Архив Телекоммуникации · Интегрированные операторы

МТС: ИИ-классификатор маршрутизирует входящие документы в двух подразделениях

МТС внедрила ML-классификатор типа документа для маршрутизации входящих документов из ЭДО; решение работает в двух подразделениях. Входящий поток компании составляет 6–10 тыс. документов в сутки.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Россия
Год
2026
Источники
1
CB-001722
проверено 23.10.2026

/01 · ключевые результаты

  • масштаб

    6–10 тыс. документов

    входящий поток от клиентов и контрагентов

    МТС, блог компании, 28.04.2026

    ежедневно · МТС в целом, весь входящий поток документов

    данные компании

  • масштаб

    2 подразделения

    использование решения

    МТС, блог компании, 28.04.2026

    по данным на апрель 2026 года · подразделения МТС; ещё два планируются к запуску

    данные компании

оценка strategai

Оценку не приводим: в источнике нет измеренного эффекта, только объём потока и число подразделений.

МТС внедрила ML-классификатор типа документа для маршрутизации входящих документов из ЭДО; решение работает в двух подразделениях. Входящий поток компании составляет 6–10 тыс. документов в сутки.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Россия
Год
2026
Источники
1
CB-001722
проверено 23.10.2026

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-001722МТС

Бизнес

Компания
МТС
Отрасль
Телекоммуникации · Интегрированные операторы
Функция
Производство и основные операции
Задача
Интеллектуальная обработка документов

Технология

Класс AI
Классический NLP и речевые технологии
Тип решения
Собственная разработка
Данные
Реестры входящих документов за несколько предыдущих месяцев из оператора ЭДО; вручную проверенный и размеченный набор из тысяч примеров.

Внедрение

Стадия
Промышленная эксплуатация, на 28.04.2026
География
Россия

/03 · описание кейса

Бизнес-задача

В МТС ежедневно поступает от 6 до 10 тысяч входящих документов от клиентов и контрагентов, и разбирать такой поток вручную невозможно. Маршрутизация работала по фильтрам и критериям, например по имени, ИП или ООО контрагента. Эта схема не учитывала, что документы приходят файлами разных типов и форматов, часто с неинформативными именами отправителей или без метаданных. Из-за этого время от времени часть писем терялась. Команда продукта «Среда ЭДО» решила добавить к схеме тип документа как решающий критерий и направлять каждый документ нужному адресату.

Решение

Совместно с командой SmartDocs в МТС построили собственную систему маршрутизации из трёх этапов. Сервис «Среды ЭДО» следит за ящиком организации в операторе ЭДО и забирает новый документ с метаданными. Сервис классификации SmartDocs извлекает текст (при необходимости с OCR), очищает его и определяет тип документа и степень уверенности. Затем «Среда ЭДО» через брокер сообщений уведомляет всех, кто подписан на этот тип. Для промышленной эксплуатации выбрали собственный ML-классификатор. Готовые большие языковые модели тоже пробовали, но их ответы часто были неструктурированными и с ошибками. Классификатор оказался надёжнее и лучше поддавался контролю внутри контура компании.

Внедрение

Команда разработала дерево классов на основе анализа документооборота компании, взяла реестры входящих документов за несколько месяцев из оператора ЭДО, сделала черновую разметку, проверила её большой языковой моделью и передала на финальную проверку специалисту по документообороту. В отделе документооборота классификатор отбирает письма, обращения и уведомления и пересылает их в СЭД, где создаются карточка и задача регистратора. Сотрудник проверяет классификацию и регистрирует документ; ошибочные документы уходят в корзину и идут в дообучение. В апреле 2026 года решение используют два подразделения, ещё два планируется подключить.

/04 · источники и проверка

Что подтверждено

  • МТС использует ML-классификатор типа документа для маршрутизации входящих документов из оператора ЭДО; в двух подразделениях решение уже активно используют, ещё в двух его запустят в ближайшее время.
  • В МТС ежедневно поступает от 6 до 10 тысяч входящих документов от клиентов и контрагентов.
  • Человек остаётся в контуре: сотрудник проверяет автоматическую классификацию и регистрирует документ, а ошибки идут в дообучение модели.

Ограничения

  • От 6 до 10 тысяч документов в день описывают весь входящий поток МТС; доля документов, которые проходят через классификатор, в источнике не указана.
  • Источник не приводит точность классификации, долю ошибок, сэкономленное время или число потерянных писем до и после внедрения.
  • Решение работает в двух подразделениях; охват остальных подразделений МТС не заявлен.
  1. [1] МТС

    Интеллектуальная маршрутизация входящих документов: как мы наняли ИИ в диспетчеры документооборота

    компания · 28.04.2026

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-001722 · Версия 1 · 23.10.2026 · /c/CB-001722/