Нейросетевое распознавание документов
Распознавание первичных документов с точностью 99%
Интеллектуальная система для автоматического распознавания документов на основе компьютерного зрения и нейросетей. Наше решение обеспечивает автоматизацию обработки первичных документов с непревзойденной точностью извлечения данных.
Что умеет система:
Автоматическое распознавание первичных документов любой сложности — счетов-фактур, товарных накладных, договоров и актов. Многоагентная система обработки использует несколько уровней валидации для максимальной точности результата.
Преимущества нашего сервиса распознавания документов:
- Точность 99% — значительно выше стандартных OCR-систем (до 90%)
- Интеллектуальная обработка — нейросеть понимает структуру документов
- Извлечение всех реквизитов — автоматическое распознавание реквизитов из любых типов первички
- Многоуровневая валидация — несколько этапов проверки исключают ошибки
- Работа с любыми форматами — распознавание отсканированных документов, PDF, фотографий
Технология распознавания документов:
Система использует компьютерное зрение для анализа структуры документа, нейросети для извлечения данных и многоагентную архитектуру для валидации результатов. Это позволяет обрабатывать первичные документы с точностью, недостижимой для стандартных программ распознавания документов.
Загрузите PDF или изображение, чтобы увидеть, как сервис извлекает структурированные данные с помощью ИИ и внутренней логики.
Идёт обработка... Обычно это занимает до нескольких минут.AI Распознавание документов - демо работы
Результат
Как работает автоматизация обработки документов
Наша система распознавания документов построена на принципах искусственного интеллекта и использует передовые технологии машинного обучения:
1. Обработка счетов-фактур и накладных
Автоматическое распознавание первичных документов начинается с анализа структуры — система определяет тип документа (счет-фактура, ТОРГ-12, УПД) и применяет специализированные алгоритмы извлечения данных.
2. Извлечение данных из документов
Нейросеть для обработки документов распознает все критичные поля: реквизиты контрагентов, номенклатуру товаров, суммы, даты, номера документов. Система понимает контекст и корректно обрабатывает даже нестандартные форматы.
3. Многоуровневая валидация
Распознавание текста документа проходит несколько этапов проверки:
- Первичное OCR-распознавание документов
- Контекстная проверка нейросетью
- Кросс-валидация между полями
- Проверка на логические несоответствия
Интеграция с учетными системами
Наш сервис распознавания первичных документов легко интегрируется с 1С, SAP и другими учетными системами. Автоматическое распознавание документов в 1С позволяет полностью исключить ручной ввод данных.
Почему точность 99% критична для бизнеса
Стандартные системы распознавания документов дают точность до 90%, что означает одну ошибку на каждые 10 документов. При обработке сотен накладных ежедневно это приводит к серьезным проблемам в учете. Наша технология распознавания документов с точностью 99% минимизирует риски и экономит время на проверке.
Для каких задач подходит
✓ Массовая обработка первичных документов от поставщиков
✓ Распознавание отсканированных документов любого качества
✓ Автоматизация бухгалтерского учета
✓ Цифровизация архивов документов
✓ Интеграция с системами электронного документооборота
Попробуйте возможности интеллектуального распознавания первичных документов прямо сейчас — загрузите ваш счет-фактуру или накладную в демо-форму выше.
Кейс по распознаванию
Реальная экономия времени: кейс компании использующей систему
Компания обрабатывает 100 первичных документов ежедневно — счета-фактуры, накладные ТОРГ-12, УПД от разных поставщиков. Рассмотрим, сколько времени занимает обработка при разных подходах:
До внедрения системы распознавания (ручной ввод):
- Открытие документа и поиск нужных полей: ~30 секунд
- Ввод реквизитов контрагента: ~40 секунд
- Ввод табличной части (позиции товаров): ~3 минуты
- Проверка сумм, НДС, итогов: ~40 секунд
- Сохранение и переключение: ~20 секунд
Итого на один документ: ~5 минут
На 100 документов: 500 минут = 8 часов 20 минут (полный рабочий день оператора)
Со стандартным OCR-распознаванием (точность 90%):
- Автоматическое распознавание: ~30 секунд
- Проверка и исправление ошибок в 10 документах из 100: по 3 минуты
- Беглая проверка остальных 90 документов: по 30 секунд
Итого на 100 документов: 30 минут (распознавание) + 30 минут (ошибки) + 45 минут (проверка) = 1 час 45 минут
С нашей системой (точность 99%):
- Автоматическое распознавание документов: ~30 секунд
- Беглая проверка (ошибка только в 1 документе из 100): ~30 секунд на каждый
- Исправление одной ошибки: +3 минуты
Итого на 100 документов: 50 минут + 3 минуты = 53 минуты
Что это означает на практике:
При обработке 100 документов ежедневно компания освободила 7,5 часов рабочего времени сотрудника. Это позволило:
✓ Перераспределить 1 ФТЕ бухгалтера на аналитические задачи
✓ Сократить срок закрытия периода с 5 до 2 дней
✓ Исключить 22-25 ошибок в месяц (по сравнению со стандартным OCR)
✓ Снизить расходы на операционную работу на 180 000 ₽/месяц
Особенно критична разница при росте объемов:
При увеличении потока до 200 документов в день стандартное OCR-решение потребует уже 3,5 часа работы (+ найм дополнительного сотрудника), а наша система справится за 1 час 46 минут силами одного специалиста.
Попробуйте сами — загрузите тестовую партию ваших документов и оцените скорость обработки в режиме реального времени.