В ответ на это компании переходят к построению ИТ-ландшафта на основе платформ, которые объединяют возможности генеративного ИИ (GenAI) и проверенных временем технологий традиционного ИИ. Такой гибридный подход обеспечивает прозрачность и предсказуемость результатов. Именно поэтому зрелые решения класса Intelligent Document Processing (IDP) сегодня отходят от роли вспомогательных инструментов и становятся стратегическим элементом корпоративной ИТ-архитектуры. Они создают управляемую среду обработки документов с помощью ИИ, от которой напрямую зависит эффективность реализации сквозной автоматизации (end-to-end).

Роль IDP-сервисов в корпоративной среде

Большинство бизнес-процессов завязано на документах, которые выступают не только носителями ценной информации, но и источниками повышенных финансовых и юридических рисков.

Основной массив корпоративной документации — финансовой, юридической, кадровой и иной — представлен в неструктурированном виде и разных форматах (PDF, DOCX, JPG и пр.). Специалистам приходится тратить время на работу с неформализованными документами, информация в которых размещена в свободной форме. Классические системы автоматизации (СЭД, КЭДО, ERP и иные) воспринимают их как файл, а не как источник данных или знаний. В результате документы остаются «слепой зоной» автоматизации, требующей постоянного участия человека. Специалистам приходится искать в документах нужные сведения и вручную переносить их в учетные системы; проверять наличие обязательных или рисковых формулировок; тщательно сверять суммы, даты и реквизиты между документами в пакете и выполнять множество других процедур.

Именно поэтому автоматизация обработки документов становится ключом к построению цифровых сквозных процессов (end-to-end) и достижению нового уровня производительности. Такой подход не просто высвобождает ресурсы сотрудников за счет исключения рутинных ручных операций, он радикально сокращает риски ошибок из-за человеческого фактора, ускоряет принятие решений и выполнение задач.

Возможности зрелых IDP-сервисов выходят за рамки функциональности традиционных OCR-решений (оптического распознавания символов), предназначенных для оцифровки текста. Продвинутые IDP-платформы преобразуют документы в машиночитаемый формат и извлекают из них ключевые данные; проводят проверки и поиск информации, работая непосредственно с содержанием текста.

Таким образом, технология обеспечивает комплексную работу с документом на протяжении всего его жизненного цикла: от распознавания и классификации до выделения атрибутов, выверки данных, междокументных сверок, сравнения версий и проверки контента.

IDP-сервис становится ключевым компонентом корпоративной ИТ-архитектуры. Он позволяет трансформировать неструктурированный поток разноформатных документов в управляемые данные и знания. Эта информация затем бесшовно используется в смежных системах — СЭД, КЭДО, BI, ИИ-агентах и т.д.

Зачем бизнесу IDP-сервис в эпоху LLM и VLM?

Развитие генеративного ИИ (GenAI) породило дискуссии о его потенциале полностью заменить традиционные IDP-сервисы. Однако ставка исключительно на LLM и VLM в корпоративных реалиях — это попытка построить небоскреб, пропустив этап закладки фундамента.

Для достижения значимых и измеримых бизнес-результатов компаниям сегодня требуется не замена IDP-сервисов генеративным ИИ, а их интеграция. При совместном использовании преимущества одной технологии компенсируют ограничения другой.

Интеграция LLM-модулей в IDP-платформы

Зрелые IDP-сервисы обеспечивают необходимую бизнесу точность, безопасность и управляемость при массовой обработке типовых документов. В их основе лежат технологии традиционного ИИ: NLP, NER, OCR и др. Документы распознаются и обрабатываются по правилам, закладывая основу для дальнейших шагов автоматизации.

Дополнение IDP-решений LLM-моделями значительно повышает точность понимания содержания неструктурированных документов (договоров, заявлений, исков, входящей корреспонденции). Генеративный ИИ также дает возможность типизировать их по контексту и вносить правки. Это особенно актуально для работы с новыми или уникальными типами документов даже при ограниченном наборе данных (достаточно всего двух образцов).

Экономическая эффективность и снижение TCO

Потоковая обработка тысяч или миллионов документов с помощью универсальных LLM требует существенных GPU-ресурсов, что увеличивает операционные затраты. Сервис интеллектуальной обработки документов (IDP), напротив, дает стабильные, предсказуемые затраты и понятную пропускную способность благодаря ML-моделям, которые работают на значительно меньших вычислительных мощностях. В результате совокупная стоимость владения (TCO) готового IDP-решения оказывается существенно ниже по сравнению с подходом «сделай сам» на базе open-source LLM.

Управляемость и безопасность корпоративного уровня

Помимо экономической целесообразности, зрелые IDP-платформы обладают критически важными для бизнеса преимуществами — удобными интерфейсами и функциональностью, изначально «заточенной» под корпоративный контур:

• Режим No-code. IDP-сервисы предлагают интуитивно понятные интерфейсы, позволяющие бизнес-аналитикам самостоятельно настраивать правила обработки документов, обучать модели без привлечения ML-инженеров или использовать библиотеки готовых моделей (шаблонов) для типовых документов. Это значительно ускоряет адаптацию системы к меняющимся задачам.
• Контроль и прозрачность. IDP-сервисы обеспечивают журналирование операций, анализ результатов с поддержкой confidence-индикаторов (уровня уверенности), проверку логики работы моделей и мониторинг отклонений в качестве. Это дает бизнесу возможность контролировать процесс на каждом этапе и гарантировать воспроизводимость результатов.
• Безопасность. IDP-сервисы гарантируют соблюдение регуляторных требований. Решения предусматривают развертывание в закрытом контуре заказчика (on-premise) или частном облаке (on-cloud). Также они включают обезличивание конфиденциальных данных, управление ролевым доступом и множество других механизмов защиты. Это позволяет безопасно обрабатывать чувствительную информацию без риска передачи ее в сторонние публичные облачные сервисы и нарушений со стороны сотрудников.

Универсальность

Широкие возможности интеграции IDP-сервисов в существующий ИТ-ландшафт позволяют охватить весь спектр бизнес-процессов — от типовых функций бэк-офиса (например, обработка бухгалтерской документации) до специфических отраслевых задач — заведение карточек товаров на основе распознавания этикеток. Компании, как правило, масштабируют применение IDP-решений на процессы разных подразделений. Таким образом создается единая среда управления документами, которая постепенно охватывает все больше сценариев: от обработки первичной документации до управленческой отчетности. Экономически логика очевидна: чем шире применение платформы, тем выше производительность каждого сотрудника, общая операционная эффективность бизнеса и ниже стоимость использования IDP-решения за счет унификации инструментов и инфраструктуры.

Все это объясняет, почему мировой рынок IDP демонстрирует устойчивый рост: на 25-30% ежегодно, по разным оценкам аналитиков. Согласно данным Grand View Research, глобальный рынок IDP достигнет $12,35 млрд к 2030 году при среднегодовой прибавке 33%. При этом генеративный ИИ отмечен аналитиками как один из ключевых драйверов дальнейшего роста. В России также наблюдается положительная динамика рынка и активный переход компаний на отечественные решения.

IDP и гиперавтоматизация: архитектура будущего

На фоне большого числа экспериментов с GenAI, далеко не всегда успешных, аналитики Gartner отмечают новую волну интереса к гиперавтоматизации. Фокус компаний переходит от внедрения точечных, изолированных ИИ-решений к комплексным, интегрированным продуктам. В этой парадигме генеративный ИИ встраивается в контур надежных, проверенных временем инструментов, обеспечивающих его управляемость и предсказуемость.

Gartner дает неутешительную, но реалистичную оценку: не менее 30% пилотных проектов GenAI будут свернуты к концу 2025 года из-за фундаментальных проблем с качеством исходных данных, неясной бизнес-ценностью и высокими рисками. Это подтверждает критическую необходимость наличия надежного, зрелого и управляемого фундамента для любых ИИ-инициатив.

Курс на платформенный подход: от модулей к экосистеме

Компании стремятся избегать интеграционных рисков, зависимости от множества вендоров и потери ресурсов на поддержку «зоопарка» разрозненных модулей. Бизнесу необходима платформа, в которой сервисы работают на едином технологическом основании, обмениваются данными по согласованным стандартам и формируют сквозные процессы. Такой подход снижает затраты на интеграцию, ускоряет внедрение и позволяет централизованно управлять развитием технологий.

Именно поэтому IDP-сервисы — ключевой компонент гиперавтоматизации. В работе с документами они выступают ядром сквозной (end-to-end) автоматизации, связывают процессы и системы компании. За счет интеграции с BPM, RPA, ИИ-агентами и др. достигается целостность и эффективность всего ИТ-ландшафта. Сегодня IDP-сервисы — это фундамент, необходимый для создания надежных и управляемых ИИ-проектов.