01
Счета и акты
Извлекаем реквизиты, даты, суммы и позиции. Проверяем обязательные поля и согласованность расчётов перед передачей в рабочую систему.
Документ → структурированные поля
Из документа — в рабочий процесс
Обработка
документов
с помощью ИИ
Превращаем PDF, сканы и таблицы в данные для ваших систем. Настраиваем распознавание, извлечение полей, проверку результата и передачу через API.
Начинаем с ваших документов. Стоимость и сроки — индивидуально.
ДОКУМЕНТ → ДАННЫЕДЕМО
Счёт № 104invoice-demo.pdf
PDFИтого к оплате48 000 ₽
FREEBLOCK.AIOCR + ПОЛЯ + ПРОВЕРКИ
- Номер
- 104
- Сумма
- 48 000 ₽
- Валюта
- RUB
Единая структура данных
Спорные значения — на проверку сотруднику.
- 01Поля и таблицы вместо ручного ввода
- 02Проверка по исходному документу
- 03Обмен с вашими системами через API
Где документы тормозят работу
Меньше переноса вручную.
Больше времени на решения.
02
Заказы и накладные
Собираем номера заказов, сведения о поставщике, позиции и количество из документов разных контрагентов. Отмечаем расхождения для проверки сотрудником.
Разные шаблоны → единый формат
03
Карточки договоров
Переносим стороны, номера, даты и согласованные условия в карточку. Сохраняем привязку полей к исходному документу для проверки.
Договор → карточка с источниками
04
Анкеты и входящие заявки
Определяем тип документа, извлекаем нужные поля и направляем данные по согласованному маршруту. Неполные и неоднозначные заявки передаём сотруднику.
Входящий поток → нужный отдел
Особенно полезно, когда сотрудники регулярно переносят одни и те же данные из документов в карточки, таблицы и внутренние сервисы. Начать можно с одного типа документа и одного процесса.
От распознавания — к проверяемому результату
Как документ становится данными
Система извлекает значения, а сотрудник видит, откуда они взяты. В примере специально оставлена ошибка в дате: её нужно сверить с оригиналом.
ПРИМЕР / СЧЁТ НА ОПЛАТУДемонстрационные данные
invoice-demo.pdf1 / 1
ДОКУМЕНТ-ОБРАЗЕЦ
Счёт № 104
от 09 сентября 2026 г.
Поставщик: ДемоКомпания
| Наименование | Сумма |
|---|---|
| Комплектующие, 4 шт. | 32 000 ₽ |
| Доставка, 1 усл. | 16 000 ₽ |
Итого48 000 ₽
Оплатить до 23.09.2026
Условный пример. Не является платёжным документом.
ИЗВЛЕЧЁННЫЕ ДАННЫЕНе просто текст.
Не просто текст.
Поля для вашей системы.
Выберите поле — подсветим его в оригинале.
В примере дата распознана неверно. Проверьте выделенную строку оригинала перед передачей данных.
Следующий шаг: API → карточка в вашей системе.
В этом примере ничего не отправляется.
Интерактивный макет на подготовленных данных, не онлайн-распознавание. В рабочем решении состав полей, проверки и порядок подтверждения настраиваем под ваш процесс.
Что входит в разработку
Весь процесс, а не только распознавание текста
- 01
Получаем
Файлы, почта, хранилище или API.
- 02
Распознаём
OCR для сканов; чтение структуры цифровых файлов.
- 03
Извлекаем
Тип документа, нужные поля, строки таблиц.
- 04
Проверяем
Правила, дубли и очередь ручной проверки.
- 05
Передаём
Согласованный формат и подтверждение записи.
Форматы под вашу задачу
- JPG / PNG
- DOCX
- XLSX
Для каждого формата выбираем способ обработки. Рукописный текст, сложные таблицы, нестандартные шаблоны и языки проверяем на реальных примерах.
Уже есть OCR, но результат приходится исправлять вручную? Разберём, на каком этапе возникают ошибки.
Разобрать процессИнфраструктура и технологии
Результат там,
где с ним работают.
Получаем документы из согласованных источников и передаём проверенные поля в CRM, хранилище или внутренний сервис. Выбираем OCR, модели и способ размещения после проверки ваших данных.
СИСТЕМЫ И ИНТЕГРАЦИИ
От входящего файла до карточки в вашей системе
- amoCRM
- HubSpot
- Salesforce
- Microsoft 365
- Google Workspace
- Confluence
- Notion
- Telegram
- WhatsApp Business
- Slack
- Zendesk
- Intercom
- Shopify
- WooCommerce
- Pipedrive
- Zoho CRM
- Jira
- Trello
- Asana
- Airtable
- n8n
- Make
- PostgreSQL
- Metabase
Нет вашей системы? Рассмотрим другие платформы и собственные сервисы. Подключение зависит от API, прав, тарифа и правил сервиса; базы данных подключаем через серверные коннекторы. Логотипы обозначают технологии, а не клиентов или партнёров.
Обсудить вашу интеграциюAI-МОДЕЛИ
Облачный API или модели в вашем контуре
- OpenAIМодели через API
- ClaudeAnthropic
- Google GeminiGoogle
- DeepSeekМодели через API
- Yandex AI StudioМодели Яндекса
- GigaChatМодели через API
- Mistral AIМодели через API
- PerplexityМодели через API
- QwenОткрытые веса
- Mistral AIЛокальные модели
- GemmaОткрытые веса
- LlamaОткрытые веса
- DeepSeekЛокальное размещение
Сравниваем качество на ваших данных, задержку и стоимость работы. Для API проверяем доступность в вашем регионе и условия передачи данных; для локальных моделей — лицензию и требования к инфраструктуре. Локальная LLM сама по себе не делает весь процесс закрытым: размещение OCR, поиска и остальных компонентов согласуем отдельно.
Контроль, а не слепое доверие модели
Автоматизируем рутину.
Сохраняем контроль.
ПРАВИЛА ПЕРЕД ПЕРЕДАЧЕЙНеоднозначный результат
Неоднозначный результат
не должен пройти незаметно.
- Обязательные поля заполнены
- Суммы и форматы проверены
- Есть расхождение → сотруднику
Порог и правила автоматического принятия согласуем для каждого процесса.
Видно, откуда взято значение
Показываем исходный документ и связанные поля. Сотрудник может проверить результат до передачи.
Повторная обработка под контролем
Определяем правила поиска дублей, повторных запросов и восстановления после ошибок API.
Доступ и размещение согласованы
Определяем роли, состав журналов, сроки хранения и допустимые внешние сервисы до разработки.
ИИ и OCR могут ошибаться. Извлечение полей из договора не заменяет юридическую экспертизу, а проверки по правилам не подтверждают подлинность документа.
От ваших примеров до рабочего сценария
Начинаем с конкретного потока документов
- 01
Разбираем процесс
Уточняем типы документов, нужные поля и системы. Согласуем безопасный способ передачи примеров.
- 02
Проверяем на примерах
Тестируем разные шаблоны и качество сканов. Отдельно оцениваем поля, таблицы и документы с исключениями.
- 03
Встраиваем в работу
Настраиваем проверки, очередь сотрудника и обмен с системой. Проверяем повторную обработку и ошибки передачи.
- 04
Передаём и развиваем
Передаём согласованный результат, инструкции и тесты. Новые форматы и сопровождение обсуждаем отдельно.
Что получаете по итогам согласованного этапа
- Сценарий обработки с нужными полями и интеграцией.
- Результаты тестов, известные ограничения и правила проверки.
- Инструкции по эксплуатации и работе с исключениями.
Состав передачи, права на код и дальнейшую поддержку фиксируем в договорённостях по проекту.
Индивидуальная оценка
Стоимость и сроки обработки документов с ИИ
Обсуждаем индивидуально с каждым клиентом. Для оценки важен не только объём документов, но и сложность проверки, интеграций и требований к данным.
- 01
Типы документов, шаблоны и качество сканов.
- 02
Нужные поля, таблицы и языки документов.
- 03
Объём обработки и допустимая задержка.
- 04
Проверки, роли сотрудников и интеграции.
- 05
Размещение, хранение и требования к сопровождению.
ДЛЯ ПЕРВОГО РАЗГОВОРАКакие документы?
Какие документы?
Какие поля?
Куда передавать?
Опишите текущий процесс и примерный объём. Подскажем, какие обезличенные примеры понадобятся для оценки. Готовое ТЗ не обязательно.
Обсудить оценку проектаРазработку и регулярные расходы на OCR, модели, инфраструктуру и поддержку оцениваем отдельно.
Ответы до начала проекта
Частые вопросы об обработке документов
Чем обработка документов отличается от обычного OCR?
OCR распознаёт текст на скане или изображении. Обработка документов включает и следующие шаги: определение типа документа, извлечение нужных полей и таблиц, проверки и передачу результата в рабочую систему.
Можно ли обрабатывать PDF, сканы, фотографии, DOCX и XLSX?
Да, способ обработки подбираем под формат. Для сканов и фотографий требуется распознавание текста; для цифровых документов используем доступную структуру. Качество снимков, сложную вёрстку и вложенные изображения проверяем на примерах до оценки проекта.
Нужен ли одинаковый шаблон для всех документов?
Не обязательно. Можно работать с документами разных контрагентов и вариантами оформления. На пилоте проверяем реальные шаблоны, многостраничные документы и таблицы, включая переносы между страницами. Новые варианты могут потребовать дополнительной настройки.
Что происходит, если система ошиблась или не уверена в результате?
Настраиваем проверки обязательных полей, форматов и согласованности данных. Сомнительные результаты направляем сотруднику вместе с исходным документом. Высокая оценка уверенности модели не заменяет проверку: критерии автоматического принятия согласуем для вашего процесса.
Можно ли передавать результат в наши системы?
Да, если у системы есть подходящий API или согласованный способ обмена. Определяем структуру данных, правила сопоставления полей и подтверждения записи. Учитываем повторные запросы, дубли и ошибки передачи.
Как обеспечивается конфиденциальность документов?
До разработки согласуем состав данных, права доступа, место обработки и сроки хранения. Проверяем, какие внешние сервисы участвуют в распознавании и извлечении, и какие данные попадают в журналы. Возможность размещения в вашем контуре оцениваем отдельно.
Техническая основа: Google Document AI · Поддержка форматов · Проверка качества и уверенности.
Ваш следующий шаг
Обсудим ваши документы
Расскажите, какие документы поступают, что сотрудники переносят вручную и в какую систему. Предложим, с какого сценария начать.
Для первого обращения достаточно описания. Конфиденциальные документы через форму не отправляйте — согласуем отдельный канал.