Конвейер предварительной обработки и сегментации сканов
Входной графический файл сначала проходит через фильтры повышения качества: алгоритм устраняет геометрические перекосы, очищает фон от теней и повышает контрастность букв. Затем модель компьютерного зрения определяет ориентацию листа и делит страницу на смысловые блоки.
На этапе сегментации выявляются адреса табличных сеток, блоки подписей, оттиски печатей и текстовые строки реквизитов.
Далее вступает в действие модуль оптического считывания, который распознает отдельные символы и объединяет их в слова с учетом правил языка.
Каждому распознанному фрагменту присваивается коэффициент уверенности модели в точности прочитанного текста.
Пример ввода многостраничной накладной поставщика
Представим оптовый склад строительных материалов, куда прибыл грузовик с партией крепежа, сопровождаемый накладной на пяти листах. Бухгалтер сканирует пачку документов и отправляет файл в конвейер автоматической обработки.
Последовательность выполнения операций состоит из следующих шагов:
- Определение типа документа и проверка совпадения ИНН поставщика с базой контрагентов.
- Построчное считывание номенклатуры, артикулов, единиц измерения и сумм без НДС.
- Автоматическое сопоставление наименований поставщика с внутренним справочником номенклатуры склада.
- Формирование проекта приходного ордера в 1С с подсветкой позиций, потребовавших ручного выбора.
Сверка с корпоративными справочниками и контроль расхождений
Сложность заключается в том, что разные поставщики называют один и тот же товар по-разному, используя различные сокращения и перестановку слов. Алгоритм нечеткого поиска находит наиболее подходящую позицию во внутреннем каталоге компании и предлагает ее оператору.
Если итоговая арифметическая сумма строк не сходится с суммой в шапке документа, система сигнализирует о расхождении.
Бухгалтер видит место нестыковки на экранной копии документа и принимает окончательное решение в спорной ситуации.
Такая перекрестная проверка исключает появление скрытых пересортиц и ошибок в налоговых вычетах.
Регламент работы оператора верификации
Определите четкий порядок: документы с высоким коэффициентом уверенности проверяются бегло, а проблемные участки рассматриваются досконально. Сотрудник подтверждает корректность созданной проводки нажатием одной клавиши, что экономит львиную долю рабочего времени.
Систематическое обучение моделей на исправлениях операторов со временем повышает точность автоматического сопоставления номенклатуры.
Внедрение технологии позволяет справляться с растущим объемом поставок без расширения учетного отдела.
Как с этим работает Coagent
Платформа Coagent работает с почтой, Telegram, таблицами и 1С по правилам вашей компании. Рутину берёт агент, а подтверждение остаётся за человеком.
Проверьте процент совпадения названий номенклатуры ваших поставщиков с внутренним справочником учетной системы.