OCR za nepremičnine: izvleček najemnih pogojev

Ozko grlo abstrakcije najemnih pogodb

Ročna abstrakcija najemne pogodbe traja 4 do 8 ur na dokument in stane več sto evrov, če jo oddamo zunanjim izvajalcem - a se vedno ustvari vsebinskih napak v približno 10 % abstraktov. Za nepremičninsko družbo, ki upravlja portfelj 200 lastnosti, je to 800 do 1.600 ur strokovnega dela samo za izvleček ključnih pogojev iz obstoječih najemnih pogodb. In vsakič, ko se najemna pogodba obnovi, dopolni ali prenese, se postopek začne znova.

Zakaj osnovni OCR ni dovolj za najemne pogodbe

Osnovni OCR prebere besedilo. A ga ne razume. Ko najemna pogodba pravi "Osnovna najemnina: 50.000 EUR/mesec", osnovni OCR zajame niz besedila - toda ne more razlikovati tega zneska od stroškov skupnih prostorov, varščine ali kazni, omenjenih drugje v istem dokumentu. Kontekst je pomemben, in kontekst je točno tisto, kar AI klasifikacija doda surovemu izhodu OCR.

Realni izzivi OCR za najemne pogodbe:

• Slaba kakovost skenov - zlasti pri podedovanih najemnih pogodbah iz pridobljenih portfeljev, pogosto večstopenjsko fotokopiranih
• Delno ročno pisanje - zneski najemnin, datumi in stranke, ročno izpolnjeni na vnaprej natisnjenih obrazcih
• Brez dosledne strukture - vsak lastnik, vsaka odvetnieka pisarna, vsaka jurisdikcija uporablja drugačno predlogo
• Vecstrankovska zapletenost - spremembe, dodatki in pripisana pisma, pripeta k izvirni najemni pogodbi

Kaj AI ekstrakcija zagotavlja

OCR na osnovi AI ne le prebere najemno pogodbo - razume njeno strukturo in ekstrahira strukturirane podatke:

• Stranke - lastnik, najemnik, garant, imena in podrobnosti
• Finančni pogoji - osnovna najemnina, stroški skupnih prostorov, stopnje eskalacije, varsCine
• Ključni datumi - začetek in iztok najemne pogodbe, datumi pregleda najemnine, datumi določb o prekinitvi
• Posebne določbe - možnosti podaljšanja, pravice do prenosa, določbe o izključnosti