elDoc vs Microsoft Copilot vs Google Gemini: Agentic RAG для корпоративних документів

Пробудження GenAI та ризики, які воно несе

Із появою таких інструментів, як ChatGPT, компанії з різних галузей швидко усвідомили потенціал генеративного штучного інтелекту. Те, що починалося як цікавість, швидко переросло у практичне впровадження:

• Команди почали використовувати ШІ для підготовки документів
• Аналітики отримали можливість працювати з даними за допомогою запитів природною мовою
• Операційні підрозділи почали досліджувати можливості автоматизації

Цінність таких рішень була беззаперечною.

Водночас беззаперечними виявилися й ризики.

«Споживчі рішення на базі ШІ створювалися для зручності, а не для забезпечення відповідності нормативним вимогам, належного управління чи контролю».

Організації, які намагалися інтегрувати публічні AI-рішення у внутрішні бізнес-процеси, зіткнулися із серйозними викликами:

• Ризик розкриття конфіденційних даних
• Відсутність можливостей для аудиту
• Відсутність контролю над тим, як інформація отримується та поєднується
• Невизначеність щодо відповідності регуляторним вимогам

Це змусило організації переглянути стратегію.

Перехід до корпоративного ШІ: Copilot і Gemini

Щоб усунути ці ризики, компанії звернулися до корпоративних AI-рішень, таких як:

• Microsoft Copilot
• Google Cloud Gemini

Ці платформи обіцяли:

• Безпечнішу інтеграцію з корпоративними екосистемами
• Кращу відповідність внутрішнім моделям доступу та правам користувачів
• Масштабовані можливості ШІ в межах надійних корпоративних середовищ

І вони справді принесли відчутні покращення. Проте не без обмежень.

Приховані обмеження Copilot і Gemini в реальних корпоративних середовищах

«Copilot і Gemini є чудовими помічниками. Проте діяльність підприємств не ґрунтується лише на допомозі. Вона базується на контрольованих наскрізних процесах».

Хоча такі інструменти, як Microsoft Copilot і Google Cloud Gemini, довели свою цінність як засоби підвищення особистої продуктивності, їхні обмеження стають очевидними під час впровадження у великих організаціях зі складною структурою.

1. Фрагментовані корпоративні дані: реальність, з якою стикаються Copilot і Gemini

У реальних організаціях:

• Дані розподілені між різними підрозділами (HR, юридичний відділ, фінанси, операційна діяльність)
• Системи функціонують відокремлено одна від одної (ERP, CRM, системи управління документами)
• Інформація існує в різних форматах і структурах

Зокрема:

• Структуровані бази даних
• Електронні листи та внутрішні комунікації
• PDF-файли та договори
• Скановані документи (особливо поширені в банківській сфері, страхових компаніях і державних установах)

«Корпоративні знання не зосереджені в одному місці й майже ніколи не існують в одному форматі».

Навіть коли Copilot інтегрований з такими платформами, як SharePoint:

• Він переважно працює з проіндексованими, придатними для читання та сучасними форматами даних
• Йому складно ефективно працювати зі сканами низької якості, архівними даними застарілих систем і неструктурованими файлами
• Якість OCR і глибина семантичного розуміння документів часто залишаються нестабільними

Обмеження SharePoint

Навіть при використанні таких платформ, як Microsoft SharePoint з інтеграцією Copilot, існує критично важливе обмеження:

«Відсутній готовий до використання, глибоко інтегрований OCR-рівень на базі ШІ, який забезпечує повне семантичне розуміння сканованих документів».

Хоча базові можливості OCR можуть бути доступними в межах ширшої екосистеми, вони:

• Не інтегровані належним чином у шар логічного мислення ШІ
• Не оптимізовані для високоточного розуміння корпоративних документів
• Не є достатніми для складних сценаріїв використання, таких як:
  • Витягування умов і положень договорів
  • Перевірка відповідності регуляторним вимогам
  • Порівняння інформації між різними документами
  • Інтелектуальна обробка документів у великих масштабах

Який результат?

«Відповіді ШІ виглядають повними, але насправді такими не є».

Це призводить до таких наслідків:

• Пропуск критично важливих положень у договорах
• Ігнорування архівних записів і даних застарілих систем
• Втрата з поля зору даних, важливих для забезпечення відповідності нормативним вимогам

А зрештою до:

Хибної впевненості в неповних відповідях

Прихована ціна: створення відсутнього рівня

Щоб зробити скановані та неструктуровані документи справді придатними для використання ШІ, компаніям часто доводиться:

• Впроваджувати зовнішні OCR-рішення
• Створювати індивідуальні конвеєри обробки даних
• Інтегрувати численні сервіси в межах своєї ІТ-архітектури
• Нормалізувати та структурувати витягнуті дані

Це призводить до:

• Додаткового ускладнення інфраструктури
• Зростання витрат на інструменти, обчислювальні ресурси та ліцензування
• Залежності від вузькоспеціалізованих фахівців (AI-інженерів і дата-інженерів)
• Постійної потреби в супроводі та оптимізації рішень

«Те, що на перший погляд виглядає як середовище, готове до використання ШІ, на практиці часто потребує значних інженерних зусиль за лаштунками, щоб дійсно працювати».

