Распознавание документов и платёжек с ИИ

Распознавание документов с помощью ИИ полезно там, где сотрудник целый день перепечатывает цифры из сканов: клиент прислал платёжку, нужно найти счёт, сверить сумму и назначение, отметить оплату. Поставщик прислал УПД, и кто-то вручную сравнивает позиции с заказом. Ошибки здесь стоят денег: отгрузка без оплаты, задвоенный платёж, пропущенная позиция. Программа читает документ, вытаскивает нужные поля, сверяет их с вашими данными и показывает человеку только то, что не сошлось.

Работаем в два прохода. Сначала OCR переводит скан или фотографию в текст и добавляет текстовый слой в PDF, чтобы документ потом находился поиском. Затем языковая модель разбирает текст: где плательщик, где получатель, где сумма, номер счёта в назначении платежа, ставка НДС. Обычные правила на регулярных выражениях ломаются, когда банк меняет шаблон платёжки, а нейросеть понимает смысл поля и справляется с разными формами. Для простых машиночитаемых PDF первый проход не нужен, и обработка идёт быстрее.

В нашей CRM так проверяются платёжки клиентов. Менеджер загружает PDF, система распознаёт его, находит счёт по номеру и сумме, сверяет ИНН плательщика с карточкой клиента и только после этого разрешает передать заказ на склад. Если что-то не совпало, например сумма меньше счёта или плательщик другое юрлицо, заказ ждёт решения человека. Именно этот подход мы переносим к клиентам: нейросеть делает предварительную проверку, а окончательное решение остаётся за сотрудником.

Где распознавание ошибается, известно заранее. Мятые и тёмные сканы, рукописные пометки, печать поверх суммы, фотографии под углом дают ошибки в цифрах. Поэтому система не только выдаёт значения, но и отмечает поля, в которых не уверена, а суммы проверяет арифметикой: сходятся ли позиции с итогом, совпадает ли НДС. Документы с сомнениями уходят на ручную проверку, а не молча попадают в учёт. Со временем, когда видно, какие контрагенты присылают чистые PDF, проверку для них можно ослабить и смотреть только расхождения.