Как мы ускорили бизнес-процессы за счет системы распознавания текста в 1С

Автоматизация процессов — основа успешной деятельности современных компаний. С ростом документооборота и усложнением бизнес-процессов ручной ввод данных в 1С становится все более трудоемким и подвержен ошибкам. Чтобы ускорить внутренние процессы и снизить риск ошибок, мы в SimbirSoft создали и внедрили систему автоматического распознавания текста из файлов в 1С. Считаем, что найденное нами решение может быть полезно компаниям любых размеров из разных отраслей. 

С какими проблемами документооборота сталкивается бизнес

Независимо от сферы деятельности и масштаба компании при обработке документов бизнес может столкнуться с рядом проблем:

• Большое количество документов

Счета-фактуры, контракты, заказы на поставку, списки товаров — все это создает огромный поток документов, которые необходимо обрабатывать в короткие сроки. У среднего бизнеса объем документов составляет десятки тысяч в год, а в крупных компаниях показатель может достигать сотен тысяч.

• Сложность и разнообразие документов

Документы могут быть оформлены по-разному, содержать разные форматы данных, что затрудняет их обработку и требует тщательной проверки.

• Риск ошибок при ручном вводе данных и задержки в бизнес-процессах

Ручной ввод данных из документов в 1С сопряжен с ошибками, которые могут привести к финансовым потерям, задержкам в обслуживании клиентов и другим проблемам. Более того, документы могут содержать десятки, а иногда и сотни строк данных, что значительно замедляет бизнес-процессы. С ростом бизнеса эти проблемы усугубляются. 

В нашей компании за месяц в 1С вносится около 500 номенклатурных позиций. Понимая, что дальнейший рост бизнеса без эффективного решения вопроса будет затруднен, мы начали искать решения, которые помогут автоматизировать процесс обработки документов, сократить количество ошибок и улучшить общую эффективность бизнес-процессов.

Какое решение проблемы выбрали

Рассматривая варианты, мы так или иначе возвращались к различным способам использования ручного ввода данных из документов в систему 1С:

• Нанимали сотрудников для ввода данных и выполнения смежных задач, что увеличивало затраты на персонал и не всегда приводило к значительному повышению скорости обработки документов. 
• Проводили регулярное обучение и повышение квалификации специалистов, что снижало количество ошибок, но не решало проблему высокой трудоемкости. 
• Привлекали временных специалистов для обработки пиковых объемов документов, что тоже не всегда было эффективно и экономически целесообразно.

Взвесив все за и против, мы решили создать систему автоматического распознавания данных из PDF-документов, подписанных через электронный документооборот, а также из документов Microsoft Word и таблиц Excel. 

Почему компании не решаются разрабатывать такие системы? Во-первых, разработка сложных систем распознавания требует значительных ресурсов и опыта. Создание алгоритмов, которые могут точно распознавать текст и таблицы в различных форматах, — непростая задача. Сложности в работе с форматом pdf и большое количество разных шаблонов документов требуют разработки универсального алгоритма распознавания.

Во-вторых, программное обеспечение от 1С имеет свои особенности и ограничения, что усложняет процесс интеграции новых решений. Чтобы эффективно встроить системы распознавания и обеспечить их корректную работу в существующей инфраструктуре, необходимо глубоко понимать внутренние механизмы 1С. Это требует от специалистов высокой квалификации и опыта.

Третья причина заключается в требованиях к качеству и надежности. Системы распознавания данных должны работать с высокой точностью и стабильностью, чтобы не допускать ошибок при обработке финансовых и юридических документов. Разработка и тестирование таких систем требуют значительных ресурсов и времени.

Совокупность перечисленных барьеров делает разработку системы распознавания данных в 1С задачей, которую многие компании считают сложной и трудозатратной. Несмотря на это мы рискнули, и у нас все получилось.

Как решали задачу

На первых этапах работы мы сразу столкнулись с тем, что все необходимые документы после подписания в ЭДО имеют формат PDF. Он достаточно сложен в работе, 1С не предусматривает типовых способов для считывания данных. На разработку такой функции мы потратили около 40 часов.

Решив эту проблему, столкнулись с другой: наличием множества различных шаблонов документов. Чтобы ее решить, потребовалось создать алгоритм, который способен переносить данные независимо от шаблона документа. Эта задача оказалась сложной, требующей значительного количества данных. На разработку и тестирование фичи ушло около 50 часов, большая часть из которых проходила в формате отладки и тестирования.

На первых этапах тестирования полного набора функций системы мы часто сталкивались с нетипичными документами, из-за чего приходилось вносить изменения в алгоритм. Однако положительный результат не заставил себя долго ждать.

