Обзор клиента
Клиент работал в сфере финансовых услуг и занимался подготовкой отчетности для Комиссии по ценным бумагам и биржам США. Такие документы должны соответствовать строгим требованиям к структуре, оформлению и полноте данных, при этом формат отчетности может варьироваться в зависимости от типа документа и бизнес-задачи.
На момент начала проекта у клиента отсутствовала удобная система шаблонов для различных видов финансовой отчетности. При появлении новых или нестандартных документов специалистам приходилось вручную анализировать ранее поданные в SEC отчеты, восстанавливать их структуру, переносить релевантные разделы и формировать основу будущего документа с нуля.
- Регион: США
- Индустрия: FinTech / финансовая отчетность
- Сроки: около 2 месяцев
Задача
Клиенту требовалось сократить объем ручного анализа SEC-документов и ускорить подготовку шаблонов для будущей финансовой отчетности.
Основные задачи проекта включали:
- Анализ реальных финансовых документов, поданных в SEC
- Выявление структуры документов, ключевых разделов, полей данных и повторяющихся элементов оформления
- Формирование шаблонов отчетов на основе ранее поданных SEC-документов
- Сокращение объема ручной работы при подготовке новых форматов отчетности
- Снижение риска ошибок в структуре и оформлении документов
- Обработка объемных SEC-файлов, которые невозможно передать языковой модели одним запросом
- Формирование базовых шаблонов, которые можно было дорабатывать под конкретные отчетные задачи
Краткий обзор проекта
Компания СКЭНД разработала систему для анализа SEC-документов и автоматического формирования шаблонов финансовой отчетности на их основе. Решение разбирало документы, выделяло ключевые разделы и поля данных, определяло повторяющиеся структурные элементы и формировало шаблон, пригодный для использования при подготовке новых отчетов.
Языковая модель использовалась не для простого копирования структуры отдельного документа, а для выявления общей логики в схожих отчетах: последовательности разделов, типовых блоков, наборов полей и правил оформления. Это позволяло формировать не разовую заготовку, а переиспользуемый шаблон, который можно было адаптировать под аналогичные документы в дальнейшем.
Система была рассчитана на обработку объемных финансовых документов. Она анализировала их по частям, сохраняла целостность структуры и объединяла результаты анализа в единый итоговый шаблон.
Решение
Решение представляло собой инструмент для анализа финансовых документов и автоматизированной подготовки шаблонов отчетности.
Система загружала открытые документы SEC, выполняла их разбор по структурным блокам и выделяла повторяющиеся элементы: последовательность разделов, поля данных, таблицы и особенности оформления. На основе полученных данных формировался шаблон, который специалисты могли проверить, доработать и использовать при подготовке будущей отчетности.
ИИ применялся для восстановления логики уже поданных документов: определения структуры отчетов, выявления повторяющихся разделов, расположения ключевых данных и сохранения элементов оформления. Это позволило сократить объем ручного анализа и ускорить работу с новыми типами финансовых документов.
Для реализации решения был построен пайплайн на Python. LangChain обеспечивал связность этапов обработки — от разделения документа и извлечения структуры до подготовки данных для языковой модели и формирования итогового шаблона. Такой подход позволял обрабатывать объемные SEC-файлы по частям и собирать целостный результат.
Ключевые возможности
- Анализ финансовых документов, поданных в SEC
- Выделение структуры отчета, ключевых разделов и полей данных
- Формирование шаблонов на основе реальных финансовых документов
- Поддержка различных типов финансовой отчетности
- Обработка длинных документов по частям
- Восстановление логики уже поданных отчетов
- Сокращение ручной работы при разборе структуры документов
- Обеспечение единообразного подхода к подготовке будущей отчетности
- Снижение риска ошибок в структуре и оформлении
- Ускорение старта работы с новыми типами финансовых документов
Технологический стек
- Бэкенд: Python
- Работа с языковой моделью: LangChain
- Обработка документов: Разбор финансовых документов, выделение структуры, создание шаблонов
- Источники данных: Открытые SEC-документы
- Подход: Анализ документов с помощью LLM
Результаты
Решение упростило подготовку шаблонов финансовой отчетности. Вместо ручного анализа однотипных документов специалисты получили систему, которая автоматически выделяла структуру отчетов, ключевые разделы и поля данных и формировала основу для будущих документов.
Система ускорила работу с новыми типами отчетности, обеспечила единообразие шаблонов и снизила вероятность ошибок при подготовке финансовых документов.
В результате клиент получил:
- Автоматическое создание шаблонов на основе реальных SEC-документов
- Снижение риска ошибок при подготовке новых финансовых отчетов
- Сокращение ручной работы при разборе структуры отчетов
- Единый формат будущих финансовых документов
- Быстрый старт при подготовке новых типов отчетности
- Снижение количества ошибок в структуре и оформлении
- Базу для дальнейшей автоматизации финансовой отчетности