Sample set
100+ реальных документов, ground truth fields.
Услуга · OCR
OCR-внедрение для бухгалтерии и операций
Исполнитель: Павел Стасиньский
Коммерческий оффер OCR-пайплайна. Problem-intent «распознавание документов» закреплён за /automation/ocr-data-extraction.
OCR-проекты в B2B — про structured extraction, не про «распознать текст». Bober AI Systems строит pipeline: изображение → OCR → field parser (rules + LLM) → validation → export в учётную систему.
Кейс OCR text extraction: пакетная обработка для бухгалтерии — минуты на пакет вместо часов ручного ввода. Confidence score определяет auto-post vs review queue.
Для типовых счетов и актов — template detection и regex. LLM — fallback для нестандартных layout. Hybrid снижает cost и повышает accuracy.
On-prem OCR (Tesseract, PaddleOCR, commercial SDK) для NDA. Cloud Yandex Vision — если compliance допускает.
Интеграция с document-processing workflow: OCR — первый шаг перед согласованием и оплатой.
Срок MVP — 3–4 недели. Бюджет — от 300 000 ₽.
Боли OCR
- Бухгалтерия вводит реквизиты из сканов вручную — ошибки IBAN, ИНН, сумм
- Разные форматы счетов от поставщиков — template hell
- Облачный OCR отправляет документы за рубеж
- Нет validation против справочника контрагентов
Deliverables
- OCR pipeline: upload/email → recognize → extract fields
- Validation rules и match с 1С контрагентами
- Human review UI для low-confidence полей
- Export в 1С, CRM или Excel API
Этапы
OCR tuning
Preprocessing, language, table detection.
Extraction
Rules engine + LLM structured output.
Integration
1C API, review UI, monitoring accuracy.
OCR pipeline
- Input: IMAP, S3 drop, scanner FTP
- Preprocess: deskew, denoise, page split
- OCR engine + layout analysis
- Field extractor + confidence scores
- Output: 1C XML/JSON, CRM attachment metadata
Эффект
−85%
время ввода первички
99%+
accuracy на типовых счетах после tuning
3–4 нед.
MVP pipeline
Цена и условия
| Цена | от 300 000 ₽ |
|---|---|
| Срок | 14 дн. |
| Формат | Фиксированная смета · удалённо |
| Состав | OCR-пайплайны с валидацией и выгрузкой в 1С, CRM или ERP. |
Связанные кейсы
OCR — извлечение текста из документов
Документы обрабатываются пакетно за минуты вместо часов ручного ввода, снижается доля ошибок при переносе данных и ускоряется закрытие периода.
Распознавание счетов с выгрузкой в 1С: пакетно за минуты
Пакет 50 счетов за ~10 минут вместо ~4 часов
Замер на пилотном потоке входящей почты бухгалтерии
Пакет 50 счетов за ~10 минут вместо ~4 часов, −90% ошибок ввода на пилоте. Запросы: распознавание документов с выгрузкой в 1С, автоматизация обработки документов.
Доверие
Отзывы на Яндексе
Публичные отзывы с Яндекс Услуг — тот же профиль исполнителя, что в фиде.
“Невероятный специалист. Откликнулся сразу, на протяжении всего процесса был на связи, работа выполнена качественно в минимальные сроки.”
“Павел — ас своего дела! Всё на высшем уровне, всегда на связи, оперативно отвечал на вопросы. Чувствовалось, что ему важен результат.”
“Объёмно проконсультировал по кластеризации данных. Вопросов не осталось.”
“Отличный исполнитель, всё в срок, чётко и правильно. Всегда на связи, рекомендую!”
FAQ
- Где сценарий «распознавание документов»?
- Кластер /automation/ocr-data-extraction. Эта страница — услуга внедрения OCR.
- Handwritten?
- Ограниченно. Печатные формы — основной scope.
- Tables?
- Layout models + post-processing. Сложные tables — review UI.
- Multi-page PDF?
- Page classifier, aggregate fields, duplicate detection.
- On-prem?
- Да. Full pipeline in private cloud.
- LLM нужен?
- Optional для messy docs. Rules first.
- Бюджет?
- От 300 000 ₽.
Контакт
Или оставьте заявку
Коммерческий оффер OCR-пайплайна. Problem-intent «распознавание документов» закреплён за /automation/ocr-data-extraction.