SmartDocs от МТС с помощью ИИ повысил эффективность обработки документов

SmartDocs от МТС с помощью ИИ повысил эффективность обработки документов

SmartDocs от МТС с помощью ИИ повысил эффективность обработки документов

Специалисты МТС запустили новый сервис — SmartDocs, который должен повысить эффективность внутренних процессов оператора в десятки раз. Теперь в обработке корпоративных документов будет принимать участие искусственный интеллект (ИИ).

SmartDocs может распознавать и классифицировать тексты, документы, а также извлекать технические параметры и выделять суть из большого объёма данных. Подготовить короткую сводку по документу и переписать текст — всё это тоже по силам новому сервису.

Помимо этого, МТС также тестирует функциональность, позволяющую выравнивать стили, автоматически заносить теги и анализировать тональность текста.

По словам оператора связи, точность распознавания изображений, рукописного, машинописного и печатного текстов у SmartDocs достигает 95%. Такие показатели минимизируют вероятность ошибки.

Только за I квартал 2024 Года более 2,5 млн документов были обработаны с применением SmartDocs. Впервые решение использовали в МТС для классификации и извлечения продуктовых характеристик тендерной документации, в результате чего трудоемкость обработки данного типа документов сократилась более чем в два раза.

С начала 2024-го SmartDocs применяется в МТС для автоматического учета ключевых параметров при обработке договоров. Это позволило сократить длительность цикла закупки в среднем на 10 дней. До конца 2024 г. тысячи сотрудников МТС будут использовать сервис в ежедневной работе.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru