Интеллектуальная обработка документов с AI

Извлекаем, проверяем и маршрутизируем данные из документов, сокращая ручной ввод и сохраняя контроль сложных случаев.

01

Что это?

Интеллектуальная обработка документов — это автоматический поток, который определяет тип документа, распознает текст, извлекает нужные поля, проверяет их и передает результат в учетную систему. Неуверенные или конфликтные случаи направляются оператору.

02

Какие бизнес-задачи решает?

Интеллектуальная обработка документов помогает бизнесу ускорить ввод и регистрацию документов, снизить количество ошибок и ручного труда, сохраняя контроль качества на всех этапах.

Сокращение ручного ввода

Сокращает ручной ввод данных из счетов, актов, договоров, заявлений и анкет

Снижение ошибок

Уменьшает количество опечаток и пропущенных обязательных полей.

Ускорение процессов

Ускоряет регистрацию документа и запуск связанного бизнес-процесса

Единый центр обработки

Позволяет централизованно обрабатывать документы разных каналов и форматов

Контроль качества

Сохраняет контроль качества через пороги уверенности, проверки и интерфейс оператора

03

Поток обработки документов

Процесс построен как автоматический конвейер, где каждый этап логически следует за предыдущим, а результат передается на следующий шаг без участия человека.

Прием файла

Система принимает документ в любом из поддерживаемых форматов через загрузку, email или API

Классификация

Модель определяет тип документа: счет, договор, акт, заявление или анкета

OCR (распознавание текста)

Оптическое распознавание символов преобразует изображение или скан в машиночитаемый текст с сохранением структуры

Извлечение полей

На основе распознанного текста модель выделяет нужные реквизиты: даты, суммы, номера, названия контрагентов и др.

Проверки

Каждое извлеченное поле проходит автоматическую валидацию по набору правил

Подтверждение

Если все проверки пройдены успешно, документ считается обработанным

Передача в систему

Финальные данные в структурированном виде отправляются в учетную систему заказчика через API или интеграционный адаптер

04

Типы документов

Система умеет работать с основными видами документов, которые составляют большую часть входящего потока любой компании.

Договоры

Счета

Акты

Заявления

Анкеты

Другие форматы заказчика

05

Процесс разработки

Прозрачный процесс от анализа до запуска и поддержки

01

Анализ бизнеса и данных

Анализируем задачу, данные и метрику успеха. Определяем, что будем улучшать и как измерим результат

02

Проверка гипотезы

Оцениваем качество и полноту данных. Считаем Baseline (без ML) — возможно, хватит простого правила

03

Быстрый прототип

Создаем "скелет" модели за 2–4 недели. Если метрики не достигают порога — проект стоп

04

Выбор архитектуры и стека

Подбираем архитектуру модели и ML-стек под вашу задачу и инфраструктуру

05

Разработка модели

Создаем промышленную версию модели. Обучаем, валидируем и фиксируем лучший вариант

06

API и интеграции

Проектируем API для связи с CRM, ERP или 1С. Добавляем интерфейс для проверки оператором

07

Тестирование и валидация

Тестируем API на функциональность, нагрузку и безопасность. Проверяем модель на устойчивость

08

Развертывание и MLOps

Разворачиваем в рабочем контуре. Настраиваем мониторинг, дрейф и переобучение

06

Интеграции с системами заказчика

Решение легко встраивается в существующую IT-инфраструктуру через стандартные протоколы и API

СЭД

ERP

CRM

Архив

Бизнес-процессы

Сквозная автоматизация документооборота от файла до данных во всех системах без ручного переноса, потерь и задержек.

07

Система проверок извлеченных данных

Каждое поле, извлеченное из документа, автоматически проверяется, чтобы гарантировать корректность данных еще до передачи в учетную систему.

Обязательные поля

Проверяется, что все ключевые реквизиты заполнены

Форматы данных

Форматы данных — проверяется соответствие формату

Сверка со справочниками

Извлеченные значения сопоставляются с внутренними справочниками заказчика

Контроль сумм

Сверка всех денежных показателей документа

Взаимосвязи между полями

Проверяются логические связи

Дубликаты

Исключает повторную обработку того же документа

08

Интерфейс оператора

Для ситуаций, когда автоматическая обработка невозможна или требует уточнения, предусмотрен удобный интерфейс для ручной работы.

Исходный документ

Подсветка поля

Уверенность модели

Исправление

Журнал

Быстрая обработка исключений с полной прозрачностью и возможностью аудита каждого действия.

