В сервисе Docsvision AI теперь доступны опция маскировки чувствительных данных, логирование запросов к LLM-моделям и программный интерфейс (API)
Сервис интеллектуальной обработки документов Docsvision AI позволяет использовать возможности генеративного ИИ в решениях на базе СЭД/ECM-платформы Docsvision.
Опция маскировки, реализованная в новой версии, позволяет заменять чувствительные для бизнеса данные на технические плейсхолдеры при отправке запроса в облачную LLM-модель. Получив ответ от нейросети, сервис восстанавливает исходные значения. Таким образом, процессы защиты данных не влияют на удобство работы пользователей.
Правила маскировки данных настраиваются под различные виды документов и требования ИБ в конкретной организации при помощи low-code инструментов Docsvision. Маскировку можно задавать по регулярным выражениям (реквизиты, паспортные данные), по типам сущностей (адреса, организации, имена) и по спискам слов.
«Внедрение корпоративного ИИ нередко сдерживают такие факторы, как высокая стоимость инфраструктуры при работе с локальной LLM-моделью и вопросы информационной безопасности при использовании облачных LLM-моделей. Маскировка данных способна решить обе эти проблемы: можно работать с облачной моделью и при этом не выводить за контур организации чувствительную для бизнеса информацию», — отмечает Алексей Рождественский, эксперт по продукту «ДоксВижн».
Новая версия Docsvision AI также сохраняет в карточке документа историю запросов к LLM-моделям, что расширяет возможности для контроля и защиты корпоративной ИТ-инфраструктуры.
Программный интерфейс, реализованный в Docsvision AI 3.0, позволяет использовать ИИ-функции не только из карточки документа, но и внутри прикладных сценариев, маршрутов согласования, интеграций с другими корпоративными приложениями.
Сервис Docsvision AI был впервые представлен в 2025 году и сегодня предлагает 10 сценариев применения ИИ, ускоряющих управление договорами, работу с задачами, организацию совещаний и делопроизводства. Сервис поддерживает различные варианты развертывания LLM-моделей, в том числе в локальной сети (on-premise) и облачное в российском контуре.
Выбор редакции
Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК
Рекомендации партнеров: