Распознавание и обработка документов
Скан, фото или PDF на входе — проверенные поля в CRM, ERP и учетной системе на выходе, без ручного ввода.
Когда это нужно
Операторы вручную переносят счета, накладные и договоры в учетную систему — медленно и с опечатками.
Каждый день приходят сотни сканов, фото и PDF — от разных поставщиков, в разных форматах бланков.
Документы сфотографированы криво, с печатями, рукописными пометками и таблицами — коробочное OCR не справляется.
В документах персональные данные, отправлять их в облачные сервисы распознавания нельзя.
Что меняется в вашей работе
Данные без ручного ввода
Система распознает документ и заносит поля в CRM, ERP или учетную систему — операторы не перебивают суммы, реквизиты и даты с бумаги вручную.
Работа с плохими сканами
Распознаем кривые фото, слабые сканы, печати, таблицы и рукописный текст — там, где обычное OCR пасует.
Проверка перед записью
Извлеченные поля проверяются по форматам и справочникам; сомнительные значения уходят на подтверждение оператору, а не в базу.
Данные не покидают контур
Разворачиваем on-premise — сканы паспортов, договоров и анкет остаются в вашем периметре, по 152-ФЗ.
Что под капотом
Достаточно деталей, чтобы техническому руководителю было понятно, как мы решаем задачу.
- Предобработка и OCR
- Выравнивание, чистка и бинаризация кривых сканов, затем OCR (PaddleOCR, Tesseract, TrOCR для рукописного) и разбор структуры страницы.
- Классификация и извлечение
- Определяем тип документа, извлекаем поля и таблицы: layout-модели (LayoutLMv3, Donut) и LLM со структурированным выводом; данные пишутся в CRM, ERP и учетные системы по API.
- Сверка и контроль
- Проверка полей по форматам и справочникам (ИНН, КПП, даты, суммы), контроль по уверенности распознавания; все ниже порога уходит оператору.
- Модели и развертывание
- OCR-движки, layout-модели и LLM разворачиваем в вашем контуре (Docker/Kubernetes, при необходимости без доступа в интернет); отечественные облачные GigaChat и YandexGPT подключаем для сложных полей там, где это допускает регламент.
Проекты по этому направлению
Частые вопросы Короткие ответы
Готовые облачные сервисы работают по фиксированным шаблонам и требуют отправки документов наружу. Мы настраиваем извлечение под ваши типы документов, разворачиваем в вашем контуре и пишем данные прямо в CRM, ERP или учетную систему — без ручного экспорта и стороннего облака.
Да. Система работает on-premise, в вашем периметре: сканы паспортов, договоров и анкет не покидают контур. Доступ по ролям, логирование операций, соответствие 152-ФЗ.
Зависит от качества исходников. Кривые фото и слабые сканы выравниваем и чистим до распознавания, для рукописного — отдельные модели. Точность замеряем на вашей выборке; поля с низкой уверенностью уходят оператору на проверку, а не в базу.
Прототип на одном-двух типах документов — от 600 тыс. ₽ за 2–4 недели: настройка извлечения, интеграция с одной системой (CRM, ERP или учетной), замер точности на вашей выборке. Дальнейшие типы документов и интеграции оцениваем по итогам прототипа, точную смету — после разбора ваших образцов.
Статьи по теме
Как автоматизировать обработку документов: от скана до поля в системе
Читать статьюИИ, RPA или обычный скрипт: что выбрать для задач в 1С и CRM
Читать статьюИмпортозамещение в ИИ: чем заменить зарубежные сервисы
Читать статьюRAG или дообучение: как выбрать и сколько стоит каждый путь
Читать статьюПосчитаем, что это даст у вас
Опишите процесс — вернемся с планом прототипа, сроком и вилкой по направлению «OCR и обработка документов». Если задача решается проще, скажем и об этом.