KeptStore — платформа ИИ-агентов для автоматизации корпоративных задач (аудит и консалтинг)

14 января 2026 года Kept запустила KeptStore — платформу ИИ-агентов для автоматизации корпоративных задач в области бухгалтерии, финансов, закупок и документооборота. Платформа позиционируется как инструмент совместной работы консультанта и клиента, позволяющий внедрять ИИ с минимальным изменением ИТ-ландшафта.

Первая серия ИИ-агентов на платформе (для бухгалтеров, финансистов, экономистов, специалистов по закупкам):

1. «Помощник казначея» — анализирует договоры и первичные учётные документы, определяет крайние даты оплаты, формирует данные для платёжного календаря
2. «Интеллектуальный OCR» — распознаёт документы в любом формате (PDF, сканы, изображения), извлекает ключевые метаданные из договоров, передаёт данные другим агентам платформы
3. Сортировщик документов — автоматически классифицирует входящие документы, извлекает метаданные, осуществляет контроль сверки
4. Агент закупок (капитальное строительство) — работа с документооборотом в области CAPEX-закупок

Технология: ИИ-агенты построены на open-source-моделях LLM и VLM, развёртываемых на защищённых серверах Kept — данные пользователей не покидают доверенную среду.

Бизнес-модель: компании могут: • Использовать готовые агенты • Тестировать ИИ-гипотезы без капитальных вложений • Создавать собственные агенты совместно со специалистами Kept • Монетизировать разработки на платформе

Корпоративные финансовые департаменты тратят значительные трудозатраты на рутинные операции: сортировку и распознавание документов, сверку данных, составление платёжных календарей. Традиционные RPA-системы требуют дорогостоящей интеграции. Зарубежные AI-платформы недоступны или создают риски конфиденциальности.

• Сократить трудозатраты на документооборот и рутинные финансовые операции

• Внедрить ИИ без реинжиниринга существующих бизнес-процессов и ИТ-ландшафта

• Обеспечить конфиденциальность данных: all-on-premises архитектура

• Дать компаниям инструмент для проверки ИИ-гипотез с минимальными вложениями

• Финансы

• Конкретные ROI-показатели клиентов не раскрыты на момент запуска

• Позиционирование: сокращение трудозатрат или документооборота, высвобождение финансовых ресурсов без капитальных вложений Время

• Автоматическая сортировка и OCR-распознавание документов — секунды вместо часов ручной обработки

• Составление платёжного календаря: автоматически из договоров и первичных документов Качество и эффективность

• Сверка данных и контроль передачи в системы учёта и документооборота — без ручных ошибок

• Агенты сравнивают данные, делают выводы и передают команды в корпоративные системы (ERP, СЭД) Нагрузка и масштаб

• Целевая аудитория: средний и крупный корпоративный сегмент

• Первичный фокус: бухгалтеры, финансисты, экономисты, специалисты по закупкам (капитальное строительство), контролёры Надёжность

• On-premises архитектура: ИИ-агенты работают на серверах Kept или клиента

• Данные пользователей не передаются на внешние серверы Импортозамещение и compliance

• Open-source LLM и VLM — независимость от поставщиков иностранных проприетарных моделей (OpenAI, Microsoft, Google)

• Локальное развёртывание соответствует требованиям 152-ФЗ и отраслевым стандартам ИБ

• Замена зарубежных enterprise AI-платформ (Microsoft 365 Copilot, Kofax, ABBYY западной версии) Качественный эффект: Kept создал первую в российской аудиторско-консалтинговой отрасли open-source LLM-платформу для автоматизации финансового документооборота, доступную как SaaS без CapEx. Модель «тестирование гипотезы монетизация собственных агентов» открывает путь к масштабированию за пределы аудиторской практики.