Суть кейса

Группа компаний Softline через свою дочернюю структуру SL Soft fabricaONE.AI помогла региональному оператору по обращению с отходами «Хартия» автоматизировать процесс определения территориальной подсудности адресов абонентов в Московской области. Решение построено на платформе интеллектуальной автоматизации Robin и уже переведено из пилота в промышленную эксплуатацию.

Какую проблему решали

До автоматизации сотрудники «Хартии» определяли, к какому судебному участку относится тот или иной адрес, вручную — с помощью государственной автоматизированной системы «Правосудие» и ряда дополнительных источников. При большом количестве адресов, которые нужно обработать (а у регионального оператора по обращению с отходами их типично тысячи), такой процесс занимал много рабочего времени и требовал постоянного внимания к деталям.

Как работает робот Robin

  • Система принимает на входе список адресов абонентов
  • Автоматически определяет судебный участок для каждого адреса и формирует итоговый файл
  • Если по адресу не удаётся найти данные в одном из источников, робот последовательно проверяет дополнительные атрибуты адреса — это повышает вероятность получить корректный результат даже при неполных или нестандартно оформленных данных

Результаты пилота

На тестовой выборке из 1000 адресов решение корректно определило судебный участок в 78% случаев — при целевом показателе для проекта в 75%. Результат позволил перевести автоматизацию из пилотной стадии в промышленную эксплуатацию.

Почему это важнее, чем кажется

Задача определения подсудности — частный, но показательный пример того, как интеллектуальная автоматизация проникает в рутинные юридические и операционные процессы компаний, напрямую не связанных с ИТ. Для операторов с массовой клиентской базой (ЖКХ, вывоз мусора, страхование, микрофинансы) подобные процессы — скрытая, но весьма ресурсоёмкая статья затрат, и их перевод на автоматизированные платформы напрямую снижает нагрузку на юридические и расчётные подразделения.

Контекст: рынок RPA и интеллектуальной автоматизации в России

Платформы класса RPA (robotic process automation) и интеллектуальной автоматизации документооборота развиваются в России несколько лет, но спрос на них вырос заметнее после ухода ряда иностранных вендоров корпоративного ПО. Решения такого типа обычно позиционируются не как замена юристов или операторов, а как инструмент, который берёт на себя повторяющиеся операции с данными, оставляя человеку работу со сложными или нестандартными случаями.

Что дальше

В материале не раскрываются ни стоимость проекта, ни сроки его масштабирования на другие регионы присутствия «Хартии», однако сам факт перехода решения в промышленную эксплуатацию говорит о том, что компания рассматривает платформу Robin как постоянный инструмент, а не разовый эксперимент.

Итог: Кейс показывает, как платформы интеллектуальной автоматизации постепенно охватывают узкоспециализированные юридические и операционные задачи за пределами классических отраслей-пионеров автоматизации — банков и телекома. Для рынка это сигнал роста спроса на гибкие low-code/AI-платформы, способные работать с неполными и разнородными данными, а не только с идеально структурированной информацией.

Читайте также: