На работе одним из постоянных и важных процессов является проверка чеков на подлинность. Их поток достаточно большой (порядка нескольких сотен каждый день) и при этом каждый документ разбирается вручную - это может занимать до нескольких минут на один файл. На дистанции получается достаточно много. К тому же ручная проверка это медленно, дорого, и зачастую с ошибками из-за усталости аналитиков.
| # | Наименование новости | Тональность | Информативность | Дата публикации |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Извлечение и обработка требований из документов с помощью NLP-инструментов | 0 | 7.9 | 15-05-2026 |
| 2 | Как мы отдали искусственный интеллект в «рабство» бухгалтерии и что из этого вышло | 0 | 8.42 | 10-08-2026 |
| 3 | Как я уместил весь MLOps-пайплайн в 10 строк | 0 | 13.76 | 11-04-2026 |
| 4 | Как я автоматизировал юридическую рутину | 0 | 11.8 | 09-03-2026 |
| 5 | Выделение одного значащего признака из набора данных с помощью машинного обучения. Используется Apache Spark | 0 | 6.55 | 19-05-2026 |
| 6 | Как я парсил банковские платёжки всех российских банков на Python: история боли, костылей и XML-матрёшек | 0 | 15.03 | 23-04-2026 |
| 7 | Менеджер ML-экспериментов. Что это и как он нас выручает | 0 | 5.95 | 01-03-2026 |
| 8 | Поставил счётчик на каждый звонок голосового ИИ-агента: 13 сценариев экзамена и себестоимость до копейки | 0 | 9.78 | 10-08-2026 |
| 9 | Как мы описали 15 000 таблиц за полгода вместо 500 за год — и перестали писать документацию руками | 0 | 9.77 | 29-07-2026 |