Договор приходит почтой, его пересылают юристу, юрист согласует в переписке, бухгалтер вбивает реквизиты руками, а через месяц никто не помнит, у кого лежит оригинал. Автоматизация документооборота с ИИ убирает ручной разбор: машина читает входящий документ, определяет тип и реквизиты, заводит карточку, ставит маршрут согласования и следит за сроком.
Если задача только про первичку внутри учётной системы, смотрите соседнюю страницу. ИИ для 1С: распознавание документов и ответы по базе→
Берём участки, где человек перекладывает данные из документа в систему и следит за сроками вручную. Шесть таких участков ниже, и первый обычно окупает всё остальное.
Письмо, скан, фотография с телефона, таблица от поставщика, файл из мессенджера. Машина определяет, что это: договор, счёт, акт, прайс, претензия, заявление. И заводит карточку в вашей системе.
Стороны, номер, дата, суммы, сроки, предмет. Нечёткий скан и печать поверх текста не мешают: спорное поле машина помечает и отдаёт человеку, а не подставляет наугад.
Документ уходит тем, кто его правда согласует, по вашим правилам: сумма, подразделение, тип договора. Напоминания идут сами. Срок виден в карточке.
Сравниваем входящий договор с вашим шаблоном: что изменил контрагент, какие пункты пропали, где сроки оплаты отличаются от принятых. Разницу показываем списком, а не «прочитайте оба».
Вопрос своими словами вместо поиска по папкам: какие условия у этого поставщика, где акт за март, что мы обещали по срокам. В ответе ссылка на файл и страницу.
Документы, зависшие на согласовании, просроченные ответы на претензии, договоры с истекающим сроком. Список приходит ответственному, а не лежит в системе молча.
Дайте двадцать типичных входящих документов и схему согласования: посчитаем, сколько времени уходит на разбор сейчас и что заберёт машина.
Все три варианта живые, вопрос в том, сколько у вас типов документов и насколько они непохожи друг на друга.
Хранение, маршруты, подписи. Умеет всё, кроме одного: она ждёт, что данные в неё внесёт человек. Ручной ввод остаётся там, где был.
Работает на строгих формах: один поставщик, один макет счёта. Ломается, когда макет поменяли или пришёл скан от нового контрагента. Шаблон рисуют заново.
Читает документ как человек: понимает, где стороны и суммы, даже если макет незнакомый. Дороже шаблонов на старте, дешевле на потоке, и новый шаблон под каждого контрагента рисовать не нужно.
После первого шага есть точка выхода: если документов меньше десятка в день и все от двух контрагентов, хватит шаблонов, и мы это скажем.
Сколько документов в день, каких типов, кто их сейчас разбирает и сколько на это уходит часов. Сразу видно, какой участок окупится первым.
Берём реальные сканы и письма за месяц, настраиваем разбор типов и полей, описываем маршруты согласования. Спорные случаи размечаем вместе с вашим человеком.
Один тип документов идёт через машину, человек проверяет каждый. Считаем долю документов без правок и время на документ до и после.
Добавляем остальные типы, подключаем учётную систему и хранилище, отдаём инструкции и панель качества. Дальше сопровождение по желанию.
Документы это самое чувствительное, что есть в компании. Поэтому контур выбираем до начала работ, а не после.
Машина видит документ так же, как сотрудник: по правам в вашей СЭД или хранилище. Отдельного списка доступа, живущего своей жизнью, не появляется.
Договоры и персональные данные не должны уходить наружу, значит ставим модель на ваших серверах. Когда это избыточно, говорим прямо: свой контур дороже в эксплуатации.
Машина готовит карточку и маршрут, подписывает человек. В журнале видно, что предложила машина, что изменил сотрудник и кто согласовал.
Разработка отдельно, обращения к модели отдельно: второе платится провайдеру по факту и на типовом потоке измеряется тысячами рублей в месяц.
Верх вилки это типичный максимум, а не потолок: точная цифра появляется после диагностики, вместе с расчётом окупаемости.
Клиенты под NDA, задачи и цифры настоящие. Полная история каждого внедрения открывается страницей.
