Обсудить проект

Документы разбираются и попадают в учёт без ручного ввода реквизитов и сверки построчно.

Автоматизация документооборота с помощью ИИ

Договоры, счета, акты, накладные и приложения приходят в разных форматах: сканы, PDF, фотографии, вложения в письмах. Дальше человек читает, извлекает реквизиты, вносит их в учётную систему и сверяет с тем, что уже есть.

Эта работа плохо масштабируется и хорошо ошибается. ИИ распознаёт документ, определяет его тип, извлекает нужные поля и передаёт данные в учёт — а расхождения показывает отдельно, вместо того чтобы тихо их пропустить.

Мы не заменяем вашу систему документооборота. Мы убираем ручной ввод и сверку между тем, что пришло, и тем, что уже учтено.

Направления

Документ проходит один и тот же путь независимо от отрасли: приходит в произвольном виде, распознаётся, проверяется и попадает в учёт. Ниже — четыре блока, которые закрывают этот путь целиком. Внедрять их можно по очереди, начиная с самого объёмного типа документов.

Распознавание и классификация

Система принимает документ в любом виде — скан, PDF, фотография, вложение в письме — определяет его тип и извлекает текст. Договор, счёт, акт и приложение расходятся по своим маршрутам автоматически, без предварительной ручной сортировки входящей почты. Тип документа определяется по содержанию, а не по имени файла или папке. Это позволяет принимать поток от сотен контрагентов, каждый из которых присылает по-своему.

Извлечение реквизитов

Модель находит в документе нужные поля: стороны, суммы, сроки, номера, условия оплаты, банковские реквизиты. В отличие от шаблонных распознавателей она не ломается от того, что контрагент прислал документ в своей вёрстке, а не в вашей форме. Спорные и неполные документы уходят человеку — это закладывается в сценарий сразу. Точность по каждому полю измеряем на пилоте, а не обещаем заранее.

Сверка и контроль

Извлечённые данные сопоставляются с тем, что уже есть в учёте и в договоре: сумма, реквизиты, сроки, номенклатура. Расхождения выносятся отдельным списком с указанием, что именно не сошлось. Ошибка обнаруживается на входе, а не при закрытии периода.

Передача в учётные системы

Проверенные данные попадают в 1С, CRM или вашу систему документооборота — с приложенным файлом и ссылкой на источник. Бухгалтерия и юристы работают с готовой карточкой, а не с папкой вложений из почты. Файл остаётся привязан к записи, поэтому источник данных всегда можно открыть. Способ обмена зависит от вашей конфигурации, поэтому разбираем его до оценки.

опыт

Работаем с документарной нагрузкой корпоративных заказчиков —
в том числе в юридическом сегменте

Имеем широкий опыт работы с корпоративными заказчиками, положительный проектный опыт с ведущими юридическими фирмами

Комбинируем GPT-модели с корпоративной разработкой для комплексных задач автоматизации

Генерируем до 30% кода с помощью ИИ, ряд тестовых проектов запущен без кода, написанного человеком

Входим в Топ-3 разработчиков на стеке Nuxt.js по версии Рейтинга Рунета 2025

Разработали и запустили ИИ-приложение CalMePlease, которое входит в Топ-5 рейтинга «Здоровье» сервиса Product Radar

Что меняется после внедрения

Эффект измеряется временем обработки одного документа, долей ошибок в реквизитах и скоростью закрытия периода. Все три величины снимаются до внедрения, поэтому результат можно подтвердить, а не описать словами. Ниже — где именно возникает разница.

Ручной ввод реквизитов исчезает

Самая механическая часть работы — перенос данных из документа в систему — уходит целиком. Специалист переходит к проверке спорных случаев, то есть к работе, где действительно нужна его квалификация. Специалист переходит от набора текста к проверке результата, и это разные по стоимости часы. Долю документов, требующих ручного вмешательства, отслеживаем после запуска.

Расхождения видны сразу

Несовпадение суммы, неверные реквизиты или изменённые условия обнаруживаются в момент поступления документа. Это принципиально дешевле, чем разбираться с тем же расхождением при закрытии периода или после оплаты. Несовпадение суммы или изменённые условия обнаруживаются в момент поступления, а не при сверке в конце месяца. Стоимость такой находки отличается на порядок.

Закрытие периода проходит спокойнее

Документы обработаны и разнесены по мере поступления, а не накапливаются к отчётной дате. Пиковая нагрузка на бухгалтерию распределяется по месяцу вместо аврала в последнюю неделю. Документы разносятся по мере поступления, а не накапливаются к отчётной дате. Пиковая нагрузка на бухгалтерию перестаёт зависеть от календаря.

Документы находятся

Каждый файл привязан к контрагенту, договору и сделке, с извлечёнными полями для поиска. Вопрос «где акт за прошлый квартал» перестаёт быть отдельной задачей на полдня. Каждый файл привязан к контрагенту, договору и сделке, с извлечёнными полями для поиска. Вопрос «где акт за прошлый квартал» перестаёт занимать полдня.

Этапы

Начинаем с одного типа документов с наибольшим объёмом: на нём быстрее всего видно и качество распознавания, и экономику. Пилот идёт параллельно с обычной обработкой, поэтому риск для процесса нулевой.

