Сколково РезидентLegal AI infrastructure
OCR / CVNeuro-SymbolicRetrieval

Гибридный анализ
юридических данных

НПП «НЕЙРОСФЕРА» разрабатывает интеллектуальные системы, объединяющие нейросетевое извлечение (OCR) и символьные правила для точной правовой оценки документов.

МТК
Status: Active Process
Обработано док-в
45 200
RAG Accuracy
98.5%
Выявлено рисков
1 240
Rules Passed
99.1%
Input Perception
OCR / Layout
Reasoning Layer
Rules + Legal Context
Decision Support
Risk Output
Платформа

Анализ формы и содержания

Нейро‑символическая валидация

Правовая нормаКонтекстПрецедентыРиск-факторыRAGVector DBRules Engine

Извлеченные данные прогоняются через алгоритмические правила и сопоставляются с правовым контекстом. Система обосновывает каждый найденный риск ссылкой на норму.

Document Perception (CV)

Распознавание текстаДетекция печатейВалидация подписейПарсинг таблицСтруктура договора

Визуальные модели (CV) анализируют физическую структуру документа, выделяя не только текст, но и юридически значимые графические артефакты.

Science-driven

Доказательная база качества

Evaluation

Метрики качества

Строгое измерение точности извлечения и релевантности RAG-выдачи для практической юридической работы.

Consistency

Соответствие правилам

Прямое сопоставление машинного вывода с формализованными бизнес-правилами компании и структурой документа.

Explainability

Прослеживаемость решений

Строим вывод так, чтобы юрист всегда видел, на основании какого пункта или нормы нейросеть сделала вывод.

Extraction QualityRetrieval RelevanceRule MatchActionable Output
Research note:Для retrieval‑слоя и систем генерации используем измеримый подход: оценка релевантности и влияния результата.
Инфраструктура

Архитектура обработки

Пайплайн выстроен так, чтобы минимизировать галлюцинации LLM за счет жесткого контроля на этапе извлечения и применения символьных правил (Rules Engine).

Extraction Layer

OCR • Computer Vision • Entity Parsing

Reasoning Layer

RAG • Vector DB • Neuro‑Symbolic Logic

Output Layer

Риски • Отчеты • Генерация шаблонов
01

Источники

Сканы, договоры, приложения

02

Perception

Распознавание структуры и фактов

03

Validation

Проверка по базам и правилам

04

Result

Обоснованный юридический ответ

Применение

Матрица сценариев

ПроцессМодуль OCR/CVМодуль RAGRules EngineБизнес-ценность
Анализ контрагентовДаДаДаСнижение финансовых рисков
Проверка договоровДаДаДаАвтоматизация комплаенса
Генерация исковЧастичноДаДаПодготовка черновика за секунды
Маршрутизация почтыДаДаНетУскорение документооборота
Интеграции

Технологические партнеры

Команда

Экспертиза на стыке IT и права

Галина Рязанова

Галина Рязанова

CEO

Проектное управление, развитие компании и коммерциализация AI-решений.

Денис Краснокутский

Денис Краснокутский

AI/ML Architect

CEO "ООО "НПП "Интеллектуальные системы Краснокутского". Построение систем RAG, OCR/CV и автоматизация сложных бизнес‑процессов, аспирант ЮУ (ИУБиП).

Шадрин Виталий

Шадрин Виталий

Security & Compliance

Заместитель гендиректора по безопасности ОАО ПКП ИРИС. Кадровые технологии, госструктуры и персональные данные.

Денис Батищев

Денис Батищев

Computer Vision Lead

Директор ЧПОУ ДИ ЮУ (ИУБиП). CV‑пайплайны, глубокое обучение, исследования и методология НИОКР, аспирант ЮУ (ИУБиП).

Альберт Тома

Альберт Тома

CTO

Python, PostgreSQL, инженерная архитектура и проектирование баз данных.

Юлия Нигматулина

Юлия Нигматулина

Legal Lead

Обеспечение правового контекста моделей и юридическое сопровождение.

Виталий Дорошко

Виталий Дорошко

Software Engineer

Разработка прикладных систем, СУБД, SQL, C++, C#.

Ольга Гавриленко

Ольга Гавриленко

Communications

Внешние коммуникации, работа с контентом и представление проектов.

Дарья Махонина

Дарья Махонина

Design Lead

Визуальные коммуникации, дизайн презентаций и интерфейсов.

Винникова Кира

Винникова Кира

Research

Рыночные исследования, подготовка мероприятий, проверка гипотез и построение прототипов. Тьютор центра беспилотных технологий "Вектор взлета"

Интеграция

Запросите пилотный проект

Мы берем в работу ваши реальные контракты или комплаенс-задачи, настраиваем пайплайн распознавания и правил, и показываем измеримый бизнес-результат до полномасштабного внедрения.