Искусственный интеллект в строительных компаниях: новый кирпичик для развития

Привет! На связи Илья Петухов, я отвечаю за развитие AI-продуктов в компании Directum. В апреле мы выпустили собственное решение на основе генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Оно поможет бизнесу ускорить процессы, избавиться от рутины и творческих мук, ведь мало кто любит создавать документы и писать официальные письма.

На несколько месяцев вперед у нас запланированы исследования новых фич, их тестирование, обсуждение с представителями бизнеса. А это значит, что всегда будет что вам рассказать.

Недавно мы с командой решили пообщаться точечно с представителями разных отраслей экономики и выделить ценности внедрения ИИ для отдельных ниш. Первыми в нашем списке стали строительные компании. Речь идет про крупных застройщиков, которые возводят целые жилые комплексы или коттеджные поселки на гектарах земли.

Не будем трогать кейсы применения ИИ для видеоанализа или создания цифрового двойника стройки — это прикольные штуки, но немного не по нашему профилю. Наша цель — оптимизировать работу с документами и другим корпоративным контентом.

Порядок в документах и прозрачное управление проектами помогает избежать штрафов, неустоек и сохранить репутацию надёжного застройщика.
Порядок в документах и прозрачное управление проектами помогает избежать штрафов, неустоек и сохранить репутацию надёжного застройщика.

Если вы работаете в строительной сфере, то прошу познакомиться с кейсами и написать в комментариях актуальны они для вас или нет. Так наша выборка станет шире, а у вас будет возможность повлиять на развитие российского ПО.

Работа с договорами

В строительных компаниях большое количество договоров. Так как они все разные по предмету, по формату, есть ряд особенностей — процесс их согласования запутанный и сложный, уходит больше времени на обработку, появляется риск упустить важные детали, не так легко проконтролировать исполнение, а если предстоит аудиторская проверка, приходится прикладывать много усилий, чтобы собрать всю документацию. Девелопер, чтобы упростить и ускорить работу, может ввести стандартные формы договоров для всех случаев, посвятить время дополнительному обучению персонала, ввести строгий контроль и систему наказаний, а может автоматизировать процессы и сделать их «молниеносными» с помощью искусственного интеллекта.

Например, есть возможность автоматически создавать черновики договоров. Вместо того, чтобы тратить время на ручное заполнение стандартных форм, пользователи могут просто указать в запросе ключевые параметры сделки: предмет договора, сумму контракта и сроки выполнения работ, а ИИ самостоятельно заполнит остальную часть документа. Это упрощает жизнь сотрудникам любых компаний: как тех, кто готовит документы по шаблонам, так и тех, кто пишет их с нуля. «Второй пилот» может сделать и то, и другое.

Следующий этап, где снова может подключиться интеллект — это сравнение разных версий договоров. Функция особенно полезна при работе с долгосрочными контрактами, когда изменения вносятся на протяжении всего срока действия договора. ИИ выявит все различия между версиями, включая изменения в формулировках, условиях и требованиях, подсветит их и сэкономит время юристу. Специалист своевременно узнает о несоответствиях и успеет внести свои корректировки перед подписанием договора.

ИИ подсвечивает те разделы, куда контрагент внес изменения. Сравнить можно файлы любых форматов

Еще одна востребованная функция, которую может взять на себя ИИ — это проверка документа на наличие рисков. Если в договоре есть двусмысленные формулировки или неясные обязательства сторон — ответственный за соглашение сразу их увидит. Это поможет предотвратить возможные конфликты и споры в будущем.

Бухгалтерская первичка

Один из самых значимых примеров использования ИИ — это автоматическое распознавание и сборка первичных бухгалтерских документов в комплект. Строительные компании постоянно оформляют поставки материалов, сотрудничество с подрядчиками, взаимоотношения с покупателями. Благодаря использованию ИИ можно без труда идентифицировать различные виды документов, такие как счета-фактуры, акты выполненных работ и прочие, и объединить их в единый комплект для последующего учета.

Более того, ИИ может автоматически сравнивать наименования товаров и услуг в документах с данными в учетной системе. Это позволяет значительно ускорить процесс обработки документов с большими номенклатурами и избежать банальных человеческих ошибок.

Ещё один кейс применения ИИ — учет остатков. С помощью алгоритмов машинного обучения ИИ может анализировать данные из документов и предсказывать остатки материалов и бюджетов, что помогает более точно планировать расходы и закупки.

С документами ИИ справляется лучше, чем с изображением пальцев :)
С документами ИИ справляется лучше, чем с изображением пальцев :)

Проектное управление

Это, наверное, самый специфический раздел. В строительной отрасли каждый объект — это большой проект с высокими рисками. Искусственный интеллект упрощает процесс управления такими проектами. В частности, можно автоматизировать планирование, контроль выполнения задач и отслеживание прогресса проекта.

Возьмем такую задачу, как ежедневная аналитика. Она нужна, чтобы видеть состояние проекта в реальном времени, включая выполненные задачи, проблемы и риски. Эта информация, собранная интеллектом в считанные мгновения, используется для принятия решений, чтобы во что бы то ни стало не отстать от плана.

Кроме того, ИИ может прогнозировать сроки и риски, анализируя данные о предыдущих проектах. Это помогает команде заранее подготовиться к возможным проблемам и минимизировать их влияние на результат.

В целом на базе ИИ может быть построена рекомендательная система по оптимизации диаграммы Ганта. Она представляет собой графическое представление плана проекта, где задачи распределены по времени. Рекомендательная система использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о проекте и предлагает оптимальную последовательность выполнения работ.

И это все?

Это только малая часть кейсов применения ИИ. Они детально проработаны командой Directum и могут приносить пользу бизнесу уже сейчас.

В бэклоге ещё остаются:

  • Анализ данных о клиентах. ИИ помогает определить их потребности и предпочтения. На основе этой информации система может предлагать персонализированные услуги или продукты.
  • Прогнозирование спроса на недвижимость. Используя данные о прошлых продажах недвижимости, ИИ может прогнозировать будущий спрос на определенные типы жилья или коммерческой недвижимости.

Эти кейсы выглядят очень даже перспективными, но требуют большей выборки для исследования.

Поэтому, если описанные функции вызвали у вас отклик, или вы хотите поговорить о других кейсах применения ИИ в строительных компаниях, пишите мне, оставляйте комментарии.

Будем вместе создавать наше удобное и эффективное будущее!

44
4 комментария

Хочу, чтобы нарисовал здание на салфетке, а нейронка всю рабочку сделала. Когда будет?

1
Ответить

Отличное желание!
Я пока такой реализации не видел, но мы близки. Уже можно с чертежей делать цифровой двойник в объеме.
Также видел применение ИИ для анализа схем электрических цепей.

Думаю скоро и до вашей реализации ИИ доберется.

1
Ответить