Как крупное ГУП сократило штат бухгалтеров в 4 раза с помощью ИИ и экономит 900 тыс. в год

×4

сокращение штата на первичке

98%

точность распознавания

900 000 ₽

экономия на аутсорсе в год

Крупное ГУП

Россия · госсектор

!Проблема

Ежедневно в бухгалтерию поступал огромный поток документов — УПД, акты, счета-фактуры, договоры, счета — вся первичка в сканах через ЭДО или email.

Бухгалтеры перегружены монотонным ручным вводом; текучка кадров достигала смены сотрудников каждые полгода.

Высокая вероятность ошибок при ручном вводе и замедление обработки напрямую влияли на закрытие отчётных периодов.

Организация несла дополнительные расходы на сторонний аутсорс по вводу документов из-за нехватки собственных ресурсов.

✦Инструменты и решение

ИИ-ассистент, развёрнутый локально на серверах заказчика — принципиальное условие для чувствительных данных госучреждения. Полный конвейер: система распознаёт поступивший документ, извлекает ключевые поля, валидирует и автоматически создаёт документ в 1С. Модель обучена на реальном архиве документов организации, интегрирована с 1С и СЭД.

↦Как решали

Развернули ассистента локально на серверах заказчика — данные не покидают контур учреждения.

Построили конвейер: распознавание → извлечение ключевых полей → валидация → автосоздание документа в 1С.

Разработали отдельные шаблоны извлечения под каждый тип документа — логика для УПД отличается от договора или счёта.

Обучили модель на реальном архиве документов и довели точность до 98%; настроили интеграцию с 1С и СЭД.

⚑С чем столкнулись

Локальное развёртывание в контуре госучреждения строже облачного — работу с чувствительными данными пришлось выстраивать на серверах заказчика.

Единого шаблона на все документы не хватало — под каждый тип (УПД, договор, счёт) понадобилась своя логика извлечения.

Чтобы поднять точность до 98%, модель дообучали на реальном архиве организации, а не на синтетике.

// секция «с чем столкнулись» заполнена по намёкам источника, иллюстративно — для публикации уточнить у интегратора

▲Результат в цифрах

900 000 ₽

экономия на аутсорсе в год

×4

сокращение штата бухгалтеров на первичке

98%

точность распознавания

Время ввода документавручную→10–15 сек

Закрытие месяцамедленно→×3 дня быстрее

Штат на первичке−75% (×4) Развёртываниелокально у заказчика

// кейс АВТОМАТИЗАЦИИ → ведущие плитки = профильные метрики; денежная плитка (900 000 ₽ экономии на аутсорсе в год) взята прямо из источника.

Андрей Мелков