Автоматическое распознавание документов с помощью ИИ
Загрузите PDF, скан или фото документа — DocAI определит тип, извлечёт ключевые данные и структурирует их для учётной системы. Без ручного ввода, без ошибок.
Поддерживаемые документы
DocAI уже работает с основными типами бухгалтерских и финансовых документов — и список постоянно расширяется. Загрузите PDF, скан или фотографию — система автоматически определит тип и извлечёт нужные поля.
- Счета, счёт-фактуры, акты
- УПД и товарные накладные
- Договоры и контракты
Как работает обработка
Три шага от загрузки до готовых данных в системе. DocAI использует комбинацию OCR и нейросетевых моделей, а результат автоматически попадает в DocInspect.
- PDF, JPEG, PNG, TIFF, Excel, Word — любой формат
- Автоматическая классификация типа документа
- Экспорт в DocInspect с привязкой к проектам и контрагентам
Точность и эффективность
DocAI обрабатывает документы за секунды с точностью до 94%1. Нейросетевые модели обучены на русскоязычных документах и постоянно совершенствуются.
извлечения1
обработки2
API для внешних систем
В ближайшем будущем DocAI станет доступен как самостоятельный API-сервис. REST API, webhooks, пакетная обработка — интегрируйте распознавание документов в любую систему.
- REST API с документацией и примерами
- Webhooks для получения результатов
- Пакетная обработка (batch) для больших объёмов
Попробуйте DocAI в действии
Загрузите свой первый документ и убедитесь в точности распознавания. Бесплатный пилот для первых клиентов.
- Точность до 94% — по результатам внутреннего тестирования на типовых печатных документах стандартного качества. Фактическая точность может отличаться в зависимости от качества скана, формата, языка и типа документа. Не является публичной офертой.
- Время обработки 5–20 секунд — среднее значение для типовых документов объёмом 1–3 страницы при стабильном соединении. Может варьироваться в зависимости от размера файла, сложности документа и нагрузки на сервис. Объём пакетной обработки зависит от выбранного тарифа.
- Распознавание рукописного текста находится в стадии развития. Точность распознавания рукописных данных может быть существенно ниже, чем для печатного текста, и зависит от разборчивости почерка.