Автоматизировали обработку счетов и накладных с помощью ИИ и 1С

Задача

В оптовой компании бухгалтерия ежедневно обрабатывала десятки счетов, накладных и УПД. Документы приходили в PDF, Excel, сканах и фотографиях.

Сотрудники вручную переносили реквизиты, суммы и товарные позиции в 1С. На документ уходило несколько минут, а ошибки при переносе требовали дополнительных проверок.

Что сделали

1. 01

   Получение файлов

   Система автоматически забирает документы из почты и подключённых источников.

2. 02

   Распознавание

   Определяет тип документа и извлекает ИНН, реквизиты, даты, суммы, НДС и табличную часть.

3. 03

   Сопоставление с 1С

   Находит контрагентов и номенклатуру, в том числе при отличиях в названиях товаров.

4. 04

   Проверка

   Сверяет суммы, НДС и реквизиты, проверяет наличие дублей.

5. 05

   Черновик документа

   Заполняет поля в 1С и прикрепляет исходный файл. Спорные позиции направляет бухгалтеру.

Как реализовали

• PaddleOCR · PP-StructureV3
• Qwen3-VL
• Python
• FastAPI
• n8n
• PostgreSQL
• 1С OData / HTTP API

PaddleOCR с PP-StructureV3 распознаёт текст и таблицы. Qwen3-VL помогает извлекать поля из документов с нестандартной структурой.

Python проверяет реквизиты и суммы, сопоставляет номенклатуру со справочниками 1С. FastAPI связывает обработку с остальными компонентами, n8n управляет получением файлов, PostgreSQL хранит данные процесса. Через OData/HTTP API в 1С создаются черновики.

Результат

• Файл проходит путь от получения до заполненного черновика в 1С.
• Исходный документ остаётся доступен для сверки с распознанными полями.
• Бухгалтер проверяет исключения и подтверждает документы вместо повторного ввода всех данных.