2. Ризик хибних відповідей у Copilot і Gemini

Оскільки копілоти:

• Отримують лише ту інформацію, яку можуть «бачити»
• Не перевіряють повноту даних
• Не виконують перехресну перевірку по всій базі знань організації

Вони можуть генерувати:

• Переконливі резюме, у яких відсутні ключові деталі
• Рекомендації, побудовані на неповних наборах даних
• Відповіді, які виглядають правильними, але містять недостатньо фактичної інформації

«У корпоративному ШІ частково правильна відповідь може бути небезпечнішою, ніж відсутність відповіді взагалі».

У таких галузях, як банківська справа, страхування чи державний сектор, це не просто обмеження – це джерело ризиків для організації.

Прогалина в Agentic AI: чому відповіді можуть бути неповними

Такі інструменти, як Microsoft Copilot і Google Gemini, не побудовані як повноцінні платформи Agentic RAG. Хоча вони є потужними AI-помічниками, їхня робота переважно базується на моделі «запит – відповідь», а не на виконанні структурованого багатоетапного аналізу на основі корпоративної бази знань.

Це має важливі наслідки:

«Без агентного механізму міркування ШІ не може гарантувати повноту результатів, лише зручність використання».

• Вони не можуть самостійно визначити, чи були опрацьовані всі релевантні джерела даних
• Вони не перевіряють, чи є отримана інформація повною та достатньою з точки зору контексту
• Вони покладаються на дані, які легко доступні та проіндексовані, а не обов’язково на ті, що є критично важливими для завдання

Як наслідок:

• Відповіді можуть охоплювати лише частину наявних даних
• Важливі документи (особливо архівні, ізольовані в окремих системах або неструктуровані) можуть залишитися поза увагою
• Аналізу може бракувати глибини, перехресної перевірки та валідації результатів

«ШІ може надати відповідь, але не завжди повну».

3. Права доступу та контроль доступу: Copilot і Gemini погано справляються з динамічними змінами доступу

Copilot і Gemini значною мірою покладаються на наявні механізми розмежування доступу, проте не здійснюють глибокого аналізу таких змін, як:

• Зміна ролей (наприклад, переведення співробітника до іншого підрозділу)
• Негайне відкликання доступу до конфіденційної інформації
• Контекстуальна правомірність доступу до інформації

Наприклад:

• Співробітник переходить із фінансового підрозділу до операційного
• Доступ підрядника має бути негайно припинений після завершення контракту
• Керівник отримує підвищення та ширші права доступу до інформації

«У корпоративному середовищі права доступу постійно змінюються, і ШІ має враховувати ці зміни в режимі реального часу».

У зв’язку з цим виникають важливі запитання:

• Чи оновлюються права доступу миттєво для всіх взаємодій із ШІ?
• Чи не впливають попередні налаштування доступу на результати роботи системи?
• Чи здатен ШІ застосовувати обмеження з урахуванням контексту, а не лише статичних правил?

У багатьох випадках відповідь є такою:

«Права доступу формально дотримуються, але не забезпечуються інтелектуальним способом».

4. Чому взаємодії з Microsoft Copilot і Google Gemini недостатньо для потреб підприємств

Copilot і Google Gemini чудово справляються з такими завданнями:

• Узагальнення документів
• Надання відповідей на запитання
• Допомога у створенні контенту

Проте підприємствам потрібно значно більше:

Реальні бізнес-вимоги

• Процеси перевірки та погодження документів
• Перевірка відповідності внутрішнім політикам
• Порівняння договорів
• Контроль відповідності нормативним вимогам
• Процеси погодження та затвердження

Усе це є:

Багатоетапними процесами, що ґрунтуються на правилах і підлягають аудиту

Водночас Copilot та подібні рішення залишаються:

• Орієнтованими на роботу через запити
• Керованими користувачем
• Такими, що не зберігають контекст між окремими взаємодіями

Вони не здатні:

• Виконувати бізнес-процеси
• Забезпечувати виконання бізнес-логіки
• Перевіряти результати відповідно до внутрішніх політик і правил

«Чат – це лише функція. Справжня бізнес-цінність виникає завдяки виконанню процесів».

