Перейти до основного вмісту
Neural2B
Послуга Neural2B

Автоматизація оброблення документів за допомогою ШІ

Розпізнаємо рахунки, накладні й акти: витягуємо реквізити, звіряємо суми з договорами і готуємо чернетки для бухгалтера чи оператора.

Кому і для яких завдань підходить

  • ✓Бухгалтерія та фінансові відділи компаній
  • ✓Логістичні й дистриб’юторські компанії, де документів дуже багато
  • ✓Аутсорсингові бухгалтерські фірми

Яку проблему вирішує рішення

Переносити рядки із сотень паперових чи PDF-рахунків руками — це дні роботи. Плюс прикрі помилки в реквізитах, затримані платежі й розбіжності під час звірки з контрагентами.

Функціональні можливості

Розпізнає текст із PDF, фото і навіть поганих сканів
Витягує ключові реквізити: номер, дату, постачальника, ЄДРПОУ, номенклатуру, ставку ПДВ, суму
Сама перевіряє арифметику: чи сходиться сума рядків із підсумком і чи правильний ПДВ
Перевіряє контрагента за ЄДРПОУ у вашій базі або відкритих реєстрах
Готує чернетку документа — бухгалтеру лишається підтвердити в 1 клік

Етапи реалізації та впровадження

1

Аналіз вибірки документів

Розбираємо типові акти, накладні й рахунки від ваших ключових контрагентів.

2

Побудова схеми вилучення полів

Пишемо строгі Zod/JSON-схеми, щоб числа були числами, дати — датами, а коди — кодами.

3

Налаштування порогової впевненості

Ставимо поріг впевненості (confidence). Якщо хоч одне поле викликає сумнів, документ іде на ручну перевірку.

4

Інтеграція з обліковою програмою

Передаємо перевірені дані через API (Вчасно, 1С/BAS, ERP) у вигляді готової чернетки.

Вхідні дані та необхідні інтеграції

  • ·Вхідні формати: PDF, JPEG, PNG, скани, вкладення з пошти
  • ·Системи електронного документообігу: Вчасно, Paperless
  • ·Облікові системи та CRM через надійні API

Межі автоматизації та обмеження

Чесно кажемо заздалегідь, чого система робити не вміє. Так простіше, ніж потім розбиратися з помилковими очікуваннями:

  • ✕Платіж система сама не проведе — тільки після акцепту відповідальної особи
  • ✕Рукописні примітки й розмиті печатки, які погано читаються, йдуть оператору
  • ✕Потрібні чіткі правила, як зіставляти номенклатуру з вашим довідником

Принцип розрахунку вартості

Два складники: базове налаштування пайплайну і тариф за фактичну кількість оброблених сторінок чи документів.

Демонстраційний приклад

Розпізнавання та погодження документів

Компанія отримує десятки рахунків, актів виконаних робіт і товарних накладних від різних постачальників. У PDF, сканах, на фото. І бухгалтер щодня до 4 годин вносить суми руками, перевіряє ЄДРПОУ, номери рахунків IBAN і шукає, до якого договору що прив’язати.

Ознайомитися зі схемою сценарію →

Часті запитання щодо послуги

А якщо контрагент надіслав документ у дивному форматі?▾

Сучасні мультимодальні моделі нормально справляються з будь-яким розташуванням колонок. Старі шаблонні OCR-системи на такому якраз і сипалися.

Чи можна інтегрувати це з системою «Вчасно»?▾

Так. Якщо є доступ до API, налаштуємо пряме вивантаження або звірку статусів підписання.

А як контролювати помилки?▾

Система підсвічує розпізнані поля кольором прямо поверх скану. Бухгалтер за кілька секунд підтверджує або виправляє дані.

Почнімо з вашого процесу: Автоматизація оброблення документів

Опишіть процес, який з’їдає час вашої команди. Ми підкажемо, що тут можна автоматизувати, які дані для цього потрібні і з чого почати.

Ваші дані залишаються між нами. Комерційні секрети чи доступи через відкриту форму ми ніколи не просимо.