Пн – Вс: 8–21 по НСК
+7 383 380-81-89 
Клиент
Страховая компания, и процесс урегулирования убытков у вас завязан на том, что эксперты вручную проверяют разные документы (фото, сметы на ремонт, полицейские отчёты). Это медленно, часто приводит к ошибкам и ухудшает клиентский опыт в стрессовой ситуации.
Технологический стек
Document AI, Vertex AI, Cloud Run.
Сфера
Financial Services
Заявитель загружает все документы и фотографии по страховому случаю → сервис на Kubernetes отправляет текстовые документы в PaddleOCR, а изображения — в Qwen-VL, чтобы извлечь и структурировать всю релевантную информацию → затем структурированные данные передаются в модель Qwen-VL с запросом вроде: «На основе полицейского отчёта, сметы на ремонт и фотографий повреждений: является ли это автостраховым случаем, покрываемым полисом №12345? Рассчитай примерную выплату» → модель возвращает решение о валидности и сумму выплаты, позволяя закрывать простые случаи почти в реальном времени.
Автоматизация банковских задач с финансовой LLM
ИИ расчёт ипотечной ставки по офферу конкурента в пару кликов
AI агент для финансовых консультаций сводки звонков и задач в CRM
AI андеррайтинг ипотеки анализ документов и рисков за минуты
Чат-бот для международных переводов
ИИ ассистент исследований для финансовых аналитиков
ИИ агент для извлечения данных из юридических документов
Генерация кода по баг тикетам в Jira с ИИ
Кредитный анализ и антифрод для финтеха
За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.