5. Copilot і Gemini: ефективні помічники, яким бракує наскрізної автоматизації процесів

Справжня цінність для підприємства досягається завдяки:

• Автоматизації процесів прийняття рішень
• Інтеграції ШІ в операційну діяльність
• Забезпеченню послідовності та узгодженості бізнес-процесів

«ШІ, який відповідає на запитання, є корисним. ШІ, який виконує дії, здатний трансформувати бізнес».

Без цього:

• ШІ залишається лише інструментом підвищення продуктивності
• Його впровадження залишається фрагментованим
• А рентабельність інвестицій (ROI) залишається обмеженою

Ключова відмінність: допомога користувачу чи виконання корпоративних процесів

Саме в цьому полягає фундаментальне обмеження:

Copilots / Gemini	Потреби підприємств
Допомагають користувачам	Виконання бізнес-процесів
Реагують на запити	Самостійне планування та виконання дій
Використовують доступні дані	Забезпечення повних і перевірених даних
Дотримуються прав доступу	Забезпечення динамічного та контекстного контролю доступу
Надають відповіді	Забезпечення результатів, придатних для аудиту

---

«Copilot і Google Gemini оптимізують роботу окремих користувачів. Підприємствам потрібні системи, які оптимізують кінцеві результати».

Чому був створений elDoc

«Справжня цінність GenAI полягає не в окремих проявах інтелекту, а в скоординованому та керованому виконанні процесів».

elDoc розроблений саме для того, щоб усунути ці прогалини.

Що відрізняє elDoc

1. Повне охоплення корпоративних знань

• Працює зі структурованими, неструктурованими та сканованими документами в межах єдиної системи
• Забезпечує, щоб жодні критично важливі дані не були втрачені в межах усієї корпоративної бази знань
• Побудований на основі Agentic RAG, що дозволяє ШІ отримувати, розуміти, перевіряти та використовувати дані для виконання дій
• Підтримує всі типи та формати документів, включно з архівними файлами застарілих систем і документами у вигляді зображень
• Усуває потребу в додаткових OCR-інструментах або складних інтеграційних конвеєрах
• Забезпечує інтелектуальне розуміння документів, включно з вилученням контексту та перехресним аналізом інформації
• Гарантує повні, точні та надійні результати для прийняття рішень
• Надає потужні API для інтеграції з корпоративними системами, такими як ERP, CRM та іншими ключовими платформами. Індексує підключені дані для їхнього аналізу та використання в Agentic RAG
• Забезпечує здатність ШІ аналізувати інформацію між різними системами, а не лише в межах окремих сховищ даних

2. Динамічний контроль доступу на основі моделі Zero Trust

• Забезпечує контроль прав доступу в режимі реального часу
• Застосовує фільтрацію з урахуванням ролей користувачів і контексту
• Миттєво адаптується до змін в організаційній структурі

3. Повне розуміння з урахуванням історії даних

• Автоматично індексує нові та оновлені версії документів, забезпечуючи постійний доступ як до актуальних, так і до попередніх даних
• Забезпечує пошук із урахуванням версій, що дозволяє отримувати коректний стан інформації на будь-який момент часу
• Підтримує аналіз із прив’язкою до часу, надаючи відповіді з урахуванням того, коли дані були актуальними
• Виходить за межі статичних відповідей, використовуючи Agentic RAG для аналізу інформації та виконання дій на основі результатів аналізу
• Інтегрується зі спеціалізованими інструментами та функціями (наприклад, для фінансових розрахунків, таких як грошові потоки), щоб результати були точними та обчисленими, а не лише сформованими на основі припущень
• Уникає припущень завдяки поєднанню отримання даних із детермінованою обробкою там, де це необхідно
• Забезпечує високу точність аналітичних завдань, особливо у фінансових, операційних процесах і сценаріях контролю відповідності
• Забезпечує рівень простежуваності всіх дій ШІ та робочих процесів, що відповідає вимогам комплаєнсу
• Веде детальні журнали аудиту взаємодій користувачів і операцій ШІ, зокрема:
  • Класифікацію документів за допомогою запитів
  • Автоматизоване заповнення та структурування документів
  • Етапи пошуку та аналізу інформації
• Підтримує повний спектр вимог щодо аудиту та корпоративного управління, забезпечуючи прозорість і підзвітність
• Забезпечує наскрізну прозорість щодо того, як були сформовані рішення та отримані результати

4. GenAI як складова конвеєра обробки документів

«Справжня цінність GenAI полягає не у взаємодії з документами через чат, а у виконанні процесів від початку до кінця».

elDoc – це не просто платформа для узагальнення інформації чи відповідей на запитання. Вона створена для роботи як частина масштабних конвеєрів обробки документів, де ШІ інтегрований у реальні бізнес-процеси.

