VLM и IDP – соперники или союзники в обработке документов
Автор: Иван Волков, директор по продуктам Content AI
В последние годы искусственный интеллект кардинально изменил привычные представления о возможностях автоматизации. В сфере интеллектуальной обработки документов на смену жестким шаблонам и технологиям оптического распознавания символов (OCR) пришли мультимодальные модели (VLM), способные «понимать» не только текст, но и изображения, а также структуру документа и его контекст. VLM действительно впечатляют: они могут интерпретировать сложные таблицы, видеть логические связи между полями, находить в тексте ответы на вопросы пользователей. Однако, несмотря на всю мощь этих технологий, преждевременно говорить о том, что они вытеснят классические IDP-системы (Intelligent Document Processing). Наоборот, именно сейчас становится очевидно, что реальная ценность лежит не в выборе одной из сторон, а в их интеграции.
Практические исследования, проведенные экспертами Content AI на большом количестве документов разных типов – от паспортов и водительских удостоверений до бухгалтерских счетов, товарных накладных и УПД – показывают любопытную картину. С одной стороны, VLM демонстрируют впечатляющие результаты по метрике PassThroughRate – способности выдавать полностью корректный результат по всем полям документа. В этом плане они опережают традиционные IDP-решения, поскольку умеют компенсировать недостатки изображения за счет глобального контекста: если символ размыт или обрезан, модель может «додумать» его на основе логики документа и статистических паттернов. Это особенно ценно при работе с плохо отсканированными или нестандартными форматами, где классические системы часто спотыкаются. При этом, с другой стороны, именно эта способность «додумывать» оборачивается серьезным риском при практическом использовании: VLM склонны к галлюцинациям и могут подставлять правдоподобные, но ошибочные значения. В бизнес-среде, где каждая цифра в счете или дата в договоре имеет юридические и финансовые последствия, такая «творческая интерпретация» может оказаться дороже любой ручной корректировки.
Если же взглянуть на задачу не только с точки зрения точности распознавания, но и с позиций экономической эффективности, картина становится еще яснее. Классические IDP-платформы, заточенные на работу со структурированными типами документов, работают быстро, предсказуемо и дешево. Они не требуют дорогих GPU-кластеров, легко масштабируются на CPU-инфраструктуре и обеспечивают стабильные результаты при обработке большого потока документов – более миллиона в месяц. VLM же пока остаются ресурсоемкими и медленными в промышленном масштабе. Обработка одного документа может занимать десятки секунд, а для параллельной обработки требуется дорогостоящее «железо», что делает их применение экономически нецелесообразным для массовых рутинных операций.
Тем не менее, отрицать потенциал VLM было бы столь же ошибочно, как и абсолютизировать их возможности. Их истинная сила – не в замене существующих решений, а в их усилении. Представим гибридную архитектуру: на первом этапе документ проходит через проверенную IDP-систему, которая быстро и точно извлекает структурированные данные. На втором этапе VLM включается как «интеллектуальный контроллер» и проверяет логическую согласованность полей, восстанавливает пропущенные значения, верифицирует данные и помогает обрабатывать исключения, которые не укладываются в шаблоны. Такой подход сочетает лучшее от двух миров: скорость, надежность и экономическую эффективность IDP с гибкостью, адаптивностью и контекстным пониманием VLM.
Ценность технологий определяется тем, как они решают реальные бизнес-задачи. И в этом смысле победит не тот, кто поставит на одну технологию, а тот, кто научится грамотно комбинировать их, создавая системы, которые одновременно точны, быстры, масштабируемы и умны. Именно такой путь – интеграции, а не замещения – открывает перед бизнесом новые горизонты автоматизации без компромиссов.
