- Клиент
- Открытый код
- Отрасль
- Учёт и электронные счета
Распознавание счетов с проверкой по стандарту EN 16931
Данные из PDF-счёта раскладываются по полям, и каждое поле проверяется по европейскому стандарту электронных счетов до сохранения.
- проверка каждого поля по правилам стандарта
- EN 16931
- выгрузка в XML с проверкой по схемам OASIS
- UBL 2.1
Задача
ИИ-модели читают счета достаточно хорошо, чтобы впечатлить на демонстрации, но в учёте ошибаются незаметно: сумма не сходится, ставка НДС взята из другой строки, налоговый номер поставщика выдуман.
Проект показывает, как встроить модель в систему правил и не верить ей на слово.
Как работает
- Текст из PDF распознаётся через PaddleOCR или Tesseract.
- ИИ-модель раскладывает текст по полям счёта.
- Каждое поле проверяется по правилам EN 16931 и получает оценку уверенности.
- Если модель не нашла значение, поле остаётся пустым, а не заполняется наугад.
- Результат выгружается в JSON и в XML формата UBL 2.1 с проверкой по схемам OASIS.
Проверенный счёт передаётся в учётную систему через адаптер для ERP. Как такая проверка встраивается в учёт компании и сколько это стоит, на странице «ИИ-анализ звонков и документов».
Код
Решение
ИИ-анализ
ИИ-анализ звонков и документов
Звонки отдела продаж расшифровываются и оцениваются по вашему чек-листу, а данные из счетов и договоров раскладываются по полям и проверяются.
- Python
- FastAPI
- OpenAI API
- Yandex SpeechKit
от500 $