• Обробляє великі обсяги документів у промислових масштабах, а не лише окремі файли
• Підтримує наскрізне виконання процесів: від завантаження даних до отримання кінцевого результату
• Поєднує GenAI із механізмами перевірки, верифікації та контролю на основі правил
• Застосовує правила постобробки для забезпечення відповідності результатів бізнес-вимогам і регуляторним нормам
• Інтелектуально обробляє виняткові ситуації, спрямовуючи нестандартні випадки на перевірку або ескалацію
• Виходить за межі простого витягування даних, забезпечуючи структуровані та керовані процеси обробки
• Дозволяє автоматизувати цілі бізнес-процеси, а не окремі завдання

5. Гнучкість архітектури: відсутність прив’язки до одного постачальника

«Корпоративний ШІ має адаптуватися до вашої архітектури, а не навпаки».

На відміну від тісно пов’язаних екосистем, таких як Microsoft Copilot або Google Gemini, elDoc спроєктований на принципах гнучкості та незалежності.

• Побудований як платформа, незалежна від конкретної великої мовної моделі (LLM), що дозволяє компаніям вільно обирати та змінювати моделі
• Підтримує інтеграцію з різними постачальниками LLM – публічними, приватними або локально розгорнутими
• Дає організаціям можливість використовувати власні моделі для повного контролю над даними, конфіденційністю та продуктивністю
• Усуває залежність від одного постачальника, забезпечуючи довгострокову архітектурну свободу
• Дозволяє реалізовувати гібридні AI-стратегії, поєднуючи різні моделі для різних завдань (наприклад, для оптимізації витрат або продуктивності)
• Захищає інвестиції в майбутньому завдяки сумісності з AI-моделями нового покоління
• Надає підприємствам повний контроль над тим, де і як працює ШІ – у хмарі, приватній хмарі або локальній інфраструктурі

6. Гнучкість розгортання: локальна інфраструктура, гібридне середовище або хмара

«Корпоративний ШІ має адаптуватися до регуляторних, безпекових та операційних реалій, а не нав’язувати універсальний підхід для всіх».

elDoc розроблений для безшовної інтеграції в корпоративне середовище та забезпечує повну гнучкість щодо способу і місця розгортання.

• Підтримує локальне розгортання (on-premise) для максимального контролю над даними та забезпечення відповідності вимогам
• Дозволяє розгортання у приватних хмарних середовищах відповідно до корпоративних політик безпеки
• Підтримує гібридні архітектури, що поєднують локальні системи з масштабованістю хмарних сервісів
• Адаптується до вимог щодо розміщення даних та цифрового суверенітету в різних країнах і галузях
• Забезпечує зберігання конфіденційних даних у внутрішній інфраструктурі без передачі зовнішнім сторонам
• Інтегрується з наявною корпоративною ІТ-інфраструктурою без необхідності міграції систем
• Забезпечує однаковий рівень функціональності та управління незалежно від моделі розгортання

7. Надійна основа для побудови корпоративного центру генеративного ШІ

«GenAI приносить справжню цінність тоді, коли переходить від окремих сценаріїв використання до єдиної корпоративної екосистеми можливостей».

elDoc – це не просто рішення для окремого бізнес-процесу. Платформа створена як масштабована основа для побудови центру генеративного ШІ в масштабах усього підприємства.

• Побудований на основі Agentic RAG, що забезпечує інтелектуальний багатокроковий аналіз і виконання дій у всіх процесах, пов’язаних із документами
• Розроблений із безпекою та контролем доступу як ключовими принципами, забезпечуючи безпечне й кероване масштабне впровадження ШІ
• Забезпечує гнучкість у виборі LLM, дозволяючи інтегрувати різні моделі та формувати довгострокову AI-стратегію
• Створює єдиний рівень знань, що об’єднує документи, системи та процеси між різними підрозділами
• Допомагає організаціям перейти від окремих сценаріїв використання до впровадження ШІ в масштабах усього підприємства
• Сприяє стандартизації процесів обробки документів, перевірки даних і прийняття рішень
• Масштабується від одного процесу (наприклад, обробки рахунків або KYC) до комплексної оптимізації документообігу на рівні всього підприємства
• Виконує роль центральної платформи для координації роботи ШІ між підрозділами та усунення інформаційних бар’єрів

«Шлях до корпоративного ШІ полягає не у впровадженні окремих інструментів, а у створенні систем, яким можна довіряти».

Еволюція від ChatGPT до корпоративних AI-помічників від Microsoft і Google продемонструвала можливості GenAI. Водночас вона чітко показала одну важливу річ:

Потужність без контролю не відповідає вимогам корпоративного середовища.

Чому elDoc має значення

«Справжня цінність GenAI розкривається тоді, коли він стає інтегрованою, керованою та масштабованою складовою всієї організації».

Саме для цього і створено elDoc:

• Не для фрагментованого використання ШІ
• Не для поодинокого підвищення продуктивності
• А для трансформації всього підприємства завдяки керованому інтелекту