Анализ документопотока

Смотрим, какие типы документов приходят, в каком объёме и в каком виде, сколько времени занимает обработка одного. Выбираем тип с наибольшей нагрузкой — обычно это счета или акты. Здесь же выясняется реальный объём: он почти всегда отличается от того, что называют на первой встрече. Считаем стоимость обработки одного документа, чтобы после запуска было с чем сравнивать.

Схема полей и правил

Определяем, какие реквизиты извлекаются, с чем они сверяются и что считается расхождением. Согласуем, какие случаи система может проводить сама, а какие обязательно уходят на проверку человеку. Согласуем, какие случаи система решает сама, а какие обязательно передаёт человеку. Правила фиксируем письменно — потом по ним же принимаем работу.

Пилот на реальных документах

Прогоняем систему на вашем архиве и на текущем потоке параллельно с обычной обработкой. Измеряем точность извлечения по каждому полю — качество почти всегда различается для разных реквизитов. Прогоняем на вашем архиве и на текущем потоке параллельно с обычной обработкой. Точность измеряем по каждому полю отдельно: средняя цифра скрывает проблемные реквизиты.

Интеграция с учётом

Подключаем передачу данных в 1С, CRM или систему документооборота, настраиваем привязку файлов к контрагентам и договорам. Отдельно прорабатываем сценарии для расхождений. Данные попадают в 1С, CRM или систему документооборота вместе с файлом и ссылкой на источник. Обмен журналируется, поэтому расхождения разбираются по фактам.

Расширение на другие типы

Подключаем остальные виды документов, настраиваем мониторинг качества распознавания и дообучение на новых форматах от контрагентов. Второй и третий тип внедряются значительно быстрее первого. Каждый следующий тип документов подключается быстрее предыдущего. Мониторинг качества распознавания оставляем работать постоянно: форматы контрагентов меняются.

На чём строим решения

Технологии

Языковые модели

GPT

Claude

GigaChat

YandexGPT

DeepSeek

Qwen

Форматы документов

PDF

Сканы

Фотографии

Офисные файлы

Вложения из почты

Учётные системы

1С

CRM

ERP

Электронный документооборот

Кому это подходит

Автоматизация окупается там, где документы идут потоком и их обработка занимает людей ежедневно. При десятке документов в месяц ручная обработка дешевле, и мы скажем об этом прямо. Ниже — случаи, где формат оправдан.

Бухгалтерия и финансовые службы

Счета, акты и накладные в постоянном потоке, с пиком к закрытию периода. Здесь эффект от автоматического извлечения реквизитов и сверки наиболее прямой и измеримый. Счета, акты и накладные идут постоянным потоком с пиком к закрытию периода. Здесь эффект от автоматического извлечения виден в первый же месяц.

Юридические подразделения и фирмы

Договоры и приложения в разных редакциях, где важно быстро находить условия и отслеживать изменения. Извлечение ключевых условий заметно ускоряет проверку и согласование. Договоры и приложения в разных редакциях, где важно быстро находить условия и отслеживать изменения. Персональные данные при этом обрабатываются и хранятся на серверах в России.

Логистика и снабжение

Накладные, спецификации и документы от множества контрагентов, каждый в своём формате. Гибкое распознавание справляется там, где шаблонные решения требуют настройки под каждого поставщика. Накладные и спецификации приходят от множества контрагентов, каждый в своём формате. Гибкое распознавание справляется там, где жёсткие шаблоны требуют настройки под каждого.

Компании с большим числом контрагентов

Когда поставщиков и клиентов сотни, унифицировать входящие документы невозможно в принципе. Автоматическая классификация и сверка снимают основную нагрузку с операционной команды. Унифицировать входящие документы при сотнях поставщиков невозможно в принципе. Автоматическая классификация снимает эту задачу целиком.

Нам доверяют

Корпоративный бизнес

Медицинская группа «EMC», группа «НефтеТрансСервис», компании группы «Полипластик»

Юридические услуги. Налоговые консультанты. Family Office

«Orion Partners» (ex. Linklaters, White & Case, Cleary Gottlieb), BGP Family Office, «LEVEL Legal Services» (ex. Hogan Lovells), МЭФ Консалтинг (топ-3 налоговых консультантов России), «Verba.Legal », «Кучер, Кулешов, Максименко» (ex. Deveboice), «Sirota&Partners », «Рыбалкин, Горцунян, Дякин», «Никольская Консалтинг» (ex. Herbert Smith), «Яковлев и Партнеры, «EmetLaw », «Lobster Group », «Восход » (ex. White & Case, Baker Botts, DLA Piper), «AlpineTax », «NIMBUS.Legal » (ex. Никитин, Манойло, ex. Право и Практика), и многие другие

eCommerce

Мульти-брендовый бутик GrandeBoutique.ru, ShiTrendy.com и приложение ShiTrendy, магазины товаров для дома и мебели DeepHouse.pro, VremyaSna.ru и MyRoomy.com, бренд Twyn.ru, сервисы доставки готового питания Yummum.ru и Hraniteltela.ru, сеть ресторанов «Епонский Городовой»

Сервисы и приложения

Образовательная платформа «EdPRO » (топ-3 рынка дополнительного образования России), приложение для сопровождения бухгалтерского учета «ЦСБ », сервис AI-ассистентов Neuralismo.ru, GPT-based ассистент для здорового питания CalMePlease

Результаты клиентов

Продажи растут, прибыль тоже. Сильно подросли продажи сегмента мужской одежды. Сайт стал гораздо красивее, в нем стал удобнее поиск для клиентов. Лично для меня огромный плюс, что стало удобно пользоваться админкой. Она легчайшая, простейшая, просто подарок для маркетолога ― двигаешь что хочешь и куда хочешь.

