Digital Sector и заказчик из ИТ-инфраструктуры: ИИ-агент анализа договоров в закрытом контуре заказчика, в тестировании интегратора высвобождено 20% времени команды

Что сделали и что получили

• До внедрения юристы вручную сверяли реквизиты и условия договоров на поставку оборудования и работы, искали противоречия.
• Агент выполняет последовательность операций, а не один ответ на запрос.
• Публикация 31 августа 2026 года.

Источник

Числа принадлежат организации из источника и приведены без пересчета: Цифровые платформы, кейс №3661, 2 сентября 2026. Тип данных: карточка каталога проектов. Числа сверены с источником 30 сентября 2026. Организация из кейса не наш клиент, результат не обещание для вашей компании.

Похожие кейсы

• Кейс рынка · Россия

  VK Tech две модели уместились в 22,4 ГБ из 24 ГБ видеопамяти при контексте 65 536 токенов

  Команда собрала локального ИИ-агента в закрытом контуре на связке Ollama и агентной обвязки на арендованном GPU-сервере с картой NVIDIA A30 на 24 ГБ. Модели: gpt-oss 20b (13 ГБ) для текста и инструментов и qwen3-vl 8b (6,1 ГБ) для изображений; вместе с KV-кэшем на контекст 65 536 токенов занято 22,4 ГБ.

  ИТ-компании

  2 сентября 2026 · источник: platforms.su

  Читать кейс
• Кейс рынка · Россия

  ЛАНИТ сбор требований в 4 раза быстрее, время поиска документов на 66% меньше на платформе локальных LLM

  Группа разработала платформу для локального развертывания больших языковых моделей на инфраструктуре заказчика: чат и сложные конвейеры обработки документов, аудио и изображений. Дочерняя компания создала собственную модель, дообученную на русскоязычных данных, и пилотирует ее в CRM-, SRM- и HRM-проектах и корпоративных чат-ботах.

  ИТ-компании

  источник: platforms.su

  Читать кейс
• Кейс рынка · Россия

  ИТ-холдинг Т1 согласование договоров за 3 дня вместо двух недель, затраты на сравнение документов ниже на 40%

  Юридический департамент холдинга, более 70 юристов, больше года обучал собственную языковую модель на юридических данных компании. Согласование договоров сократилось с двух недель до трех дней, сравнение двух версий документа выполняется в пять раз быстрее, чем вручную.

  ИТ-компании

  источник: platforms.su

  Читать кейс
• Кейс рынка · Россия

  Т-Технологии ИИ-ассистент для задач с деньгами на собственных моделях Gen-T, бета с 20 июля 2026

  Группа разработала ИИ-ассистента для задач, связанных с деньгами и покупками, на собственных больших языковых моделях семейства Gen-T. Чтобы избежать выдумок, система опирается на верифицированные источники данных, а не только на знания модели. Бета представлена 20 июля 2026 года, полноценный запуск запланирован на осень.

  Банки и финансы

  2 сентября 2026 · источник: platforms.su

  Читать кейс
• Кейс рынка · Россия

  Фаберлик нейросетевой поиск по каталогу на локальной модели Qwen и арендованных GPU

  Производитель косметики заменил классический поиск по каталогу нейросетевым: локальная языковая модель Qwen и векторный семантический поиск развернуты на GPU-инфраструктуре российского облака. Модель работает внутри контролируемой инфраструктуры, данные не передаются во внешние сервисы, затраты на обработку запросов под контролем.

  Ритейл и производство

  2 сентября 2026 · источник: platforms.su

  Читать кейс

Цены и замеры в разделе проверены 29.09.2026 по источникам внизу страниц. Мы собираем ИИ-агентов на облачных и локальных моделях и не продаем железо. Расчеты оценочные, юридические выводы по 152-ФЗ и 243-ФЗ дает ваш юрист.