OCR распознавание документов для бизнеса
Сокращаем ручной ввод: документ загружается, система извлекает поля, проверяет ошибки и отдаёт структурированный результат.
Знакомые проблемы?
Этот блок помогает быстро узнать свой процесс: где теряется время, какие данные уже есть и какой контур можно проверить без большого внедрения.
Ручной процесс
данные переносятся из документов вручную
Разрозненный контекст
ошибки обнаруживаются поздно
Риск ошибки
форматы документов отличаются у разных контрагентов
Данные уже есть
На входе используем: примеры документов, список полей, правила проверки.
Нужен проверяемый результат
Фиксируем выход пилота: JSON/Excel, статусы проверки, ошибки.
Важен безопасный запуск
Критичные действия оставляем в режиме черновика или ручного подтверждения.
Что умеет AI-решение
Понимает запрос и контекст
OCR и layout-анализ документа
Работает с источниками
извлечение реквизитов и табличных данных
Готовит проверяемый результат
валидация полей и экспорт в целевую систему
Встраивается в рабочий процесс
Передаёт результат в понятном формате: JSON/Excel, статусы проверки, ошибки.
Что измеряем на пилоте
Не обещаем абстрактную экономию. Считаем метрики на вашем процессе: где стало быстрее, где выросло качество и где человеку всё ещё нужен контроль.
Как это работает
2-5 недель на pilot: 2-3 типа документов и проверка качества на вашей выборке. До старта фиксируем данные, роли, ограничения, формат результата и критерии успеха.
Демо и разбор
Собираем примеры документов с разными форматами и качеством скана.
Настройка решения
Настраиваем OCR, извлечение полей, табличный парсинг и правила проверки.
Проверка на данных
Отдаём структурированный результат в Excel, JSON, CRM, 1C или API.
Метрики и выводы
Пилот показывает точность по каждому полю, экономию ручного ввода и список форматов, которые требуют отдельной обработки.
Частые вопросы
Отвечаем на вопросы, которые обычно появляются перед пилотом: доступы, качество, ограничения и формат результата.
Сработает ли OCR на разных шаблонах документов?
Да, но качество зависит от примеров. В пилоте специально проверяем разные контрагенты, сканы, PDF и фотографии документов.
Можно ли оставлять человека в контуре проверки?
Да. Обычно спорные поля уходят на ручную валидацию, а уверенные значения выгружаются автоматически.
Какие метрики важны для OCR-пилота?
Точность по полям, доля документов без ручной правки, время обработки и стоимость ошибки после валидации.
Попробуем на вашем процессе?
Пришлите пример данных или коротко опишите задачу. Вернём 2-3 варианта пилота, оценку сроков и список того, что нужно подготовить.
ИИ-ассистент технической поддержки
ИИ-ассистент технической поддержки
Разработка ИИ-ассистента технической поддержки: ответы по базе знаний с источниками, интеграция с CRM, Telegram, чатом или внутренней системой поддержки.
RAG чат-бот для базы знаний
RAG чат-бот по базе знаний
Создаём RAG чат-ботов по корпоративной базе знаний: семантический поиск, ответы с источниками, права доступа и интеграции.
компьютерное зрение для строительной техники
Компьютерное зрение для строительной техники
CV-системы для строительной техники: детекция, сегментация, трекинг, контроль погрузки, зон и событий на видео.