумента или его эле­ктронной версии

Шаг 2

автоконвертация текста в машиночитаемый формат (применение оптического распознавания текста, OCR)

Шаг 3

интеллектуальный анализ текста и его разбивка на смысловые блоки для последующей логической обработки

Методология работы со смыслами универсальна и применима при работе с любой информацией: документы, ЕГРЮЛ, ЕФРСБ, ЕГРН, база данных судебных решений, локальные базы данных и другие.

Машинное обучение

ИИ способен обрабатывать неограни­ченное количество информации. Один первичный документ может содержать в себе 1 000 - 10 000 и более смысловых блоков.

Поскольку не все извлеченные смыслы необходимы для получения конечного результата, ИИ благодаря машинному обучению и оцифрованным знаниям осуществляет выделение только харак­терных для предметной области и задач пользователя смыслов.

Алгоритм работы ИИ

Алгоритм работы системы на основе ИИ является следующим:

Шаг 1

загрузка документов и извлечение смысловых блоков на основе сфор­мированных правил из­влечения смыслов

Шаг 2

соотношение набора смы­словых блоков с ин­формационным графом знаний

Шаг 3

загрузка информации об объекте проверки из под­ключенных источников (публичные реестры и др.)

Шаг 4

применение правил логи­ческого анализа и пред­ставление результата — логических суждений и выводов