Research-grade legal AI infrastructure
OCR / CVRetrievalRules engineDecision support

Гибридные системы анализа юридических документов

Разрабатываем AI-системы, которые объединяют распознавание документов, retrieval-подходы, юридический контекст и формальные правила для поддержки анализа, проверки соответствия и снижения риска.

Document perception
OCR, layout parsing, подписи, печати, структуры и сущности.
Reasoning layer
Retrieval, нормы, правила, сопоставление контекста и объяснимый вывод.
Practical output
Риски, рекомендации, шаблоны и support для принятия решений.
System mapinput → reasoning → output
INPUTREASONINGOUTPUTOCRLayout ParsingStamp / SignatureEntities / ClausesRetrieval LayerRules EngineNeuro-Symbolic CoreRisk ReasoningRisk FlagsCompliance CheckTemplate Draft
Layer APerception
Layer BReasoning
Layer COutput
Система

Слой восприятия документа

Text
Stamp
Signature
Layout
Scheme
Entity

OCR и CV извлекают текстовые и визуальные сигналы, которые затем используются как структурированное основание для дальнейшего reasoning.

Reasoning

Нейро‑символический слой

Норма
Контекст
Прецедент
Риск
Проверка
Рекомендация
RAG
Vector DB
Rules Engine

Retrieval, формальные правила и доменный юридический контекст объединяются в одну систему объяснимой поддержки решений.

Методология

Как мы доказываем качество и полезность результата

Evaluation
Quality Metrics

Оцениваем не только корректность извлечения, но и полезность результата для практической юридической работы.

Validation
Rule Consistency

Проверяем соответствие вывода правилам, структуре документа и предметному контексту.

Explainability
Decision Traceability

Строим вывод так, чтобы можно было показать, какие сигналы и источники повлияли на решение.

Extraction Quality
Retrieval Relevance
Rule Match
Actionable Output
Research note

Для retrieval‑слоя и систем генерации используем измеримый подход: оценка релевантности, полезности ответа и влияния результата на задачу пользователя.

Пайплайн

Симметричная схема обработки

01
Источники
Сканы, договоры, регламенты, приложения
02
Extraction Layer
OCR, CV, layout parsing, выделение сущностей
03
Reasoning Layer
RAG, rules, legal context, risk analysis
04
Validated Output
Риски, шаблоны, выводы и decision support
Применение

Матрица сценариев использования

СценарийOCR / CVRAG / ContextRulesРезультат
Юридический анализДаДаДаРиски и рекомендации
Комплаенс-проверкаДаДаДаКонтроль соответствия
Генерация шаблоновЧастичноДаДаЧерновик документа
Документооборот МСПДаДаЧастичноУскорение рутинных операций
Юридические процессы
Юридические процессы

Анализ формулировок, выявление рисков, генерация шаблонов и support для юристов.

OCR + CV
OCR + CV

Печати, подписи, layout, схемы и документные сигналы как часть reasoning‑цепочки.

Нормативный контекст
Нормативный контекст

Судебная практика, правовые нормы и retrieval‑слой для осмысленного результата.

Архитектура

Схема модулей системы

Sources
Сканы
Договоры
Приложения
Нормативы
Extraction
OCR
Computer Vision
Entity Parsing
Layout Analysis
Reasoning
RAG
Vector DB
Rules Engine
Neuro‑Symbolic Layer
Output
Риски
Подсказки
Шаблоны
Decision Support
Доверие

Основания и подтверждения

Резидент Инновационного центра «Сколково»

Подтверждение научной новизны и технологического потенциала.

Статус Малой технологической компании

Включение в реестр Минэкономразвития РФ.

Публикации и свидетельства
Публикации
Свидетельства
Команда

Междисциплинарная экспертиза

Рязанова Галина

Рязанова Галина

Генеральный директор

Проектное управление, развитие компании и коммерциализация решений.

Краснокутский Денис

Краснокутский Денис

AI/ML, RAG, аналитические системы

Построение аналитических систем и автоматизация бизнес‑процессов.

Шадрин Виталий

Шадрин Виталий

Безопасность и compliance

Кадровые технологии, госструктуры и персональные данные.

Батищев Денис

Батищев Денис

Computer Vision, Deep Learning

CV‑пайплайны, исследования и методология НИОКР.

Нигматулина Юлия

Нигматулина Юлия

Юридическое сопровождение

Правовые вопросы и взаимодействие с государственными структурами.

Тома Альберт

Тома Альберт

Технический директор

AI/ML, Python, PostgreSQL, инженерная архитектура решений.

Дорошко Виталий

Дорошко Виталий

Разработка программных модулей

СУБД, SQL, Python, C++, C#, прикладные системы.

Гавриленко Ольга

Гавриленко Ольга

Коммуникации и контент

Внешние коммуникации, тексты и представление проектов.

Махонина Дарья

Махонина Дарья

Дизайн

Презентации, рекламные материалы и визуальные коммуникации.

Пилотный проект

Начнём с конкретного документа, процесса или комплаенс‑задачи

Соберём пилот вокруг анализа договоров, проверки соответствия, документооборота или подготовки шаблонов с измеримым результатом.