Каких результатов достигли 

Система запускается в 1С и автоматически определяет, какие файлы нужно распознать, извлекая из них нужную информацию. В нашем случае она автоматически считывает файлы, приложенные к документам в 1С, выбирает из них актуальные цены на номенклатурные позиции и услуги. Все это существенно сокращает время обработки данных и количество ошибок, что позволяет быстрее и точнее обслуживать клиентов.

Система успешно справляется с извлечением информации независимо от разнообразия шаблонов документов. Ниже — примеры таблиц, с которыми она работает.

После внедрения решения ускорился не только поиск информации в документах, независимо от количества страниц или столбцов, но и ввод данных. Если раньше сотрудники тратили до 60 минут на ручной ввод данных в 1С, теперь процесс стал полностью автоматическим, что значительно ускоряет процессы компании. 

Систему распознавания текста можно использовать на любой версии типовых конфигураций 1С («1С:Бухгалтерия», «1С:ERP», «1С:Зарплата и управление персоналом» и т.д.). В нашем случае использовалась конфигурация 1С:Документооборот. Сразу отметим, что она работает на операционной системе Windows и только с клиентом 1С.

На что важно обратить внимание

У разработанной системы есть и ограничения. Считаем, что о них важно рассказать, чтобы предупредить всех, кто решит реализовать подобную функциональность. 

Во-первых, система пока не умеет распознавать pdf-документы, полученные путем сканирования. Для распознавания сканированных документов можно попробовать использовать систему 1С:РПД. Во-вторых, внедрение подобной системы будет нецелесообразно при небольшом обороте документов. В-третьих, при добавлении новых шаблонов документов с новыми видами таблиц может потребоваться доработка системы — для корректного распознавания и обработки данных. 

При этом одно из значительных преимуществ системы автоматического распознавания текста в 1С — ее гибкость и адаптируемость. Функциональность можно настроить под цели и требования бизнеса — независимо от типа обрабатываемых документов. Например, система может распознавать ключевые реквизиты из множества файлов и автоматически вводить их в 1С. 

Где можно использовать такое решение

Предположим, что ваша компания занимается продажей автомобильных запчастей и периодически получает от поставщика список товаров с актуальными ценами. После внедрения системы распознавания можно просто выбрать документ, нажать кнопку и система автоматически загрузит в 1С весь список товаров с актуальными ценами, установит актуальные цены для продажи с маржой в 20% и обновит цены на сайте.

Другой пример — строительная компания. Предприятие регулярно получает от подрядчиков акты выполненных работ в формате PDF, Word или Excel. С помощью решения по распознаванию данных сотрудник может загрузить документы. Далее система автоматически извлекает информацию о видах выполненных работ, объемах, стоимости и сроках. Эти данные интегрируются в 1С, что позволяет оперативно обновлять финансовую отчетность и контролировать выполнение работ по проектам.

При внедрении подобного решения можно получить несколько преимуществ. Автоматическая обработка документов сокращает время на ввод данных, что позволяет быстрее реагировать на запросы и меняющиеся условия рынка. Это особенно важно для компаний из динамично развивающихся отраслей.

Также система автоматического распознавания данных снижает вероятность ошибок, обеспечивая более точную информацию. Кроме того, благодаря автоматизации работники освобождаются от рутинных задач, что позволяет им сосредоточиться на более ценных и творческих аспектах работы. Это может повысить мотивацию персонала, производительность и эффективность работы компании. 

На примере можно увидеть эффективность от автоматизации. Для оценки функций системы, внедренных лишь для одного вида документов, мы произвели расчет временных и финансовых показателей. На ввод данных из документов в 1С, включая часы проверок и исправлений, за 2023 год было затрачено 227 человеко-часов. При оценке прямых и косвенных расходов ручной ввод данных в систему 1С за 2023 год обошелся нашей компании в 350+ тысяч рублей. На основе этих расчетов можно сделать вывод, что автоматизация процесса ввода данных для одного вида документа позволила не только сэкономить время сотрудников, но и существенно снизить расходы компании.  Автоматизация нескольких видов процессов может многократно повысить эффективность и сократить затраты, что делает внедрение автоматизации крайне перспективным направлением для нашей компании.

Главное — автоматизация процессов в 1С с использованием системы распознавания данных способствует улучшению качества работы. В свою очередь, более быстрая и точная обработка документов позволяет быстрее реагировать на запросы клиентов, что повышает их удовлетворенность. А снижение риска ошибок обеспечивает большую надежность и точность в работе с клиентами, что создает более позитивное впечатление от взаимодействия с компанией. 

Подводя итог, отметим, что внедрение таких систем совершенно точно ведет к повышению продуктивности, снижению затрат и ускорению бизнес-процессов. Это помогает компаниям максимально эффективно использовать ресурсы своих сотрудников и обеспечивает высокое конкурентное преимущество.