КЕЙС
ИИ-ассистент для автоматизации приема и обработки входящих документов
О клиенте
Внутренний документооборот компании в сфере дистрибуции (счета, акты, накладные, договоры). Процесс ручной проверки занимал часы, а ошибки возникали даже на этапе первичной верификации данных. Команда документационного контроля перегружена, SLA по обработке нарушаются.
Задача
Создать ИИ-ассистента, который:
- автоматически классифицирует входящие документы;
- проверяет наличие обязательных реквизитов (ИНН, номер, дата, подпись, печать);
- сверяет данные с внутренними справочниками (контрагенты, суммы, статьи бюджета);
- возвращает документ на доработку или отправляет в 1С/архив/финконтроль в зависимости от статуса.
Процесс создания
1. Разобрали текущий процесс обработки документов
Мы начали с интервью с бухгалтерией и отделом документооборота. Выяснили, как сейчас обрабатываются документы, где возникают затыки, что чаще всего вызывает ошибки.
2. Собрали и размечали архив документов клиента
Клиент передал нам архив с более чем 5000 реальными документами: акты, счета, договоры, накладные. Мы систематизировали их и проставили метки — показали модели, где именно в документе находятся важные поля: дата, сумма, ИНН, номер, подпись и другие реквизиты. Это позволило обучить модель распознавать структуру документов, даже если они приходят в разном формате, с печатями, сканами или нестандартной версткой.
3. Обучили систему распознавать документ «с первого взгляда»
ИИ-ассистент научился сам понимать, с чем он имеет дело: это акт, договор или счёт? Он распознаёт даже сканы с печатями и подписями, фотографии документов с телефона, PDF-файлы с повёрнутыми страницами. Даже если файл пришёл без темы или с названием «scan_0123.pdf», ИИ-ассистент всё равно разберётся.
4. Настроили проверку ключевых реквизитов
После распознавания ИИ-ассистент проверяет: есть ли ИНН? номер? дата? печать? подпись? Он сверяет полученные данные с внутренними справочниками компании. Например, если в счёте указан неизвестный поставщик — документ сразу уходит в очередь «на ручную проверку».
5. Настроили маршруты действий
Если всё в порядке — документ автоматически попадает туда, куда нужно:
– в 1С,
– в корпоративное хранилище,
– или в папку «Ожидает согласования».
Если чего-то не хватает — ИИ-ассистент пишет комментарий и отправляет его сотруднику на доработку, без звонков, переписок и «посмотри, пожалуйста, на это руками».
Мы начали с интервью с бухгалтерией и отделом документооборота. Выяснили, как сейчас обрабатываются документы, где возникают затыки, что чаще всего вызывает ошибки.
2. Собрали и размечали архив документов клиента
Клиент передал нам архив с более чем 5000 реальными документами: акты, счета, договоры, накладные. Мы систематизировали их и проставили метки — показали модели, где именно в документе находятся важные поля: дата, сумма, ИНН, номер, подпись и другие реквизиты. Это позволило обучить модель распознавать структуру документов, даже если они приходят в разном формате, с печатями, сканами или нестандартной версткой.
3. Обучили систему распознавать документ «с первого взгляда»
ИИ-ассистент научился сам понимать, с чем он имеет дело: это акт, договор или счёт? Он распознаёт даже сканы с печатями и подписями, фотографии документов с телефона, PDF-файлы с повёрнутыми страницами. Даже если файл пришёл без темы или с названием «scan_0123.pdf», ИИ-ассистент всё равно разберётся.
4. Настроили проверку ключевых реквизитов
После распознавания ИИ-ассистент проверяет: есть ли ИНН? номер? дата? печать? подпись? Он сверяет полученные данные с внутренними справочниками компании. Например, если в счёте указан неизвестный поставщик — документ сразу уходит в очередь «на ручную проверку».
5. Настроили маршруты действий
Если всё в порядке — документ автоматически попадает туда, куда нужно:
– в 1С,
– в корпоративное хранилище,
– или в папку «Ожидает согласования».
Если чего-то не хватает — ИИ-ассистент пишет комментарий и отправляет его сотруднику на доработку, без звонков, переписок и «посмотри, пожалуйста, на это руками».
Результат
Сотрудники смогли передать ИИ-ассистенту все рутинные этапы: определение типа документа, извлечение ключевых данных и базовую проверку реквизитов. Это позволило команде переключиться на более важные задачи — согласование, работа с исключениями, контроль нестандартных кейсов.
Обработка документов стала быстрее: система сама сортирует файлы, указывает на ошибки и передаёт нужным отделам.
Обработка документов стала быстрее: система сама сортирует файлы, указывает на ошибки и передаёт нужным отделам.
Хочешь так же — только под свою задачу?
Оставь заявку и мы обсудим, как
автоматизировать рутину в твоем отделе.
автоматизировать рутину в твоем отделе.
Нажимая кнопку «Отправить», ты даёшь согласие на обработку Персональных данных