Распознавание документов и извлечение данных.
Счета, акты, накладные, договоры, заявки приходят в почту в разных форматах, а дальше кто-то перебивает их руками в систему. Мы делаем контур, который распознаёт документ, вытаскивает нужные поля, проверяет их и отдаёт в вашу систему - с человеком на подтверждении там, где цена ошибки высокая.
Что входит
Распознавание и разбор
Скан, фото или PDF превращаются в текст со структурой. Отдельная сложность - таблицы и печати, на них ломается большинство готовых решений.
Извлечение полей
Из документа достаются именно те поля, которые вам нужны: контрагент, суммы, даты, номера, позиции. Правила описываются под ваш документооборот, а не под усреднённый шаблон.
Проверки и подтверждение человеком
Суммы сходятся, реквизиты валидны, дубликат не проходит дважды. Всё, в чём система не уверена, идёт человеку - с подсветкой места в документе.
Передача в вашу систему
Результат попадает в учётную систему или хранилище без промежуточной таблицы. Иначе ручной ввод просто переезжает на шаг позже.
Почему мы
Частые вопросы
Работаете с 1С?
Мы не разрабатываем для 1С. Обрабатываем документы и передаём данные в согласованном формате или через API. Интеграцию внутри 1С обычно выполняет ваш подрядчик по учёту.
Какая будет точность?
Зависит от качества сканов и разнообразия форматов. Проверим систему на ваших документах и по результатам оценим точность.
Нужен ли человек в процессе?
Там, где ошибка стоит денег, - да, на подтверждении. Смысл не в том, чтобы убрать человека, а в том, чтобы он проверял, а не перебивал вручную.
А если документы конфиденциальные?
Для чувствительных документов используем self-hosted модели или схему, при которой данные не покидают ваш периметр.
Читать также
Что такое RAG и когда он нужен бизнесу
RAG — это ответы модели по вашим документам, а не по интернету, с видимым источником под каждым утверждением. Разбираем, из чего он состоит, где теряется качество на нарезке и обновлении, как считать, что он работает, и когда он не нужен.
Нарезка документов для RAG: почему чанки важнее модели
Плохой ответ RAG-системы почти всегда родом не из модели, а из нарезки. Разбираем, как резать регламенты, договоры, PDF-сканы и тикеты поддержки, что ломается на корпусе из десятков тысяч длинных документов и как понять, что виновата именно нарезка.
Чек-лист: готовы ли ваши данные к RAG
PDF, 2 страницы. Без регистрации и без почты — просто файл.
Смежные услуги
RAG и база знаний
Поиск по вашим документам с ответами, у которых видно источник.
Автоматизация процессов
Связываем сервисы, чтобы данные не приходилось переносить вручную. При необходимости подключаем AI.
Компьютерное зрение
Разрабатываем и запускаем системы распознавания объектов и дефектов на изображениях.