направление 02 · ИИ для 1С
Счета из почты сразу в 1С
Дистрибьютор, клиент под NDA
x4 скорость обработки0 ручного ввода
читать кейс→
направление 02 · ИИ для бизнеса
Ответы по регламентам вместо поиска по папкам
Производственный холдинг, клиент под NDA
ответ за минуту-52 % вопросов экспертам
читать кейс→
Те же люди, что и на всём направлении «ИИ для бизнеса». Со стороны заказчика нужен человек, который знает маршруты согласования и может ответить, кто что подписывает.
Приходит первым. Месяц переписки и заявок клиента превращает в таблицу, где видно, сколько стоит каждое обращение. Двенадцать лет до этого описывал процессы на производстве и в опте, поэтому спорит с «давайте автоматизируем всё» раньше, чем это успевают договорить.
Десять лет на бэкенде. Четыре из них в интеграционных проектах, где половина систем старше самого проекта. Соединяет агента с тем, что у клиента уже стоит: CRM, склад, телефония, почта.
Держит сроки и границы работ. Пришла из внедрения учётных систем, где привыкла, что проект живёт не в таск-трекере, а в головах людей на местах. Поэтому первую неделю всегда проводит у клиента.
Три бухгалтера вручную вбивали счета и УПД из почты. Теперь документы разбираются сами и попадают в учёт, человек только подтверждает спорное. Освободилось примерно 90 часов в месяц, это полставки, которые мы не стали нанимать.
≈ 90 часов в месяц
Заявки приходили с сайта, с почты и из двух мессенджеров, менеджеры разбирали их руками и путались в дублях. Сейчас всё сводится в одну карточку. Что понравилось в работе: месяц они просто смотрели, как у нас устроено, и только потом предложили решение.
четыре канала сведены в одну карточкуШаблонное распознавание ждёт знакомый макет и ломается на новом контрагенте. Модель читает документ по смыслу, поэтому новый макет не требует настройки. Если у вас два поставщика с неизменными формами, шаблонов достаточно, и мы это скажем на диагностике.
Такие поля машина помечает как спорные и отдаёт человеку. Значение наугад она не подставляет. Доля спорных полей видна в панели и обычно падает по мере дообучения на ваших документах.
Нет. Мы встраиваемся в то, что есть: Директум, ТЕЗИС, 1С-Документооборот, Битрикс24, общие папки и почта. Если системы нет вовсе, честно скажем, что сначала нужна она, а не ИИ.
Решение принимает человек, машина готовит черновик. В журнале видно, что предложила машина и что изменил сотрудник, поэтому разбор спорного случая занимает минуты.
Только если вы этого хотите. Есть два контура: облачная модель по договору с провайдером и своя модель на ваших серверах. Для договоров и персональных данных обычно выбирают второе.
Ориентир: от тридцати документов в день на одного человека, который их разбирает. Точную цифру считаем на диагностике по вашим часам и ставкам. Не сходится, значит скажем об этом до договора.
Есть, и для разовых задач сотрудника его хватает: ИИ для создания документов по шаблону, ИИ для создания таблиц Excel из выгрузки, сводка по файлу, черновик письма. Это работа в чужом окне и вручную. Когда документов десятки в день, нужен не ИИ для работы с таблицами в редакторе, а разбор входящих с маршрутом и журналом, иначе ручной перенос данных никуда не девается.
Диагностика три до пяти дней, пилот на одном типе документов три до четырёх недель, полный документооборот компании два до трёх месяцев. Сроки пишем в договор.
Пять направлений и всё, что внутри каждого. Любое направление открывается своей страницей с ценами, сроками и составом работ.
агенты, которые отвечают и действуют вместо человека
открыть направление→
процессы компании без ручного труда
ИИ внутри вашей разработки и разработка на ИИ
открыть направление→
изображения, текст, видео, музыка и дизайн потоком
открыть направление→
доступ к моделям, надзор, дообучение, свой контур
открыть направление→
Одна задача обычно идёт через несколько направлений: бот принял обращение, агент разобрал, документ ушёл в 1С. На карте видно, где чей участок и что передаётся дальше.
открыть карту→Пришлите двадцать типичных входящих документов и схему согласования. Вернём расчёт: сколько времени уходит на разбор сейчас, какую долю заберёт машина и во что обойдётся пилот.
