GMT ProcessOps
AI

AI-обработка документов и извлечение данных

Договоры, счета, акты, заявки и прочие документы обрабатываются вручную: сотрудники читают, переносят данные в системы, проверяют соответствие. Это медленно, дорого и подвержено ошибкам.

-60–80%
Ручной обработки документов
По типовым документам
< 30 сек.
Время обработки документа
Для стандартных шаблонов
6–10 нед.
Срок реализации
Включая обучение и тестирование

Типичная проблема

Что происходит

Ручная обработка документов занимает значительное рабочее время, порождает ошибки ввода данных и создает узкое место в операционном потоке при росте объемов.

Цель

Чего хотим достичь

Автоматизировать извлечение ключевых данных из типовых документов, их валидацию и передачу в системы учета, сократив ручной труд и ошибки.

Что делает GMT

Наш подход к задаче

01

Анализ документооборота

Изучаем типы документов, их структуру, ключевые поля для извлечения и целевые системы для загрузки данных.

02

Разработка AI-пайплайна

Настраиваем цепочку: OCR (распознавание) → LLM (извлечение данных) → валидация → загрузка в систему.

03

Шаблоны проверок и сопоставления

Разрабатываем правила валидации извлеченных данных: форматы, обязательные поля, сопоставление с мастер-данными.

04

Интеграция с CRM / ERP

Настраиваем автоматическую передачу данных в целевые системы и маршрутизацию документов по результатам обработки.

05

Контроль качества и обработка исключений

Внедряем механизм human-in-the-loop для нестандартных случаев и мониторинг точности извлечения.

Архитектура

Архитектура решения

СлойКомпоненты
Входящие документы
Email-вложенияЗагрузка через веб-формуИнтеграция с документооборотомСканы / фото
AI-пайплайн
OCR: Tesseract / Google Vision / AzureLLM: GPT-4o / Claude для извлеченияВалидация и сопоставлениеМаршрутизация
Целевые системы
CRM (карточки клиентов, сделки)ERP / 1С (документы, накладные)ДокументооборотBI-аналитика

Результат

Что получает клиент

  • Сокращение ручной обработки документов на 60–80%
  • Ускорение цикла оформления и проведения документов
  • Снижение ошибок ввода данных
  • Масштабируемость: объем документов растет без роста команды
  • Освобождение сотрудников от рутины для более ценных задач

FAQ

Частые вопросы

Работает ли это с нестандартными документами?

С типовыми — высокая точность. С нестандартными — агент передает документ на ручную проверку с выделенными полями, требующими внимания.

Данные в облако не утекут?

Для чувствительных документов используем локальные модели или on-premise деплой. Для стандартных — облачные API с соответствующими NDA.

Системы и технологии

OCR (Google Vision / Tesseract)LLM API (OpenAI / Anthropic)CRM / ERP / 1Сn8n / Make

Нужно решить похожую задачу?

Расскажите о ситуации. Начнем с диагностики.

Обсудить задачу
Все сценарии