Зачем это вообще нужно
Чек, счёт или накладная с ошибкой в реквизитах — не редкость: неверный ИНН, расхождение в сумме, дата задним числом, задвоенный номер документа. Пока такие ошибки ловит человек глазами при ручной сверке, часть неизбежно проскакивает — и всплывает уже в отчётности, когда искать причину и виноватого гораздо дороже, чем поймать её на входе.
Как это устроено, если по-человечески
Представьте бухгалтера, который перед тем, как принять документ в работу, придирчиво сверяет каждую цифру: ИНН совпадает с тем, что в справочнике контрагентов, сумма сходится с заказом, дата разумная, номер документа не встречался раньше. Медленно, но надёжно — если бухгалтер один на весь поток документов, скорость становится узким местом.
Здесь эту придирчивую сверку берёт на себя система, а человек подключается только там, где реально найдено расхождение.
Что происходит технически
Документ — фото или скан чека, счёта, накладной — сначала распознаётся: OCR и Document AI превращают изображение в структурированные данные — отдельные поля, а не сплошной текст. Дальше эти поля проходят сверку по заданным правилам: ИНН и реквизиты — против справочника контрагентов, суммы — против исходного заказа, даты и номера документов — на предмет дублей и явных несостыковок.
Если расхождение найдено, документ не проходит в учётную систему автоматически — он помечается и уходит на ручную проверку с уже готовым списком того, что именно не сошлось, а не с чистого листа "разберись сам". Если всё чисто — документ попадает в систему без участия человека.
Стек
- OCR: распознавание текста с фото и сканов документов
- Document AI: извлечение структурированных полей — суммы, даты, реквизиты
- Правила сверки: ИНН, суммы против заказа, дубли номеров и дат
- Интеграция с учётной системой: автозагрузка чистых документов, ручная проверка расхождений
Результат
Ошибка ловится в момент, когда документ только попадает в работу, а не всплывает в отчётности через квартал, когда её причину искать уже гораздо дороже.
