OCR pro nemovitosti: extrakce podmínek z nájemních smluv

Bottle neck abstrakce nájemní smlouvy

Ruční abstrakce nájemní smlouvy trvá 4 az 8 hodin na dokument a pri outsourcingu stoji stovky dolaru, presto stale produkuje podstatne chyby priblizne v 10 % abstrakci. Pro společnost v oblasti nemovitosti spravující portfolio 200 nemovitosti je to 800 az 1 600 hodin kvalifikovane prace jen pro extrahovani klíčových podmínek ze stávajících nájemních smluv. A kdykoli je nájemní smlouva obnovena, zmenena nebo prevzata, proces začíná znova.

Proč základní OCR nestaci pro nájemní smlouvy

Základní OCR text. Nechápe ho. Když nájemní smlouva říká "Zakladni nájem: 50 000 EUR/mesic", základní OCR zachytí textový řetězec, ale nemůže odlišit tuto castku od poplatku CAM, kauce nebo pokuty zminene jinde ve stejném dokumentu. Záleží na kontextu a kontext je presne to, co AI klasifikace přidává k surovému OCR vystupu.

Výzvy OCR nájemní smlouvy v reálném svete:

• Nekvalitní skeny: zvláště legacy smlouvy z nabytých portfolii, casto neklikrat fotokopiovane
• Castecne ručně psane: výše najmu, data a strany vyplnene ručně na předem tistennych formuláře
• Žádná konsistentní struktura: kazdy pronajimatele, kazda právní firma, kazda jurisdikce používá jiny vzor
• Vicestranove komplexity: dodatky, přílohy a vedlejší dopisy pripojene k původní nájemní smlouvě

Co AI extrakce prineseri

OCR na bazi AI nejenom čte nájemní smlouvy: chápe její strukturu a extrahuje strukturovana data:

• Strany: jména a údaje pronajematele, nájemníka, rucitele
• Finanční podmínky: základní nájem, poplatky CAM, miry eskalace, kauce
• Klicova data: začátek a konec najmu, data kontroly najmu, data klauzuli pro ukonceni
• Speciální ustanoveni: moznosti obnovy, prava k postoupeni, klauzule o exkluzivitě