09

Примеры реализованных проектов

Кейсы разработки ML- и AI-решений

10

Чем индивидуальная разработка лучше типового решения

Коробочные решения подходят для стандартных задач, но не всегда учитывают реальные процессы компании, требования к безопасности, интеграции и масштабирование. Индивидуальная разработка позволяет создать портал под конкретную бизнес-логику, роли пользователей и внутренние системы

Доработка готовой платформы

  • Быстрый старт
  • Можно использовать как промежуточное решение
  • Подходит, если бизнес-процессы близки к возможностям платформы
  • Но сложные доработки могут стать дорогими и трудными в поддержке

Индивидуальная разработка

  • Функциональность проектируется под процессы компании
  • Можно реализовать сложные интеграции
  • Архитектура учитывает рост нагрузки
  • Гибкая настройка ролей и доступов
  • Безопасность закладывается на этапе проектирования
  • Продукт можно развивать по мере роста бизнеса

Типовое коробочное решение

  • Подходит для базовых сценариев
  • Ограничения по кастомизации

Поможем выбрать подходящий формат разработки

11

Какие данные нужны для оценки проекта

Чтобы предварительно оценить сроки, стоимость и состав работ, нам важно понять бизнес-задачу, доступные данные и системы, с которыми предстоит интеграция

Бизнес-задача и метрика успеха

Источники и структура данных

Объем и качество данных

Доступ к данным и безопасность

Необходимость разметки данных

Инфраструктура и системы для интеграции

Требования к производительности

Требования к безопасности и хранению данных

Наличие гипотезы или готового прототипа

Желаемые сроки и этапность

Требования к эксплуатации и поддержке

Если подробного технического задания пока нет — это нормально. Мы поможем структурировать требования и определить оптимальный состав первой версии проекта

Можно начать с короткого описания задачи — мы зададим уточняющие вопросы и предложим следующий шаг.
12

От чего зависит стоимость

Оцениваем проекты индивидуально с учетом всех факторов

Сложность бизнес-задачи и метрики

Чем сложнее прогноз и жестче требования к точности, тем больше времени на исследование и настройку модели

Количество моделей и подходов

Одна задача может требовать несколько моделей — это увеличивает сложность разработки

Интеграции

Количество и сложность интеграций с CRM, ERP, 1С влияют на сроки разработки API

Сложность интерфейса

Дашборды и интерфейсы проверки решений добавляют время к разработке

Требования к безопасности и конфиденциальности

Шифрование, локализация данных и регуляторы требуют дополнительной проработки

Данные и разметка

Объем, качество и доступность данных определяют время на подготовку

Скорость, нагрузка и инфраструктура

Высокие требования к скорости и количеству прогнозов усложняют архитектуру

Эксплуатация и MLOps

Мониторинг дрейфа, автоматическое переобучение и SLA требуют времени на настройку инфраструктуры

Стоимость проекта зависит от множества факторов. Для точной оценки нам нужно обсудить ваши задачи, текущую инфраструктуру и требования к системе

13

Почему выбирают UniDev

Мы не просто разрабатываем проекты — мы помогаем бизнесу решать задачи

Делаем IT понятным и удобным для бизнеса

Говорим на языке бизнеса, просто и понятно

Масштабируем команду под задачу

Гибко подбираем состав команды под потребности проекта

Реализуем сложные проекты

Опыт работы с enterprise-системами и высокими нагрузками

Помогаем подготовить технические требования

Структурируем задачи, если нет готового ТЗ

Работаем проактивно и без лишней бюрократии

Предлагаем решения, замечаем проблемы до их появления

Поддерживаем и развиваем продукт после запуска

Остаемся с проектом на долгосрочной основе

14

Часто задаваемые вопросы

Мы не просто разрабатываем проекты — мы помогаем бизнесу решать задачи

15

IDP и автоматическая обработка документов

UniDev разрабатывает системы интеллектуальной обработки документов, которые автоматизируют распознавание, классификацию и извлечение данных из входящего потока файлов. IDP-решение может работать со сканами, электронными документами и другими форматами, превращая неструктурированную информацию в данные, пригодные для дальнейшей проверки и передачи в корпоративные системы. Это сокращает ручной ввод и ускоряет обработку типовых документов.

Интеллектуальная обработка документов сочетает OCR и методы машинного обучения. Система определяет тип документа, находит нужные поля, извлекает значения и возвращает структурированный результат через API или пользовательский интерфейс. В зависимости от бизнес-сценария обработанные данные можно передавать в 1С, ERP, CRM, СЭД, финансовые и другие системы, а документы с низкой уверенностью направлять на дополнительную проверку оператором.

Разработка IDP-системы выполняется под реальные шаблоны и качество документов заказчика. На этапе пилота определяется точность по ключевым полям и оценивается, какую долю потока можно обрабатывать автоматически. После внедрения решение можно расширять на новые типы документов, увеличивать объем обработки и подключать дополнительные правила контроля данных.