Тип документа
Определяем, к какому поддерживаемому классу относится файл, если это нужно для выбора дальнейшей схемы обработки.
ИИ извлекает данные из документов, а бизнес-логика проверяет результат
Автоматизируем обработку PDF, сканов и других файлов там, где ручной перенос данных занимает время. Сначала определяем тип документа и извлекаем нужные значения, затем проверяем формат, обязательные поля и связи обычной логикой перед записью в CRM или запуском следующего шага.
ИИ используется для понимания содержимого. Суммы, даты, реквизиты и другие критичные поля проходят отдельную проверку до записи.
Файл → данные → проверка
PDF / скандокумент из сделки, почты или загрузки
→Document AIтип документа и нужные значения
→Проверкаформаты, обязательные поля и связи
→Результатструктурированные данные в процессе
→Что извлекаем
Не распознаём документ «вообще» — заранее определяем нужный результат
Для каждого типа файла фиксируем набор полей и правила проверки. Это делает обработку предсказуемой и позволяет отличить уверенный результат от спорного.
Реквизиты
Номера, даты, наименования, ИНН/КПП и другие значения извлекаются только в согласованном составе.
Суммы
Сумма, НДС и другие числовые поля приводятся к точному формату и отдельно валидируются.
Табличные позиции
Для подходящих документов можно извлекать строки товаров, количество, цену и другие колонки в структурированном виде.
Связь с объектом
По номеру заказа, сделке или другому устойчивому идентификатору определяем, куда относится документ.
Признаки и статусы
Можно извлекать отдельные факты, которые запускают дальнейшую проверку или изменение состояния процесса.
Конвейер
Извлечение и принятие бизнес-решения — разные этапы
Даже если модель уверенно прочитала документ, критичное действие не должно выполняться без формальной проверки данных.
Получение файла→Подготовка страниц→Определение типа→Извлечение данных→Валидация→Связь с объектом→Действие
Проверка
Критичные поля проверяем обычной логикой после ИИ
Так ошибка распознавания не превращается автоматически в неверную сумму, контрагента или статус сделки.
Формат значения
Дата, сумма, ИНН, номер документа и другие поля приводятся к ожидаемому типу и диапазону.
Обязательные поля
Если критичного значения нет, документ не проходит дальше как успешно обработанный.
Сопоставление
При необходимости сравниваем номер заказа, сумму, контрагента или другой набор признаков с данными системы.
Повторная загрузка
Один и тот же файл или документ не должен повторно запускать необратимую операцию без проверки.
Неуверенный результат
Спорные значения отправляем на ручную проверку вместо принудительного выбора.
Источники
Документ может приходить из разных каналов, но результат приводим к одной структуре
Отдельно проектируем получение файла и отдельно — извлечение бизнес-данных.
amoCRM
Файл может быть прикреплён к сделке или запускаться из пользовательского действия в карточке.
Почта и загрузка
Можно обрабатывать вложения или файлы, поступающие через отдельную форму или серверный процесс.
API внешней системы
Если документ приходит из учёта, ЭДО или другого сервиса, сохраняем внешний идентификатор и контекст источника.
Очередь обработки
Для большого потока используем статусы, повторные попытки и отдельный результат по каждому файлу.
Когда нужен ИИ
OCR и шаблонный парсер иногда лучше модели
Если документ всегда имеет один строгий формат, обычный парсер может быть дешевле и стабильнее. ИИ полезен, когда расположение и формулировки меняются, а нужные данные остаются смыслово одинаковыми.
Собираем примеры
Берём реальные документы разных вариантов и качества.
Фиксируем поля
Определяем минимальный набор данных, который нужен следующему этапу.
Выбираем метод
OCR, текстовый слой PDF, шаблонный парсер, модель или их комбинация.
Проектируем JSON
Задаём типы полей, обязательность, массивы строк и признаки неуверенности.
Добавляем проверки
Критичные значения валидируются независимо от модели.
Связываем с процессом
После успешной проверки обновляем CRM, БД или вызываем следующий API-сценарий.
Оставляем ручной путь
Неоднозначные документы попадают на проверку вместо скрытой ошибки.
Связанные решения
Извлечённые данные могут сразу продолжить бизнес-процесс
Разбор документа полезен, когда результат не остаётся отдельной таблицей, а используется в существующей цепочке.
Смотреть также
Файл → данные → CRM → следующий этап
После проверки можно заполнить поля, сформировать документ, отправить данные в учёт или запустить ЭДО-сценарий.
Вопросы
Частые вопросы
Можно разбирать сканы без текстового слоя?
Да, но сначала потребуется распознавание изображения. Качество зависит от разрешения, ориентации, печатей, рукописных элементов и других особенностей исходника.
Можно извлекать таблицы из PDF?
Можно, если структура документа позволяет надёжно определить строки и колонки. На примерах заранее проверяем, нужен ли обычный парсер, OCR или модель.
ИИ может ошибиться в сумме?
Да, поэтому критичные числа не стоит принимать без проверки. После извлечения приводим значение к точному типу и при необходимости сверяем его с данными заказа или другой системы.
Можно автоматически определить, к какой сделке относится документ?
Да, если в документе или источнике есть устойчивый идентификатор либо достаточный набор проверяемых признаков для однозначного сопоставления.
Что происходит с непонятным документом?
Он получает отдельный статус и уходит на ручную проверку. Неизвестный или неполный файл не должен маскироваться под успешно обработанный.
Есть поддержка после запуска?
Да. По выполненной разработке предоставляем 3 месяца бесплатной технической поддержки. Дальнейшее сопровождение и развитие — по запросу.
Какие данные сотрудники сейчас переписывают из документов вручную?
Покажите несколько реальных файлов и результат, который должен получиться после обработки. Определим, где достаточно обычного парсера, а где нужен ИИ.