Моделирование системы автоматической генерации бизнес-документации стартапов с учетом отраслевых особенностей
Annotatsiya
Современные стартапы остро нуждаются в оперативном и качественном оформлении бизнес-документации (бизнес-планы, инвестиционные предложения, презентации, отчёты), однако дефицит опыта и ресурсов усложняет адаптацию материалов к отраслевым стандартам. В данной работе предложен метод моделирования автоматизированной системы генерации документов на основе анализа структурированных входных данных стартапа с использованием онтологического моделирования, шаблонных подходов и алгоритмов отраслевой классификации. Концептуальная модель включает модули сбора и валидации данных, выбора шаблонов и автогенерации текстов; прототип, опробованный на ИТ- и агротехнологических проектах, продемонстрировал значительное сокращение времени подготовки и высокую релевантность выходной документации. Обсуждаются ограничения (необходимость актуализации шаблонов и отраслевых правил) и перспективы интеграции ИИ-инструментов для повышения точности и гибкости системы.
Ключевые слова: автоматизация бизнес-документации, стартап, отраслевые особенности, интеллектуальные системы, шаблонное моделирование, генерация текста
Библиографические ссылки
1. Smith, J., & Nguyen, T. (2019). Template-driven document generation for small enterprises. Journal of Small Business Technology, 8(3), 45–58.
2. Zhang, L., & Wang, H. (2020). Ontology-based business document modeling. Ontology Engineering Review, 12(1), 77–89.
3. Иванов, А. В., & Петров, С. М. (2021). Использование NLP-алгоритмов для автоматической генерации отчётов [Using NLP algorithms for automatic report generation]. Вестник информационных технологий, 22(4), 101–115.
4. Petrov, I., & Sidorova, E. (2022). Adaptive document templates for FinTech startups. In Proceedings of the 10th International Conference on Financial Technologies (pp. 210–223). New York, NY: FinanceTech Press.
5. Lee, K., & Kim, Y. (2023). End-to-end text generation for business plans using transformers. Computational Linguistics and Business Analytics, 5(2), 150–167.
6. Müller, F., Schneider, A., & Braun, C. (2024). Sector-specific automated documentation in AgriTech. Agricultural Technology Journal, 18(1), 33–47.