Ульяна Оржеховская

Интернет-маркетолог Grande Boutique

Интерьвью с заказчиком

Наши ожидания от работы полностью оправдались. Ребята проявили профессионализм, креативность и ответственность в выполнении задач. Мы сотрудничаем до сих пор ― улучшаем функционал, вносим новые фишки в сайт и приложение.

Рустам Алибеков

Руководитель ShiTrendy.com

Интерьвью с заказчиком

Оцениваем сайт высоко. Скорость работы сайта, качество и плавность анимаций, общий стиль и выделение на фоне остальных - круто
Конверсия хорошая. Сайт конвертирует реальные заявки и ещё были звонки и переходы в наши мессенджеры

Богдан Царелунга

Руководитель маркетинга Lobster Group

Ребята подошли к задаче комплексно, сначала изучили ЦА, аналоги, продумали сценарии. Использовали Flutter и это большой плюс тк проект получился кроссплатформенным, технологически свежим, и что важно, легко поддерживаемым. Приложением ежедневно пользуются наши студенты. Огромное спасибо всей команде. Крутая работа, классный кейс

Марат Шаниязов

CTO Международной академии EDPRO

Нам нравится сайт) Мы также получаем положительную обратную связь: стильный, лаконичный, точный. Дотьюнили контент и будем менять некоторые стоковые визуалы. Вероятно изменим цвет кнопки на главном экране, но пока оставили оранжевый) Спасибо за работу!

Алена Шукалович

Директор по развитию Kaloy.ru

Ульяна Оржеховская

Интернет-маркетолог Grande Boutique

Интерьвью с заказчиком

Рустам Алибеков

Руководитель ShiTrendy.com

Интерьвью с заказчиком

Богдан Царелунга

Руководитель маркетинга Lobster Group

Марат Шаниязов

CTO Международной академии EDPRO

Алена Шукалович

Директор по развитию Kaloy.ru

Частые вопросы

Коротко о том, что чаще всего спрашивают перед автоматизацией документооборота.

Работает ли это со сканами и фотографиями?

Да, документ принимается в том виде, в каком он пришёл: скан, PDF, фотография с телефона, вложение в письме. Качество извлечения зависит от читаемости исходника, поэтому мы измеряем точность на вашем реальном потоке, а не на идеальных примерах. Качество исходника влияет на точность, поэтому на пилоте мы прогоняем именно ваши реальные файлы, а не образцовые.

Что если контрагент прислал документ в непривычной форме?

С этим и связано основное преимущество перед шаблонными распознавателями. Модель ориентируется на смысл полей, а не на их положение на странице, поэтому иная вёрстка не ломает обработку. Принципиально новые форматы добавляются дообучением.

Можно ли доверять извлечённым данным?

Мы не предлагаем доверять им вслепую. Данные сверяются с учётом и договором, расхождения выносятся отдельно, а вы определяете, какие случаи система проводит сама, а какие обязательно смотрит человек. Границу автоматизации можно двигать по мере накопления статистики.

Нужно ли менять нашу систему документооборота?

Нет. Решение работает поверх существующей системы и передаёт в неё готовые данные. Мы автоматизируем ввод и сверку, а не заменяем учётный контур — это отдельный и куда более дорогой проект.

Интегрируется ли это с 1С?

Да, передача данных в 1С — один из типовых сценариев, наравне с CRM и системами электронного документооборота. Конкретный способ интеграции определяется вашей конфигурацией и обсуждается на этапе схемы полей. Если конфигурация дорабатывалась, обмен проектируется под неё — это влияет на срок и на стоимость.

В документах есть персональные данные. Можно ли обрабатывать их ИИ?

Да. Под требования 152-ФЗ разворачиваем решение на серверах в России и работаем только с российскими моделями — GigaChat, YandexGPT — либо с моделью в вашем контуре; зарубежные облачные модели в такой конфигурации не используются. Требования фиксируем до начала разработки.

С какого типа документов начинать?

Обычно с того, которого больше всего по объёму, — чаще это счета или акты. На большом однородном потоке быстрее набирается статистика качества и понятнее экономика. Остальные типы подключаются после того, как первый вышел на стабильную точность.

Сделаем демо на ваших данных

Что нужно сделать

Корпоративный сайт

Автоматизация процесса

Приложение

eCommerce

Смарт аналитика

Аудит продукта

Посадочная страница

Mini App

Личный кабинет

AI-сотрудник